带你深入理解Python属性查找

今天扣丁学堂给大家介绍一下关于python视频教程中的属性查找，首先在Python中属性查找(attributelookup)是比较复杂的，特别是涉及到描述符descriptor的时候。首先，我们知道：python中一切都是对象，“everythingisobject”，包括类，类的实例，数字，模块任何object都是类(classortype)的实例(instance)如果一个descriptor只实现了get方法，我们称之为non-datadescriptor，如果同时实现了get__set__我们称之为datadescriptor。

实例属性查找

按照pythondoc，如果obj是某个类的实例，那么obj.name(以及等价的getattr(obj,’name’))首先调用getattribute。如果类定义了getattr方法，那么在getattribute抛出AttributeError的时候就会调用到getattr，而对于描述符(__get__)的调用，则是发生在getattribute内部的。

obj=Clz(),那么obj.attr顺序如下：

(1)如果“attr”是出现在Clz或其基类的dict中，且attr是datadescriptor，那么调用其get方法,否则

(2)如果“attr”出现在obj的dict中，那么直接返回obj.dict[‘attr’]，否则

(3)如果“attr”出现在Clz或其基类的dict中

(3.1)如果attr是non-datadescriptor，那么调用其get方法，否则

(3.2)返回dict[‘attr’]

(4)如果Clz有getattr方法，调用getattr方法，否则

(5)抛出AttributeError

下面是测试代码：

#coding=utf-8

classDataDescriptor(object):

def__init__(self,init_value):

self.value=init_value

def__get__(self,instance,typ):

return'DataDescriptor__get__'

def__set__(self,instance,value):

print('DataDescriptor__set__')

self.value=value

classNonDataDescriptor(object):

def__init__(self,init_value):

self.value=init_value

def__get__(self,instance,typ):

return('NonDataDescriptor__get__')

classBase(object):

dd_base=DataDescriptor(0)

ndd_base=NonDataDescriptor(0)

classDerive(Base):

dd_derive=DataDescriptor(0)

ndd_derive=NonDataDescriptor(0)

same_name_attr='attrinclass'

def__init__(self):

self.not_des_attr='Iamnotdescriptorattr'

self.same_name_attr='attrinobject'

def__getattr__(self,key):

return'__getattr__withkey%s'%key

defchange_attr(self):

self.__dict__['dd_base']='dd_basenowinobjectdict'

self.__dict__['ndd_derive']='ndd_derivenowinobjectdict'

defmain():

b=Base()

d=Derive()

print'Deriveobjectdict',d.__dict__

assertd.dd_base=="DataDescriptor__get__"

assertd.ndd_derive=='NonDataDescriptor__get__'

assertd.not_des_attr=='Iamnotdescriptorattr'

assertd.no_exists_key=='__getattr__withkeyno_exists_key'

assertd.same_name_attr=='attrinobject'

d.change_attr()

print'Deriveobjectdict',d.__dict__

assertd.dd_base!='dd_basenowinobjectdict'

assertd.ndd_derive=='ndd_derivenowinobjectdict'

try:

b.no_exists_key

exceptException,e:

assertisinstance(e,AttributeError)

if__name__=='__main__':

main()

```

注意第50行，change_attr给实例的__dict__里面增加了两个属性。通过上下两条print的输出如下：

```brush:python

Deriveobjectdict{‘same_name_attr’:‘attrinobject’,‘not_des_attr’:‘Iamnotdescriptorattr’}

Deriveobjectdict{‘same_name_attr’:‘attrinobject’,‘ndd_derive’:‘ndd_derivenowinobjectdict‘,‘not_des_attr’:‘Iamnotdescriptorattr’,‘dd_base’:‘dd_basenowinobjectdict‘}

调用change_attr方法之后，dd_base既出现在类的dict(作为datadescriptor),也出现在实例的dict，因为attributelookup的循序，所以优先返回的还是Clz.__dict__[‘dd_base’]。而ndd_base虽然出现在类的dict，但是因为是nondatadescriptor，所以优先返回obj.__dict__[‘dd_base’]。其他：line48,line56表明了getattr的作用。line49表明obj.__dict__优先于Clz.__dict__

cached_property例子

我们再来看看上一文章的这段代码

importfunctools,time

classcached_property(object):

