python 属性查询顺序，数据描述符
数据描述符，属性查找优先级
如果在一个类中定义了 __get__() , __set__(), __delete__() 这三种方法之一，那么这个类是一个描述符。
描述符分成两种：
- 如果这种类只定义了
__get__方法，那么就是一个非数据描述符， - 定义了
__get__()和__set__()的数据描述符。
描述符的用处就是，当一个对象的某个属性是一个描述符时，你访问这个描述符类型的属性，就会调用这个描述符的方法。譬如你获取描述符的值时，会调用它的__get__().
我们先看一下这三个方法的docstring:
def __delete__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Delete an attribute of instance. """
# 删除一个实例的属性
def __set__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Set an attribute of instance to value. """
# 给实例的属性设置一个值
def __get__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown
""" Return an attribute of instance, which is of type owner. """
# 返回实例的属性，该实例是 `owner` 类型的
实例：
class A(object):
def __init__(self):
self.value = None
def __set__(self, instance, value): # self:类A的实例，也是类B的属性a；instance：类 B 的实例 b；value:通过b.a的赋值
print('set: self,instance,value',self,instance,value)
self.value = value
return self.value
def __get__(self, instance, owner):# instance：类B的实例b；owner：类B
print('get: self,instance,owner',self,instance,owner)
return self.value
class B(object):
a = A()
def __init__(self):
self.val = 20
- 上述代码中，有两个类，
A，B。先看类B，有一个类属性a, 且a是类A的实例，我们先来实例化一下类B，看一下 类B和实例b的属性：
b = B()
print(b.__dict__)
print(B.__dict__)
"""
{'val': 20}
{'__module__': '__main__', 'a': <__main__.A object at 0x0163FD70>, '__init__': <function B.__init__ at 0x07845078>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'B' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'B' objects>, '__doc__': None}
"""
可以看出，实例 b 的属性中，只有一个 val 属性 ；类 B 的属性中，则有一个 a ，且 a 是类 A 的一个对象。
- 接下来，我们调用一下实例
a：
b = B()
b.a
B.a
"""
get: self,instance,owner <__main__.A object at 0x03458E68> <__main__.B object at 0x03458F28> <class '__main__.B'>
get: self,instance,owner <__main__.A object at 0x03458E68> None <class '__main__.B'>
"""
我们看一下什么意思：
-
当调用
b.a时，程序会自动去调用b.__getattribute__('a')， 也就是b.__dict__['a'], 即通过对象b的字典去查找属性，但是在第一步我们已经知道， 对象 b 只有一个属性{'val': 20}，既然在实例 b 中找不到a。 所以会去父类中找，调用：type(b).__dict__['a'].__get__(b,type(b)), 也就是:B.__dict__['a'].__get__(b,B)，打印了第一行的信息，并返回了None -
当调用
B.a时，会直接调用B.__dict__['a'].__get__(None,B)，所以第二处打印的信息中间有个None -
现在，我们尝试给
b.a赋值
b = B()
b.a = 11
print(b.__dict__)
print(B.__dict__)
B.a = 12
print(b.__dict__)
print(B.__dict__)
"""
set: self,instance,value <__main__.A object at 0x037CFD70> <__main__.B object at 0x037CFDD0> 11
{'val': 20}
{'__module__': '__main__', 'a': <__main__.A object at 0x037CFD70>, '__init__': <function B.__init__ at 0x07E85078>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'B' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'B' objects>, '__doc__': None}
{'val': 20}
{'__module__': '__main__', 'a': 12, '__init__': <function B.__init__ at 0x07E85078>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'B' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'B' objects>, '__doc__': None}
"""
可以看出，当调用了 b.a=11 时，调用了描述符的 __set__() ， 但是对象 b 的实例属性并没有改变，依然只有 val=20, 同时类B的类属性也没有改变。 但是当调用 B.a = 12 时，类属性 a 变成了12，并没有调用描述符的 __set__() 方法。
所以，结合上面的 docstring，我们可以看出，数据描述符应该是给实例使用的，类使用它用处不大，至少没法调用它的 __set__()
-
如果类属性的描述符对象和实例对象的属性同名，如果查找？
也就是说，如果把类B改成：
class B(object):
