Python中的属性访问与描述符

在Python中,对于一个对象的属性访问,我们一般采用的是点(.)属性运算符进行操作。例如,有一个类实例对象foo,它有一个name属性,那便可以使用foo.name对此属性进行访问。一般而言,点(.)属性运算符比较直观,也是我们经常碰到的一种属性访问方式。然而,在点(.)属性运算符的背后却是别有洞天,值得我们对对象的属性访问进行探讨。

在进行对象属性访问的分析之前,我们需要先了解一下对象怎么表示其属性。为了便于说明,本文以新式类为例。有关新式类和旧式类的区别,大家可以查看Python官方文档。

对象的属性

Python中,“一切皆对象”。我们可以给对象设置各种属性。先来看一个简单的例子:

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class Animal(object):
run = True
class Dog(Animal):
fly = False
def __init__(self, age):
self.age = age
def sound(self):
return "wang wang~"

上面的例子中,我们定义了两个类。类Animal定义了一个属性run;类Dog继承自Animal,定义了一个属性fly和两个函数。接下来,我们实例化一个对象。对象的属性可以从特殊属性__dict__中查看。

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# 实例化一个对象dog
>>> dog = Dog(1)
# 查看dog对象的属性
>>> dog.__dict__
{'age': 1}
# 查看类Dog的属性
>>> Dog.__dict__
dict_proxy({'__doc__': None,
'__init__': <function __main__.__init__>,
'__module__': '__main__',
'fly': False,
'sound': <function __main__.sound>})
# 查看类Animal的属性
>>> Animal.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Animal' objects>,
'__doc__': None,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Animal' objects>,
'run': True})

由上面的例子可以看出:属性在哪个对象上定义,便会出现在哪个对象的__dict__中。例如:

  • Animal定义了一个属性run,那这个run属性便只会出现在类Animal__dict__中,而不会出现在其子类中。
  • Dog定义了一个属性fly和两个函数,那这些属性和方法便会出现在类Dog__dict__中,同时它们也不会出现在实例的__dict__中。
  • 实例对象dog__dict__中只出现了一个属性age,这是在初始化实例对象的时候添加的,它没有父类的属性和方法。
  • 由此可知:Python中对象的属性具有 “层次性”,属性在哪个对象上定义,便会出现在哪个对象的__dict__中。

在这里我们首先了解的是属性值会存储在对象的__dict__中,查找也会在对象的__dict__中进行查找的。至于Python对象进行属性访问时,会按照怎样的规则来查找属性值呢?这个问题在后文中进行讨论。

对象属性访问与特殊方法__getattribute__

正如前面所述,Python的属性访问方式很直观,使用点属性运算符。在新式类中,对对象属性的访问,都会调用特殊方法__getattribute____getattribute__允许我们在访问对象属性时自定义访问行为,但是使用它特别要小心无限递归的问题。

还是以上面的情景为例:

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class Animal(object):
run = True
class Dog(Animal):
fly = False
def __init__(self, age):
self.age = age
# 重写__getattribute__。需要注意的是重写的方法中不能
# 使用对象的点运算符访问属性,否则使用点运算符访问属性时,
# 会再次调用__getattribute__。这样就会陷入无限递归。
# 可以使用super()方法避免这个问题。
def __getattribute__(self, key):
print "calling __getattribute__\n"
return super(Dog, self).__getattribute__(key)
def sound(self):
return "wang wang~"

上面的例子中我们重写了__getattribute__方法。注意我们使用了super()方法来避免无限循环问题。下面我们实例化一个对象来说明访问对象属性时__getattribute__的特性。

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# 实例化对象dog
>>> dog = Dog(1)
# 访问dog对象的age属性
>>> dog.age
calling __getattribute__
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# 访问dog对象的fly属性
>>> dog.fly
calling __getattribute__
False
# 访问dog对象的run属性
>>> dog.run
calling __getattribute__
True
# 访问dog对象的sound方法
>>> dog.sound
calling __getattribute__
<bound method Dog.sound of <__main__.Dog object at 0x0000000005A90668>>

由上面的验证可知,__getattribute__是实例对象查找属性或方法的入口。实例对象访问属性或方法时都需要调用到__getattribute__,之后才会根据一定的规则在各个__dict__中查找相应的属性值或方法对象,若没有找到则会调用__getattr__(后面会介绍到)。__getattribute__是Python中的一个内置方法,关于其底层实现可以查看相关官方文档,后面将要介绍的属性访问规则就是依赖于__getattribute__的。

对象属性控制

在继续介绍后面相关内容之前,让我们先来了解一下Python中和对象属性控制相关的相关方法。

  • __getattr__(self, name)

    __getattr__可以用来在当用户试图访问一个根本不存在(或者暂时不存在)的属性时,来定义类的行为。前面讲到过,当__getattribute__方法找不到属性时,最终会调用__getattr__方法。它可以用于捕捉错误的以及灵活地处理AttributeError。只有当试图访问不存在的属性时它才会被调用。

