浅谈python类属性的访问、设置和删除方法

 更新时间:2016年07月25日 10:43:33   投稿:jingxian  
下面小编就为大家带来一篇浅谈python类属性的访问、设置和删除方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

类属性和对象属性

我们把定义在类中的属性称为类属性,该类的所有对象共享类属性,类属性具有继承性,可以为类动态地添加类属性。

对象在创建完成后还可以为它添加额外的属性,我们把这部分属性称为对象属性,对象属性仅属于该对象,不具有继承性。

类属性和对象属性都会被包含在dir()中,而vars()是仅包含对象属性。vars()跟__dict__是等同的。

类属性和对象属性可类比于Java中的static成员和非static成员,只不python中的类属性和对象属性都是可以动态添加(和删除)的。

class A(object):

  name='orisun'

  def __init__(self):
    self.age=10

class B(A):

  city='bei jing'

  def __init__(self):
    self.tempurature=20

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print dir(A)
  print dir(a)
  print a.__dict__
  print vars(a)

  print 
  b=B()
  print dir(B)
  print dir(b)
  print b.__dict__
  print vars(b)

输出

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'name']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']
{'age': 10}
{'age': 10}

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'city', 'name']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'city', 'name', 'tempurature']
{'tempurature': 20}
{'tempurature': 20}

动态地为类添加类属性后,该类的所有对象也都添加了该属性(即使是动态添加类属性之前创建的对象)。通过实例修改属性,并不会影响其他实例的同名属性和类上的同名属性。

class A(object):

  name='orisun'

  def __init__(self):
    self.age=10

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print dir(a)
  A.city='BeiJing'  #动态添加类属性,会反应到所有对象上
  b=A()
  A.name='zcy'    #动态修改类属性,会反应到所有对象上
  print dir(b)
  print dir(a)
  print a.name    
  b.name='tom'    #通过实例修改属性,并不会影响其他实例的同名属性和类上的同名属性
  print a.name
  print A.name
  print b.name

输出

['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'name']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'city', 'name']
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'age', 'city', 'name']
zcy
zcy
zcy
tom

下文中讨论的全部是类属性,不涉及对象属性。

对属性的访问、设置和删除又分为2种情况:

1.通过对象(实例)访问、设置和删除属性,即obj.attr、obj.attr=val、del obj.attr

2.通过类访问、设置和删除属性,即Cls.attr、Cls.attr=val、del Cls.attr

本文将针对这2种情况分别讨论。

Descriptor

一个Descriptor是指实现了__get__的类,实现__set__和__delete__是可选的。同时实现了__get__和__set__则称为Data Descriptor,如果只实现了__get__则称为Non-data Descriptor。

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__
  def __set__(self,obj,val):
    pass
  def __delete__(self,obj):
    pass

先给一个Descriptor的示例,__get__、__set__、__delete__的作用后文再细讲。

通过实例访问属性

__getattribute__、__getattr__、__get__和__dict__[attr]都是跟属性访问相关的方法,它们的优先级:

1.当类中定义了__getattribute__方法时,则调用__getattribute__。

2.如果访问的属性存在,且

2.1  属性是个Descriptor,是调用这个属性的__get__

2.2 属性不是Descriptor,则调用__dict__[attr]

3.如果类中没有定义该属性,则调用__getattr__

4.否则,抛出异常AttributeError 

验证4

class A(object):
  pass

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print a.d

输出:

AttributeError: 'A' object has no attribute 'd'

验证3

 

class A(object):
  def __getattr__(self,name):
    return name+" not found in "+self.__class__.__name__+" object"


if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print a.d

 

输出:

d not found in A object

 验证2.1

 

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__
  

class A(object):
  d=Descriptor()
  def __getattr__(self,name):
    return name+" not found in "+self.__class__.__name__+" object"


if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print a.d

 

输出:

Descriptor in A

__getattr__并没有被调用。

验证2.2

class A(object):
  d=10
  def __getattr__(self,name):
    return name+" not found in "+self.__class__.__name__+" object"


if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print a.d

输出:

