<p>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。</p>    <p>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。</p>    <h3>对象的属性</h3>    <p>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：</p>    <pre>  <code class="language-python">class Animal(object):      run = True    class Dog(Animal):      fly = False      def __init__(self, age):          self.age = age      def sound(self):          return "wang wang~"</code></pre>    <p>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。</p>    <pre>  <code class="language-python"># 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})</code></pre>    <p>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：</p>    <ul>     <li>类 Animal 定义了一个属性 run ，那这个 run 属性便只会出现在类 Animal 的 __dict__ 中，而不会出现在其子类中。</li>     <li>类 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 的 __dict__ 中，同时它们也不会出现在实例的 __dict__ 中。</li>     <li>实例对象 dog 的 __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。</li>     <li>由此可知：Python中对象的属性具有 <strong>“层次性”</strong> ，属性在哪个对象上定义，便会出现在哪个对象的 __dict__ 中。</li>    </ul>    <p>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。</p>    <h3>对象属性访问与特殊方法 __getattribute__</h3>    <p>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。</p>    <p>还是以上面的情景为例：</p>    <pre>  <code class="language-python">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~"</code></pre>    <p>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。</p>    <pre>  <code class="language-python"># 实例化对象dog  >>> dog = Dog(1)  # 访问dog对象的age属性    >>> dog.age  calling __getattribute__  1    # 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>></code></pre>    <p>由上面的验证可知， <strong> __getattribute__ 是实例对象查找属性或方法的入口 </strong> 。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。</p>    <h3>对象属性控制</h3>    <p>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。</p>    <ul>     <li> <p>__getattr__(self, name)</p> <p>__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。</p> </li>     <li> <p>__setattr__(self, name, value)</p> <p>__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 <strong>对象属性</strong> 和 <strong>类属性</strong> 这两个概念。后面的例子中会对此进行解释。</p> </li>     <li> <p>__delattr__(self, name)</p> <p>__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。</p> </li>    </ul>    <p>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。</p>    <pre>  <code class="language-python">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)</code></pre>    <p>以下进行验证。首先是 __getattr__ :</p>    <pre>  <code class="language-python"># 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  1  # 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</code></pre>    <p>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__ ：</p>    <pre>  <code class="language-python"># 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})</code></pre>    <p>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。</p>    <p>最后，看一下 __delattr__ ：</p>    <pre>  <code class="language-python"># 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}</code></pre>    <h3>描述符</h3>    <p>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。</p>    <p>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。</p>    <p>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。</p>    <p>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：</p>    <ul>     <li><strong>get</strong> (self, instance, owner)：定义当试图取出描述符的值时的行为。</li>     <li><strong>set</strong> (self, instance, value)：定义当描述符的值改变时的行为。</li>     <li><strong>delete</strong> (self, instance)：定义当描述符的值被删除时的行为。</li>    </ul>    <p>其中：instance为把描述符对象作为属性的对象实例；</p>    <p>owner为instance的类对象。</p>    <p>以下以官方的一个例子进行说明：</p>    <pre>  <code class="language-python">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</code></pre>    <p>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.val 和 self.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）。</p>    <p>以下进行验证：</p>    <pre>  <code class="language-python"># 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})</code></pre>    <p>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。</p>    <p>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。</p>    <ul>     <li>只要至少实现 __get__ 、 __set__ 、 __delete__ 方法中的一个就可以认为是描述符；</li>     <li>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；</li>     <li>同时实现 __get__ 和 __set__ 的对象是数据描述符，意味着这种属性是可读写的。</li>    </ul>    <h3>属性访问的优先规则</h3>    <p>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。</p>    <p>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：</p>    <p style="text-align:center"><img src="https://simg.open-open.com/show/b368268241ceced8a6e9e009c2295905.png"></p>    <p>Python属性查找</p>    <p>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：</p>    <ol>     <li>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 ；</li>     <li>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；</li>     <li>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；</li>     <li>如果在 b.__dict__ 未找到相关属性，则重新回到 descr 值的判断上。      <ul>       <li>若 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；</li>       <li>若 descr 为普通属性，直接返回结果并结束执行；</li>       <li>若 descr 为空（未找到），则最终抛出 AttributeError 异常，结束查找。</li>      </ul> </li>    </ol>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：https://juejin.im/post/58ff7151da2f60005dd86f2d</p>    <p> </p>