Verwechseln mit getattribute und setattribute in python

Es ist ein bisschen kompliziert. Hier ist die Abfolge der Prüfungen Python macht wenn Sie eine Anfrage ein Attribut eines Objekts.

Erste, Python wird prüfen, ob das Objekt s-Klasse hat eine __getattribute__ Methode. Wenn es nicht definiert ist, erbt object.__getattribute__ die sich um die anderen Möglichkeiten zu finden, die Attributwerte.

Die nächste Prüfung ist in der Objekt-Klasse __dict__. Aber selbst wenn ein Wert gefunden wird, ist es, es kann nicht sein, das Ergebnis der Attribut-lookup! Nur "Daten-Deskriptoren" Vorrang wenn, finden Sie hier. Die häufigsten Datenbeschreibung ist eine property Objekt, welches ein wrapper um eine Funktion, die aufgerufen wird, jedes mal, wenn ein Attribut zugegriffen wird. Sie können erstellen Sie eine Eigenschaft mit einem decorator:

class foo(object):
    @property
    def myAttr(self):
        return 2

In dieser Klasse myAttr ist eine Datenbeschreibung. Das bedeutet einfach, dass es implementiert die Deskriptor-Protokoll, indem beide __get__ und __set__ Methoden. Ein property ist eine Datenbeschreibung.

Wenn die Klasse nicht alles in seiner __dict__ mit der bitte den Namen, object.__getattribute__ sucht durch seine Basis-Klassen (nach der MRO) zu sehen, wenn man übernommen wird. Eine vererbte Datenbeschreibung funktioniert genau so, wie man in der Klasse des Objekts.

Wenn eine Daten-Deskriptor gefunden, es ist __get__ - Methode aufgerufen und der Rückgabewert wird der Wert der Attribut-lookup. Wenn ein Objekt, das keine Daten-Deskriptor gefunden, es ist hielt für einen moment, aber nicht zurück nur noch.

Nächsten, das Objekt der eigenen __dict__ geprüft wird für das Attribut. Dies ist, wo die meisten normal-member-Variablen gefunden werden.

Wenn das Objekt __dict__ gar nichts, aber je früher die Suche über die Klasse (oder Basisklassen) gefunden, die etwas anderes als eine Daten-Deskriptor, es nimmt weiter Vorrang. Eine normale class-variable werden einfach zurückgegeben, aber "non-data descriptors" wird ein wenig mehr verarbeiten.

Einer nicht-Daten-Deskriptor ist ein Objekt mit einer __get__ Methode, aber keine __set__ Methode. Die häufigsten Arten von nicht-Daten-Deskriptoren sind Funktionen, die gebunden werden Methoden wenn auf Sie zugegriffen wird, als eine nicht-Daten-Deskriptor von einem Objekt (dies ist, wie Python passieren kann das Objekt als erstes argument automatisch). Der Deskriptor ist __get__ Methode aufgerufen wird, und es ist Wert das Ergebnis der Attribut-lookup.

Schließlich, wenn keine der vorherigen Prüfungen gelang es, die __getattr__ wird aufgerufen, falls er vorhanden ist.

Hier sind einige Klassen mit stetig wachsender Priorität-Attribut-Zugriff Mechanismen zu überschreiben das Verhalten der übergeordneten Klasse:

class O1(object):
    def __getattr__(self, name):
        return "__getattr__ has the lowest priority to find {}".format(name)

class O2(O1):
    var = "Class variables and non-data descriptors are low priority"
    def method(self): # functions are non-data descriptors
        return self.var

class O3(O2):
    def __init__(self):
        self.var = "instance variables have medium priority"
        self.method = lambda: self.var # doesn't recieve self as arg

class O4(O3):
    @property # this decorator makes this instancevar into a data descriptor
    def var(self):
        return "Data descriptors (such as properties) are high priority"

    @var.setter # I'll let O3's constructor set a value in __dict__
    def var(self, value):
        self.__dict__["var"]  = value # but I know it will be ignored

class O5(O4):
    def __getattribute__(self, name):
        if name in ("magic", "method", "__dict__"): # for a few names
            return super(O5, self).__getattribute__(name) # use normal access

        return "__getattribute__ has the highest priority for {}".format(name)

Und eine demonstration der Klassen in Aktion:

O1 (__getattr__):

>>> o1 = O1()
>>> o1.var
'__getattr__ has the lowest priority to find var'

O2 (Klasse Variablen und non-data-descriptors):

>>> o2 = O2()
>>> o2.var
Class variables and non-data descriptors are low priority'
>>> o2.method
<bound method O2.method of <__main__.O2 object at 0x000000000338CD30>>
>>> o2.method()
'Class variables and non-data descriptors are low priority'

O3 (Instanz-Variablen, darunter ein lokal überschriebenen Methode):

>>> o3 = O3()
>>> o3.method
<function O3.__init__.<locals>.<lambda> at 0x00000000034AAEA0>
>>> o3.method()
'instance variables have medium priority'
>>> o3.var
'instance variables have medium priority'

O4 (Daten-Deskriptoren, mit der property decorator):

>>> o4 = O4()
>>> o4.method()
'Data descriptors (such as properties) are high priority'
>>> o4.var
'Data descriptors (such as properties) are high priority'
>>> o4.__dict__["var"]
'instance variables have medium priority'

O5 (__getattribute__):

>>> o5 = O5()
>>> o5.method
<function O3.__init__.<locals>.<lambda> at 0x0000000003428EA0>
>>> o5.method()
'__getattribute__ has the highest priority for var'
>>> o5.__dict__["var"]
'instance variables have medium priority'
>>> o5.magic
'__getattr__ has the lowest priority to find magic'

Vom die docs:

... Zum Beispiel, obj.d sieht bis d in
das Wörterbuch von obj. Wenn d definiert die Methode __get__(), dann
d.__get__(obj) aufgerufen wird entsprechend der Rangfolge aufgelistet
unten.

...
Für Objekte, die Maschinerie ist in object.__getattribute__() die
verwandelt b.x in type(b).__dict__['x'].__get__(b, type(b)). Die
die Umsetzung funktioniert durch eine Vorrang-Kette, die gibt Daten
Deskriptoren Priorität über die Instanz-Variablen, Instanzvariablen
Priorität über nicht-Daten-Deskriptoren, und weist die niedrigste Priorität zu
__getattr__() falls vorhanden.

Dass obj.a Anrufe __getattribute__() dass standardmäßig verwendet __dict__. __getattr__() genannt wird wie der Letzte. Der rest beschreibt Deskriptoren z.B. property oder gewöhnlichen Methoden Verhalten.

wie kann d definieren Sie die Methode __get__()

import random 

class C(object):
    @property
    def d(self):
        return random.random()

c = C()
print(c.d)