a = A()
def __init__(self):
self.val = 20
self.a = 11 # 这里同名的属性
此时调用 b.a ，会如何？
- 当类A是一个数据描述符，也就是说类A包含
__set__方法时，此时数据描述符优先级高，所以实例属性self.a其实就是对类属性a的赋值，会调用数据描述符的__set__方法：
set: self,instance,value <__main__.A object at 0x009DFD70> <__main__.B object at 0x009DFDD0> 11
get: self,instance,owner <__main__.A object at 0x009DFD70> <__main__.B object at 0x009DFDD0> <class '__main__.B'>
11
- 当类A是一个非数据描述符，那么实例的字典优先级高，所以会使用实例字典中的数据，即结果：
11
属性查询优先级：
-
obj.__getattribute__() -
数据描述符
-
实例的字典
-
类的字典
-
非数据描述符
-
父类的字典
-
__getattr__
补充一个顺序的代码：感兴趣的可以按顺序注释掉代码，运行试试
原链接：https://www.cnblogs.com/wickedpriest/p/11984887.html
class Quantity1(object):
def __get__(self, instance, owner):
return 2
def __set__(self, instance, val):
pass
class Quantity2(object):
def __get__(self, instance, owner):
return 5
class A(object):
val = 6 # 6 父类属性
x = None
class B(A):
val = Quantity2() # 5 非覆盖型描述符
val = 4 # 4 类属性
val = Quantity1() # 2 覆盖型描述符
def __init__(self):
super(B, self).__init__()
self.val = 3
def __getattr__(self, name): # 7 __getattr__
return 7
def __getattribute__(self, name): # 1 __getattribute__
return 1
b = B()
print(b.val)
说了一堆有的没的，其实描述符就是一个特殊的实现，当你的一个对象的属性是描述符时，设置/赋值/读取 这个属性，都会触发这个描述符内部相应实现的方法。从而可以实现一些定制化的内容。
补充
实现类似于 @property 的数据描述符， 下面的代码来自：https://magic.iswbm.com/c04/c04_02.html
如有侵权，请联系删除。
class pro(object):
"""一个数据描述符类，实现了类似于 property 的方法。"""
def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
print('init')
self.fget = fget
self.fset = fset
self.fdel = fdel
self.__doc__ = doc
def __get__(self, obj, objtype=None):
print('get')
return self.fget(obj)
def __set__(self, obj, value):
print('set')
return self.fset(obj, value)
def __delete__(self, obj):
print('delete')
self.fdel(obj)
# 下面的三个方法，返回值都是：数据描述符对象。
def getter(self, fget):
print('getter')
return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
def setter(self, fset):
print('setter')
return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
def deleter(self, fdel):
print('deleter')
return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
class Student:
def __init__(self, name):
self.name = name
@pro
def math(self):
return self._math
@math.setter
def math(self, value):
if 0 <= value <= 100:
self._math = value
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
@math.deleter
def math(self):
del self._math
if __name__ == "__main__":
s = Student("anni") # 1
print('obj: s')
s.math = 60 # 2
print('set to 60')
del s.math # 3
print('deleted')
s.math = 20 # 4
print('set to 20')
print(s.math) # 5
print('read')
"""
#1 : 在初始化 Student 类时，因为我们给类方法加了一些装饰器，因此这些装饰器的类实例化时，也会执行。
1. @pro 会调用 pro(math) 来产生一个 pro 类的实例，即一个名为 math 的数据描述符实例
2. @math.setter 会调用第一步产生的 math 数据描述符的 .setter(math) 方法 ，它又返回了一个新的名为 math 的数据描述符实例
3. 至此， math 就不再是 Student 实例的一个方法了，而是一个数据描述符对象
#2 : s.math = 60 来对数据描述符赋值
1. 它会调用描述符的 __set__(obj, value) 方法, 这里的参数 obj 其实就是 s 对象，即 Student 实例。
2. __set__(obj, value) 里面调用了 self.fset(obj, value)， fset 就是 Student 类中被 @math.setter 装饰的 math 方法(注意，是未经过装饰器装饰的原生的方法)。 因此本质上还是执行原生的 obj.fset(value) 即 s.math(value) (未经过装饰器装饰之前的 Student 类的 math 方法)
#3 : 删除数据描述符，会调用 __delete__ 方法，原理和上面 #2 一样
#4 : 同上
#5 : 同上
"""
