Python 中的属性访问与描述符
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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：
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。
# 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：
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。
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。
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。
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：
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
)
:
"calling __getattribute__ "
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。
# 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
>>
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 和 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。
class
Animal
(
object
)
:
run
=
True
class
Dog
(
Animal
)
:
fly
=
False
def
__init__
(
self
,
age
)
:
self
.
age
=
age
def
__getattr__
(
self
,
name
)
:
"calling __getattr__ "
if
name
==
"adult"
:
return
True
if
self
.
age
>=
2
else
False
else
:
raise
AttributeError
def
__setattr__
(
self
,
name
,
value
)
:
"calling __setattr__"
super
(
Dog
,
self
).
__setattr__
(
name
,
value
)
def
__delattr__
(
self
,
name
)
:
"calling __delattr__"
super
(
Dog
,
self
).
__delattr__
(
name
)
以下进行验证。首先是__getattr__:
# 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
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__：
# 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__：
# 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：
class
RevealAccess
(
object
)
:
def
__init__
(
self
,
initval
=
None
,
name
=
"var"
)
:
self
.
val
=
initval
self
.
name
=
name
def
__get__
(
self
,
obj
,
objtype
)
:
"Retrieving"
,
self
.
name
return
self
.
val
def
__set__
(
self
,
obj
,
val
)
:
"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.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）。
以下进行验证：
# 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__和__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：
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：
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；
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；
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；
如果在b.__dict__
未找到相关属性，则重新回到
descr值的判断上。
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；
若descr为普通属性，直接返回结果并结束执行；
若descr为空（未找到），则最终抛出 AttributeError 异常，结束查找。
来源：
Learn Python
fanchunke.me/Python/Python中的属性访问与描述符
Python开发整理发布，转载请
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