python属性查找 深入理解（attribute lookup）

　　在Python中，属性查找（attribute lookup）是比较复杂的，特别是涉及到描述符descriptor的时候。

　　在上一文章末尾，给出了一段代码，就涉及到descriptor与attribute lookup的问题。而get系列函数(__get__, __getattr__, __getattribute__) 也很容易搞晕，本文就这些问题简单总结一下。

　　首先，我们知道：

• python中一切都是对象，“everything is object”，包括类，类的实例，数字，模块

• 任何object都是类（class or type）的实例（instance）

• 如果一个descriptor只实现了__get__方法，我们称之为non-data descriptor， 如果同时实现了__get__ __set__我们称之为data descriptor。

 

实例属性查找

　　按照python doc，如果obj是某个类的实例，那么obj.name（以及等价的getattr(obj,'name')）首先调用__getattribute__。如果类定义了__getattr__方法，那么在__getattribute__抛出 AttributeError 的时候就会调用到__getattr__，而对于描述符(__get__）的调用，则是发生在__getattribute__内部的。官网文档是这么描述的

    The implementation works through a precedence chain that gives data descriptors priority over instance variables, instance variables priority over non-data descriptors, and assigns lowest priority to __getattr__() if provided.

    obj = Clz(), 那么obj.attr 顺序如下：

（1）如果“attr”是出现在Clz或其基类的__dict__中， 且attr是data descriptor， 那么调用其__get__方法, 否则

（2）如果“attr”出现在obj的__dict__中， 那么直接返回 obj.__dict__['attr']， 否则

（3）如果“attr”出现在Clz或其基类的__dict__中

（3.1）如果attr是non-data descriptor，那么调用其__get__方法， 否则

（3.2）返回 __dict__['attr']

（4）如果Clz有__getattr__方法，调用__getattr__方法，否则

（5）抛出AttributeError

　　下面是测试代码：

　　

 #coding=utf-8
 class DataDescriptor(object):
     def __init__(self, init_value):
         self.value = init_value

     def __get__(self, instance, typ):
         return 'DataDescriptor __get__'

     def __set__(self, instance, value):
         print ('DataDescriptor __set__')
         self.value = value

 class NonDataDescriptor(object):
     def __init__(self, init_value):
         self.value = init_value

     def __get__(self, instance, typ):
         return('NonDataDescriptor __get__')

 class Base(object):
     dd_base = DataDescriptor(0)
     ndd_base = NonDataDescriptor(0)

 class Derive(Base):
     dd_derive = DataDescriptor(0)
     ndd_derive = NonDataDescriptor(0)
     same_name_attr = 'attr in class'

     def __init__(self):
         self.not_des_attr = 'I am not descriptor attr'
         self.same_name_attr = 'attr in object'

     def __getattr__(self, key):
         return '__getattr__ with key %s' % key

     def change_attr(self):
         self.__dict__['dd_base'] = 'dd_base now in object dict '
         self.__dict__['ndd_derive'] = 'ndd_derive now in object dict '

 def main():
     b = Base()
     d = Derive()
     print 'Derive object dict', d.__dict__
     assert d.dd_base == "DataDescriptor __get__"
     assert d.ndd_derive == 'NonDataDescriptor __get__'
     assert d.not_des_attr == 'I am not descriptor attr'
     assert d.no_exists_key == '__getattr__ with key no_exists_key'
     assert d.same_name_attr == 'attr in object'
     d.change_attr()
     print 'Derive object dict', d.__dict__
     assert d.dd_base != 'dd_base now in object dict '
     assert d.ndd_derive == 'ndd_derive now in object dict '

     try:
         b.no_exists_key
     except Exception, e:
         assert isinstance(e, AttributeError)

 if __name__ == '__main__':
     main()

　　注意第50行，change_attr给实例的__dict__里面增加了两个属性。通过上下两条print的输出如下：

　　Derive object dict {'same_name_attr': 'attr in object', 'not_des_attr': 'I am not descriptor attr'}

　　Derive object dict {'same_name_attr': 'attr in object', 'ndd_derive': 'ndd_derive now in object dict ', 'not_des_attr': 'I am not descriptor attr', 'dd_base': 'dd_base now in object dict '}