10

__getattr__并没有被调用。

验证1

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__
  

class A(object):
  d=Descriptor()
  def __getattribute__(self,name):
    return '__getattribute__ '
  def __getattr__(self,name):
    return name+" not found in "+self.__class__.__name__+" object"


if __name__ == '__main__':
  a=A()

输出:

__getattribute__ 

__get__和__getattr__并没有被调用。

通过实例设置属性

跟属性设置相关的方法有3个:__setattr__、__set__和__dict__[attr]=val。它们的优先级跟get正好反过来:

1.如果类中定义了__setattr__方法,则直接调用__setattr__

2.如果赋值的属性是个Descriptor,且

2.1  该Descriptor中定义了__set__,则直接调用__set__

2.2  该Descriptor中没有定义__set__,则调用__dict__[attr]=val

3.如果赋值的属性不是Descriptor,则直接调用__dict__[attr]=val

4.如果该属性不存在,则动态地添加该属性,然后调用__dict__[attr]=val进行赋值

验证4

class A(object):
  pass

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  a.d='hello'
  print a.d

输出:

hello

验证3

class A(object):
  d=10

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  a.d=30
  print a.d

输出:

30

验证2.2

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__

class A(object):
  d=Descriptor()

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  a.d=30
  print a.d

输出:

30

验证2.1

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__

  def __set__(self,instance,value):
    pass

class A(object):
  d=Descriptor()

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  a.d=30
  print a.d

输出

Descriptor in A

因为代码“a.d=30”调用了__set__,而__set__又什么都没做,所以属性d还是Descriptor对象(而非30),那么在执行"print a.d"时自然就调到了__get__

验证1

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__

  def __set__(self,instance,value):
    print '__set__'

class A(object):
  d=Descriptor()

  def __setattr__(self,name,value):
    print '__setattr__'

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  a.d=30
  print a.d

输出

__setattr__
Descriptor in A

调用了__setattr__,而__set__并没有被调到。

通过实例删除属性

调用del instance.attr进行属性删除时可能会调到__delattr__或__delete__,它们的优先级跟set雷同。

1.如果类中定义了__delattr__方法,则直接调用__delattr__

2.如果赋值的属性是个Descriptor,且该Descriptor中定义了__delete__,则直接调用__delete__

3.如果赋值的属性是个Descriptor,且该Descriptor中没有定义__delete__,则会报异常AttributeError:属性是只读的

4.如果赋值的属性不是Descriptor,也会报异常AttributeError:属性是只读的

5.如果该属性不存在,则报异常AttributeError

验证5

class A(object):
  pass

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  del a.d

输出

AttributeError: 'A' object has no attribute 'd'

验证4

class A(object):
  d=10

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  del a.d

输出

AttributeError: 'A' object attribute 'd' is read-only

验证3

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__


class A(object):
  d=Descriptor()

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  del a.d

输出

AttributeError: 'A' object attribute 'd' is read-only

验证2

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__

  def __delete__(self,instance):
    print '__delete__'

class A(object):
  d=Descriptor()

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  del a.d

输出

__delete__

验证1

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,instance,owner):
    return 'Descriptor in '+owner.__name__

  def __delete__(self,instance):
    print '__delete__'

class A(object):
  d=Descriptor()

  def __delattr__(self,name):
    print '__delattr__'

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  del a.d

输出

__delattr__

__delete__并没有被调用。

__get__  __set__  __delete__参数说明

class Descriptor(object):
  
  def __get__(self,obj,owner):
    return '__get__',self,obj,owner

  def __set__(self,obj,val):
    print '__set__',self,obj,val

  def __delete__(self,obj):
    print '__delete__',self,obj
  

class A(object):
  d=Descriptor()

if __name__ == '__main__':
  a=A()
  print a.d
  a.d=3
  del a.d

输出

('__get__', <__main__.Descriptor object at 0x100481c10>, <__main__.A object at 0x1004a0fd0>, <class '__main__.A'>)
__set__ <__main__.Descriptor object at 0x100481c10> <__main__.A object at 0x1004a0fd0> 3
__delete__ <__main__.Descriptor object at 0x100481c10> <__main__.A object at 0x1004a0fd0>