"""Apropertythatisonlycomputedonceperinstanceandthenreplaces

itselfwithanordinaryattribute.Deletingtheattributeresetsthe

property."""

def__init__(self,func):

functools.update_wrapper(self,func)

self.func=func

def__get__(self,obj,cls):

ifobjisNone:returnself

value=obj.__dict__[self.func.__name__]=self.func(obj)

returnvalue

classTestClz(object):

@cached_property

defcomplex_calc(self):

print'verycomplex_calc'

returnsum(range(100))

if__name__=='__main__':

t=TestClz()

print'>>>firstcall'

printt.complex_calc

print'>>>secondcall'

printt.complex_calc

```

cached_property是一个non-datadescriptor。在TestClz中，用cached_property装饰方法complex_calc，返回值是一个descriptor实例，所以在调用的时候没有使用小括号。

第一次调用t.complex_calc之前，obj(t)的__dict__中没有”complex_calc“，根据查找顺序第三条，执行cached_property.__get__,这个函数代用缓存的complex_calc函数计算出结果，并且把结果放入obj.__dict__。那么第二次访问t.complex_calc的时候，根据查找顺序，第二条有限于第三条，所以就直接返回obj.__dict__[‘complex_calc’]。bottle的源码中还有两个descriptor，非常厉害!

##类属性查找

前面提到过，类的也是对象，类是元类(metaclass)的实例，所以类属性的查找顺序基本同上。区别在于第二步，由于Clz可能有基类，所以是在Clz及其基类的__dict__”查找“attr，注意这里的查找并不是直接返回clz.__dict__[‘attr’]。具体来说，这第二步分为以下两种情况：

(2.1)如果clz.__dict__[‘attr’]是一个descriptor(不管是datadescriptor还是non-datadescriptor)，都调用其__get__方法

(2.2)否则返回clz.__dict__[‘attr’]

这就解释了一个很有意思的问题：method与function的问题

```brush:python

>>>classWidget(object):

...deffunc(self):

...pass

...

>>>w=Widget()

>>>Widget.__dict__

dict_proxy({'__dict__':,'__module__':'__main__','__weakref__':,'__doc__':None,'func':})

>>>w.__dict__

{}

>>>Widget.__dict__['func']

>>>Widget.func

Widget是一个之定义了一个func函数的类，func是类的属性，这个也可以通过Widget.dict、w.dict看到。Widget.dict[‘func’]返回的是一个function，但Widget.func是一个unboundmethod，即Widget.func并不等同于Widget.dict[‘func’]，按照前面的类属性的访问顺序，我们可以怀疑，func是一个descriptor，这样才不会走到第2.2这种情况。验证如下：

classMaxValDes(object):

def__init__(self,attr,max_val):

self.attr=attr

self.max_val=max_val

def__get__(self,instance,typ):

returninstance.__dict__[self.attr]

def__set__(self,instance,value):

instance.__dict__[self.attr]=min(self.max_val,value)

print'MaxValDes__set__',self.attr,instance.__dict__[self.attr]

classWidget(object):

a=MaxValDes('a',10)

def__init__(self):

self.a=0

#def__setattr__(self,name,value):

#self.__dict__[name]=value

#print'Widget__setattr__',name,self.__dict__[name]

if__name__=='__main__':

w0=Widget()

w0.a=123

```

输出如下：

```brush:python

MaxValDes__set__a0

MaxValDes__set__a10

可以看到，即使Widget的实例也有一个‘a’属性，但是调用w.a的时候会调用类属性‘a’(一个descriptor)的set方法。如果不注释掉第18到第20行，输出如下

Widget__setattr__a0

Widget__setattr__a123

可以看到，优先调用Widget的setattr方法。因此：对于属性赋值，obj=Clz(),那么obj.attr=var，按照这样的顺序：

如果Clz定义了setattr方法，那么调用该方法，否则如果“attr”是出现在Clz或其基类的dict中，且attr是datadescriptor，那么调用其set方法,否则等价调用obj.dict[‘attr’]=var