Python的属性搜索

作者: _Zhao_ | 来源:发表于2015-02-01 15:05 被阅读426次

    这是我总结的Python属性搜索的加长版,完整的描述了Python在做属性访问时的过程。
    了解Python属性搜索的整个过程,有助于更深入地理解Python属性访问。


    1. 对Python中属性和方法的看法

    理解Python时有一点很重要:一切皆对象
    为什么呢?
    先看个例子:

    >>> class Foo(object):
    ...    clsattr = 'this is class attribute'
    ...    def clsmethod(self):
    ...        print 'this is method'
    

    在这个例子中,定义了class Foo
    通常我们称clsattr属性clsmethod方法
    这种叫法容易造成一种误会:认为对于类来说属性和方法是两种东西。
    其实,由于在Python中一切皆对象,所以,拿上例来说,clsattrFoo的一个str类型对象,而clsmethodFoo的一个function类型对象。
    也就是对于Foo来讲,clsattrclsmethod都是对象,除了类型不同,其他的没有什么不一样。
    这是一个看法上的细微区别,但是对后面理解Python的属性搜索却很重要。

    2. Python属性搜索的精简版

    Python存在类对象和实例对象之分:

    >>> class Foo(object):
    ...    clsattr = 'this is class attribute'
    ...    def clsmethod(self):
    ...        print 'this is method'
    ...
    >>> f = Foo()
    

    在这个例子中Foo是类对象,f是实例对象。
    但是我们知道,在OOP的理论中,类是抽象描述,实例是其具象。Python支持OOP,所以,也能通过自己的方式来“模拟并实现” OOP的要求。
    其中最重要的就是属性搜索规则。
    当不考虑描述符/描述器的时候,可以将Python属性搜索精简如下:

    1. Python的属性搜索是按照继承树从下到上进行的。
    2. 继承树以类对象为中心,向上是其基类,向下是其实例对象。
    3. 当通过实例.属性的形式访问某属性时,首先查找实例对象自身是否存在该属性,如果存在,那么直接返回;如果不存在,那么向上查找,直到找到为止,否则返回异常。

    还是拿上面的例子来说明:

    >>> f.__dict__
    {}
    >>> Foo.__dict__
    dict_proxy({'__module__': '__main__', 'clsattr': 'clsattr', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, 'foo': <function foo at 0x7f2a86c31cf8>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None})
    

    Python中对象通过__dict__内置属性来动态管理其所有属性。__dict__是一个字典,其内部为对象所有属性名与属性对象的对应关系。
    可以看到clsattr在类对象Foo中存在,在实例对象f中不存在。
    因此,当通过f.clsattr的形式访问属性clsattr的时候,首先,查找实例对象f,没有找到,所以继续向上查找,于是查找类对象Foo,找到,返回其值。

    按照这个规则,如果f中存在clsattr属性,则不会去查找Foo,即:

    >>> f.clsattr = 'this is an instance attr'
    >>> f.__dict__
    {'clsattr': 'this is an instance attr'}
    >>> f.clsattr
    'this is an instance attr'
    

    OK,了解了精简版 的属性搜索规则,再来看看加长版 的规则。

    3. Python属性搜索的加长版

    正如上面提到的,在不考虑描述符/描述器的时候,才可以按照精简版的规则来,那么考虑到描述符的时候呢?
    关于描述符就不详细展开了。简单的说,描述符就是一个实现了描述符协议 的类。
    描述符协议包括__get____set____delete__方法。
    其中,只实现了__get__方法的描述符称为non-data descriptor
    而实现了__get____set__方法的描述符称为data descriptor

    当把类的一个属性为描述符这种特殊的对象时,会发生一件神奇的事情:
    Python在类的__dict__中找到的对象如果拥有__get__()方法,不会直接返回这个对象,而是返回其调用__get__()方法后的结果
    注意:这里特别要强调是类的属性,不是实例的属性。
    举例说明:

    >>> class Foo(object):
    ...    clsattr = Descriptor()         # 假设Descriptor是自定义的描述符
    ...    def func(self):
    ...        print 'this is func'
    ... 
    

    那么当调用Foo.__dict__['clsattr']时,由于clsattr是描述符,所以,返回的是Foo.__dict__['clsattr'].__get__(None, Foo)
    这个时候,有趣的事情就来了,当调用函数funcFoo.__dict__['func']时,返回的是Foo.__dict__['func'].__get__(None, Foo), 在命令行中这是一个unbound method

    所以,在Python中函数其实是一个描述符,只不过,由于描述符必须在通过属性访问的情况下才起作用,所以,并没有察觉。

    看到这里,可能你已经恍然大悟:其实方法只是一个特殊的属性而已。

    好了,理解到这里,就可以说说属性搜索加长版**:

    1. 当通过实例.属性访问一个属性时,首先,从其类对象开始向上查找,如果存在并且是data-descriptor,那么返回查找结果;否则,进行步骤2
    2. 在实例中查找属性是否存在,如果存在,则返回其值,否则,进行步骤3
    3. 向上查找,直到找到,返回其值,否则,返回异常

    由于描述符只能是类属性,所以,可以有以下结论:

    1. data descriptor对于同名的实例属性(非描述器)有屏蔽作用:
      例如:
    #!/usr/bin/env python
    # -*- conding: utf-8 -*-
    class RevealAccess(object):
        """A data descriptor that sets and returns values
           normally and prints a message logging their access.
        """
    
        def __init__(self, initval=None, name='var'):
            self.val = initval
            self.name = name
    
        def __get__(self, obj, objtype):
            print 'Retrieving', self.name, self.val
            return self.val
    
        def __set__(self, obj, val):
            print 'Updating', self.name, self.val 
    
    class Foo(object):
        attr = RevealAccess(10, 'var "x"')      #设置类属性attr为描述符
        def __init__(self):
            self.attr = 20        #调用描述符的__set__方法,而不是为实例设置属性
    
    f = Foo()
    print f.attr
    

    执行结果如下:

    Updating var "x" 10
    Retrieving var "x" 10
    10
    

    2.non-data descriptor对于同名的属性,会被屏蔽掉。这一点与正常的类属性相同。

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