可见,3个方法参数中的obj是Descriptor属性所在的对象,而owner参数(__get__中的owner参数)是该对象所属的类。

在上面的讨论中我们是通过实例操作属性,如果你作一下对应转换:"实例转换到类,类转换到MetaClass",那就是通过类操作属性的规则。这种对应转换也是容易理解的,应该类是用于创建对象的,而MetaClass是用于创建类的。

class MetaClass(object):
  pass 

class A(object):
  __metaclass__=MetaClass

通过类访问属性

通过A.attr访问属性的规则为:

1.如果MetaClass中有__getattribute__,则直接返回该__getattribute__的结果。

2.如果attr是个Descriptor,则直接返回Descriptor的__get__的结果。

3.如果attr是通过属性,则直接返回attr的值

4.如果类中没有attr,且MetaClass中定义了__getattr__,则调用MetaClass中的__getattr__

5.如果类中没有attr,且MetaClass中没有定义__getattr__,则抛出异常AttributeError

通过类设置属性

通过A.attr=val给属性赋值时:

1.如果MetaClass中定义了__setattr__,则执行该__setattr__

2.如果该属性是Descriptor,且定义了__set__,则执行Descriptor的__set__

3.如果是普通属性或None-data Descriptor,则直接令attr=val

4.如果属性不存在,则动态给类添加该属性,然后进行赋值

通过类删除属性

通过del A.attr删除属性时:

1.如果MetaClass中定义了__delattr__,则执行该__delattr__

2.如果该属性是Descriptor,且定义了__delete__,则执行Descriptor的__delete__

3.如果是普通属性,或虽是Descriptor但是没有定义__delete__,则直接从A.__dict__中删除该属性

4.如果属性不存在,则抛出异常AttributeError

以上这篇浅谈python类属性的访问、设置和删除方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

    pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

    这篇文章主要介绍了pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-06-06
  • 简述Python2与Python3的不同点

    简述Python2与Python3的不同点

    在Python2和Python3中都提供print()方法来打印信息,但两个版本间的print稍微有差异。下面通过本文给大家介绍Python2与Python3的不同点,需要的朋友参考下
    2018-01-01
  • Pytorch统计参数网络参数数量方式

    Pytorch统计参数网络参数数量方式

    这篇文章主要介绍了Pytorch统计参数网络参数数量方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-02-02
  • Django migrations 默认目录修改的方法教程

    Django migrations 默认目录修改的方法教程

    这篇文章主要介绍了Django migrations 默认目录修改的方法教程,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-09-09
  • 基于Google的Python编码规范标准

    基于Google的Python编码规范标准

    这篇文章主要介绍了基于Google的Python编码规范标准,其中包含了分号,行长度,括号,缩进,空行,空格等基本符号的使用规则,有需要的朋友可以参考下
    2021-08-08
  • 对python判断是否回文数的实例详解

    对python判断是否回文数的实例详解

    今天小编就为大家分享一篇对python判断是否回文数的实例详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02
  • 关于ZeroMQ 三种模式python3实现方式

    关于ZeroMQ 三种模式python3实现方式

    今天小编就为大家分享一篇关于ZeroMQ 三种模式python3实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • python中round函数如何使用

    python中round函数如何使用

    在本篇文章里小编给大家整理了关于python的round函数用法总结内容,需要的朋友们可以学习下。
    2020-06-06
  • Pandas GroupBy对象 索引与迭代方法

    Pandas GroupBy对象 索引与迭代方法

    今天小编就为大家分享一篇Pandas GroupBy对象 索引与迭代方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-11-11
  • Python 实现LeNet网络模型的训练及预测

    Python 实现LeNet网络模型的训练及预测

    本文将为大家详细讲解如何使用CIFR10数据集训练模型以及用训练好的模型做预测。代码具有一定价值,感兴趣的小伙伴可以学习一下
    2021-11-11

最新评论