  • __setattr__(self, name, value)

    __setattr__方法允许你自定义某个属性的赋值行为,不管这个属性存在与否,都可以对任意属性的任何变化都定义自己的规则。关于__setattr__有两点需要说明:第一,使用它时必须小心,不能写成类似self.name = "Tom"这样的形式,因为这样的赋值语句会调用__setattr__方法,这样会让其陷入无限递归;第二,你必须区分 对象属性类属性 这两个概念。后面的例子中会对此进行解释。

  • __delattr__(self, name)

    __delattr__用于处理删除属性时的行为。和__setattr__方法要注意无限递归的问题,重写该方法时不要有类似del self.name的写法。

还是以上面的例子进行说明,不过在这里我们要重写三个属性控制方法。

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class Animal(object):
run = True
class Dog(Animal):
fly = False
def __init__(self, age):
self.age = age
def __getattr__(self, name):
print "calling __getattr__\n"
if name == 'adult':
return True if self.age >= 2 else False
else:
raise AttributeError
def __setattr__(self, name, value):
print "calling __setattr__"
super(Dog, self).__setattr__(name, value)
def __delattr__(self, name):
print "calling __delattr__"
super(Dog, self).__delattr__(name)

以下进行验证。首先是__getattr__:

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# 创建实例对象dog
>>> dog = Dog(1)
calling __setattr__
# 检查一下dog和Dog的__dict__
>>> dog.__dict__
{'age': 1}
>>> Dog.__dict__
dict_proxy({'__delattr__': <function __main__.__delattr__>,
'__doc__': None,
'__getattr__': <function __main__.__getattr__>,
'__init__': <function __main__.__init__>,
'__module__': '__main__',
'__setattr__': <function __main__.__setattr__>,
'fly': False})
# 获取dog的age属性
>>> dog.age
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# 获取dog的adult属性。
# 由于__getattribute__没有找到相应的属性,所以调用__getattr__。
>>> dog.adult
calling __getattr__
False
# 调用一个不存在的属性name,__getattr__捕获AttributeError错误
>>> dog.name
calling __getattr__
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 10, in __getattr__
AttributeError

可以看到,属性访问时,当访问一个不存在的属性时触发__getattr__,它会对访问行为进行控制。接下来是__setattr__

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# 给dog.age赋值,会调用__setattr__方法
>>> dog.age = 2
calling __setattr__
>>> dog.age
2
# 先调用dog.fly时会返回False,这时因为Dog类属性中有fly属性;
# 之后再给dog.fly赋值,触发__setattr__方法。
>>> dog.fly
False
>>> dog.fly = True
calling __setattr__
# 再次查看dog.fly的值以及dog和Dog的__dict__;
# 可以看出对dog对象进行赋值,会在dog对象的__dict__中添加了一条对象属性;
# 然而,Dog类属性没有发生变化
# 注意:dog对象和Dog类中都有fly属性,访问时会选择哪个呢?
>>> dog.fly
True
>>> dog.__dict__
{'age': 2, 'fly': True}
>>> Dog.__dict__
dict_proxy({'__delattr__': <function __main__.__delattr__>,
'__doc__': None,
'__getattr__': <function __main__.__getattr__>,
'__init__': <function __main__.__init__>,
'__module__': '__main__',
'__setattr__': <function __main__.__setattr__>,
'fly': False})

实例对象的__setattr__方法可以定义属性的赋值行为,不管属性是否存在。当属性存在时,它会改变其值;当属性不存在时,它会添加一个对象属性信息到对象的__dict__中,然而这并不改变类的属性。从上面的例子可以看出来。

最后,看一下__delattr__

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# 由于上面的例子中我们为dog设置了fly属性,现在删除它触发__delattr__方法
>>> del dog.fly
calling __delattr__
# 再次查看dog对象的__dict__,发现和fly属性相关的信息被删除
>>> dog.__dict__
{'age': 2}

描述符

描述符是Python 2.2 版本中引进来的新概念。描述符一般用于实现对象系统的底层功能, 包括绑定和非绑定方法、类方法、静态方法特特性等。关于描述符的概念,官方并没有明确的定义,可以在网上查阅相关资料。这里我从自己的认识谈一些想法,如有不当之处还请包涵。

在前面我们了解了对象属性访问和行为控制的一些特殊方法,例如__getattribute____getattr____setattr____delattr__。以我的理解来看,这些方法应当具有属性的”普适性”,可以用于属性查找、设置、删除的一般方法,也就是说所有的属性都可以使用这些方法实现属性的查找、设置、删除等操作。但是,这并不能很好地实现对某个具体属性的访问控制行为。例如,上例中假如要实现dog.age属性的类型设置(只能是整数),如果单单去修改__setattr__方法满足它,那这个方法便有可能不能支持其他的属性设置。

