cassiePython 2019-04-16
Python一切皆对象(object),每个对象都可能有多个属性(attribute)。Python的属性有一套统一的管理方案。
属性的__dict__系统
对象的属性可能来自于其类定义,叫做类属性(class attribute)。类属性可能来自类定义自身,也可能根据类定义继承来的。一个对象的属性还可能是该对象实例定义的,叫做对象属性(object attribute)。
对象的属性储存在对象的__dict__属性中。__dict__为一个词典,键为属性名,对应的值为属性本身。我们看下面的类和对象。chicken类继承自bird类,而summer为chicken类的一个对象。
代码如下:
class bird(object): feather = True class chicken(bird): fly = False def __init__(self, age): self.age = age summer = chicken(2) print(bird.__dict__) print(chicken.__dict__) print(summer.__dict__)
下面为我们的输出结果:
代码如下:
{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'bird' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'bird' objects>, 'feather': True, '__doc__': None} {'fly': False, '__module__': '__main__', '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x2b91db476d70>} {'age': 2}
第一行为bird类的属性,比如feather。第二行为chicken类的属性,比如fly和__init__方法。第三行为summer对象的属性,也就是age。有一些属性,比如__doc__,并不是由我们定义的,而是由Python自动生成。此外,bird类也有父类,是object类(正如我们的bird定义,class bird(object))。这个object类是Python中所有类的父类。
可以看到,Python中的属性是分层定义的,比如这里分为object/bird/chicken/summer这四层。当我们需要调用某个属性的时候,Python会一层层向上遍历,直到找到那个属性。(某个属性可能出现再不同的层被重复定义,Python向上的过程中,会选取先遇到的那一个,也就是比较低层的属性定义)。
当我们有一个summer对象的时候,分别查询summer对象、chicken类、bird类以及object类的属性,就可以知道summer对象所有的__dict__,就可以找到通过对象summer可以调用和修改的所有属性了。下面两种属性修改方法等效:
代码如下:
summer.__dict__['age'] = 3 print(summer.__dict__['age']) summer.age = 5 print(summer.age)
(上面的情况中,我们已经知道了summer对象的类为chicken,而chicken类的父类为bird。如果只有一个对象,而不知道它的类以及其他信息的时候,我们可以利用__class__属性找到对象的类,然后调用类的__base__属性来查询父类)
特性
同一个对象的不同属性之间可能存在依赖关系。当某个属性被修改时,我们希望依赖于该属性的其他属性也同时变化。这时,我们不能通过__dict__的方式来静态的储存属性。Python提供了多种即时生成属性的方法。其中一种称为特性(property)。特性是特殊的属性。比如我们为chicken类增加一个特性adult。当对象的age超过1时,adult为True;否则为False:
代码如下:
class bird(object): feather = True class chicken(bird): fly = False def __init__(self, age): self.age = age def getAdult(self): if self.age > 1.0: return True else: return False adult = property(getAdult) # property is built-in summer = chicken(2) print(summer.adult) summer.age = 0.5 print(summer.adult)
特性使用内置函数property()来创建。property()最多可以加载四个参数。前三个参数为函数,分别用于处理查询特性、修改特性、删除特性。最后一个参数为特性的文档,可以为一个字符串,起说明作用。
我们使用下面一个例子进一步说明:
代码如下:
class num(object): def __init__(self, value): self.value = value def getNeg(self): return -self.value def setNeg(self, value): self.value = -value def delNeg(self): print("value also deleted") del self.value neg = property(getNeg, setNeg, delNeg, "I'm negative") x = num(1.1) print(x.neg) x.neg = -22 print(x.value) print(num.neg.__doc__) del x.neg
上面的num为一个数字,而neg为一个特性,用来表示数字的负数。当一个数字确定的时候,它的负数总是确定的;而当我们修改一个数的负数时,它本身的值也应该变化。这两点由getNeg和setNeg来实现。而delNeg表示的是,如果删除特性neg,那么应该执行的操作是删除属性value。property()的最后一个参数("I'm negative")为特性negative的说明文档。
使用特殊方法__getattr__
我们可以用__getattr__(self, name)来查询即时生成的属性。当我们查询一个属性时,如果通过__dict__方法无法找到该属性,那么Python会调用对象的__getattr__方法,来即时生成该属性。比如:
代码如下:
class bird(object): feather = True class chicken(bird): fly = False def __init__(self, age): self.age = age def __getattr__(self, name): if name == 'adult': if self.age > 1.0: return True else: return False else: raise AttributeError(name) summer = chicken(2) print(summer.adult) summer.age = 0.5 print(summer.adult) print(summer.male)
每个特性需要有自己的处理函数,而__getattr__可以将所有的即时生成属性放在同一个函数中处理。__getattr__可以根据函数名区别处理不同的属性。比如上面我们查询属性名male的时候,raise AttributeError。
(Python中还有一个__getattribute__特殊方法,用于查询任意属性。__getattr__只能用来查询不在__dict__系统中的属性)
__setattr__(self, name, value)和__delattr__(self, name)可用于修改和删除属性。它们的应用面更广,可用于任意属性。
即时生成属性的其他方式
即时生成属性还可以使用其他的方式,比如descriptor(descriptor类实际上是property()函数的底层,property()实际上创建了一个该类的对象)。有兴趣可以进一步查阅。
__dict__分层存储属性。每一层的__dict__只存储该层新增的属性。子类不需要重复存储父类中的属性。
即时生成属性是值得了解的概念。在Python开发中,你有可能使用这种方法来更合理的管理对象的属性。