在类中设置属性的控制行为不能很好地解决问题,Python给出的方案是:__getattribute____getattr____setattr____delattr__等方法用来实现属性查找、设置、删除的一般逻辑,而对属性的控制行为就由属性对象来控制。这里单独抽离出来一个属性对象,在属性对象中定义这个属性的查找、设置、删除行为。这个属性对象就是描述符。

描述符对象一般是作为其他类对象的属性而存在。在其内部定义了三个方法用来实现属性对象的查找、设置、删除行为。这三个方法分别是:

  • get(self, instance, owner):定义当试图取出描述符的值时的行为。
  • set(self, instance, value):定义当描述符的值改变时的行为。
  • delete(self, instance):定义当描述符的值被删除时的行为。

其中:instance为把描述符对象作为属性的对象实例;
owner为instance的类对象。

以下以官方的一个例子进行说明:

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class RevealAccess(object):
def __init__(self, initval=None, name='var'):
self.val = initval
self.name = name
def __get__(self, obj, objtype):
print 'Retrieving', self.name
return self.val
def __set__(self, obj, val):
print 'Updating', self.name
self.val = val
class MyClass(object):
x = RevealAccess(10, 'var "x"')
y = 5

以上定义了两个类。其中RevealAccess类的实例是作为MyClass类属性x的值存在的。而且RevealAccess类定义了__get____set__方法,它是一个描述符对象。注意,描述符对象的__get____set__方法中使用了诸如self.valself.val = val等语句,这些语句会调用__getattribute____setattr__等方法,这也说明了__getattribute____setattr__等方法在控制访问对象属性上的一般性(一般性是指对于所有属性它们的控制行为一致),以及__get____set__等方法在控制访问对象属性上的特殊性(特殊性是指它针对某个特定属性可以定义不同的行为)。

以下进行验证:

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# 创建Myclass类的实例m
>>> m = MyClass()
# 查看m和MyClass的__dict__
>>> m.__dict__
{}
>>> MyClass.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>,
'__doc__': None,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>,
'x': <__main__.RevealAccess at 0x5130080>,
'y': 5})
# 访问m.x。会先触发__getattribute__方法
# 由于x属性的值是一个描述符,会触发它的__get__方法
>>> m.x
Retrieving var "x"
10
# 设置m.x的值。对描述符进行赋值,会触发它的__set__方法
# 在__set__方法中还会触发__setattr__方法(self.val = val)
>>> m.x = 20
Updating var "x"
# 再次访问m.x
>>> m.x
Retrieving var "x"
20
# 查看m和MyClass的__dict__,发现这与对描述符赋值之前一样。
# 这一点与一般属性的赋值不同,可参考上述的__setattr__方法。
# 之所以前后没有发生变化,是因为变化体现在描述符对象上,
# 而不是实例对象m和类MyClass上。
>>> m.__dict__
{}
>>> MyClass.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyClass' objects>,
'__doc__': None,
'__module__': '__main__',
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyClass' objects>,
'x': <__main__.RevealAccess at 0x5130080>,
'y': 5})

上面的例子对描述符进行了一定的解释,不过对描述符还需要更进一步的探讨和分析,这个工作先留待以后继续进行。

最后,还需要注意一点:描述符有数据描述符和非数据描述符之分。

  • 只要至少实现__get____set____delete__方法中的一个就可以认为是描述符;
  • 只实现__get__方法的对象是非数据描述符,意味着在初始化之后它们只能被读取;
  • 同时实现__get____set__的对象是数据描述符,意味着这种属性是可读写的。

属性访问的优先规则

在以上的讨论中,我们一直回避着一个问题,那就是属性访问时的优先规则。我们了解到,属性一般都在__dict__中存储,但是在访问属性时,在对象属性、类属型、基类属性中以怎样的规则来查询属性呢?以下对Python中属性访问的规则进行分析。

由上述的分析可知,属性访问的入口点是__getattribute__方法。它的实现中定义了Python中属性访问的优先规则。Python官方文档中对__getattribute__的底层实现有相关的介绍,本文暂时只是讨论属性查找的规则,相关规则可见下图:

Python属性查找

上图是查找b.x这样一个属性的过程。在这里要对此图进行简单的介绍:

  1. 查找属性的第一步是搜索基类列表,即type(b).__mro__,直到找到该属性的第一个定义,并将该属性的值赋值给descr
  2. 判断descr的类型。它的类型可分为数据描述符、非数据描述符、普通属性、未找到等类型。若descr为数据描述符,则调用desc.__get__(b, type(b)),并将结果返回,结束执行。否则进行下一步;
  3. 如果descr为非数据描述符、普通属性、未找到等类型,则查找实例b的实例属性,即b.__dict__。如果找到,则将结果返回,结束执行。否则进行下一步;
  4. 如果在b.__dict__未找到相关属性,则重新回到descr值的判断上。
    • descr为非数据描述符,则调用desc.__get__(b, type(b)),并将结果返回,结束执行;
    • descr为普通属性,直接返回结果并结束执行;
    • descr为空(未找到),则最终抛出 AttributeError 异常,结束查找。

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