　　调用change_attr方法之后，dd_base既出现在类的__dict__（作为data descriptor）, 也出现在实例的__dict__， 因为attribute lookup的循序，所以优先返回的还是Clz.__dict__['dd_base']。而ndd_base虽然出现在类的__dict__， 但是因为是nondata descriptor，所以优先返回obj.__dict__['dd_base']。其他：line48,line56表明了__getattr__的作用。line49表明obj.__dict__优先于Clz.__dict__

cached_property例子

　　我们再来看看上一文章的这段代码。

 1 import functools, time
 2 class cached_property(object):
 3     """ A property that is only computed once per instance and then replaces
 4         itself with an ordinary attribute. Deleting the attribute resets the
 5         property. """
 6
 7     def __init__(self, func):
 8         functools.update_wrapper(self, func)
 9         self.func = func
10
11     def __get__(self, obj, cls):
12         if obj is None: return self
13         value = obj.__dict__[self.func.__name__] = self.func(obj)
14         return value
15
16 class TestClz(object):
17     @cached_property
18     def complex_calc(self):
19         print 'very complex_calc'
20         return sum(range(100))
21
22 if __name__=='__main__':
23     t = TestClz()
24     print '>>> first call'
25     print t.complex_calc
26     print '>>> second call'
27     print t.complex_calc

cached_property是一个non-data descriptor。在TestClz中，用cached_property装饰方法complex_calc，返回值是一个descriptor实例，所以在调用的时候没有使用小括号。

    第一次调用t.complex_calc之前，obj(t)的__dict__中没有”complex_calc“， 根据查找顺序第三条，执行cached_property.__get__, 这个函数代用缓存的complex_calc函数计算出结果，并且把结果放入obj.__dict__。那么第二次访问t.complex_calc的时候，根据查找顺序，第二条有限于第三条，所以就直接返回obj.__dict__['complex_calc']。bottle的源码中还有两个descriptor，非常厉害！

 

类属性查找

　　前面提到过，类的也是对象，类是元类（metaclass）的实例，所以类属性的查找顺序基本同上。区别在于第二步，由于Clz可能有基类，所以是在Clz及其基类的__dict__”查找“attr，注意这里的查找并不是直接返回clz.__dict__['attr']。具体来说，这第二步分为以下两种情况：

　　（2.1）如果clz.__dict__['attr']是一个descriptor（不管是data descriptor还是non-data descriptor），都调用其__get__方法

　　（2.2）否则返回clz.__dict__['attr']

　　这就解释了一个很有意思的问题：method与function的问题

>>> class Widget(object):
... def func(self):
... pass
...
>>> w = Widget()
>>> Widget.__dict__
dict_proxy({'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Widget' objects>, '__module__': '__main__', '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Widget' objects>, '__doc__': None, 'func': <function func at 0x7fdc7d0d1668>})
>>> w.__dict__
{}

>>> Widget.__dict__['func']
<function func at 0x7fdc7d0d1668>
>>> Widget.func
<unbound method Widget.func>
>>>

　　Widget是一个之定义了一个func函数的类，func是类的属性，这个也可以通过Widget.__dict__、w.__dict__看到。Widget.__dict__['func']返回的是一个function，但Widget.func是一个unbound method，即Widget.func并不等同于Widget.__dict__['func']，按照前面的类属性的访问顺序，我们可以怀疑，func是一个descriptor，这样才不会走到第2.2这种情况。验证如下：

>>> dir(Widget.__dict__['func'])
['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']

属性赋值

　　Python的属性赋值（attribute assignment）也会受到descriptor（data descriptor）的影响，同时也会受到__setattr__函数的影响。当然Python中还有一个setattr，setattr(x, 'foobar', 123)等价于x.foobar = 123，二者都叫attribute assignment。

　　首先看看__setattr__:

object.__setattr__(self, name, value)
Called when an attribute assignment is attempted. This is called instead of the normal mechanism

　　那什么是normal mechanism，简单来说就是x.__dict__['foobar'] = 123，不管'foobar'之前是否是x的属性（当然赋值之后就一定是了）。但是如果‘’foobar‘’是类属性，且是data descriptor，那么回优先调用__set__。我们来看一个例子：

 class MaxValDes(object):
     def __init__(self, attr, max_val):
         self.attr = attr
         self.max_val = max_val

     def __get__(self, instance, typ):
         return instance.__dict__[self.attr]

     def __set__(self, instance, value):
         instance.__dict__[self.attr] = min(self.max_val, value)
         print 'MaxValDes __set__', self.attr, instance.__dict__[self.attr]

 class Widget(object):
     a = MaxValDes('a', 10)
     def __init__(self):
         self.a = 0

     # def __setattr__(self, name, value):
     #     self.__dict__[name] = value
     #     print 'Widget __setattr__', name, self.__dict__[name] 

 if __name__ == '__main__':
     w0 = Widget()
     w0.a = 123

　　输出如下：

MaxValDes __set__ a 0
MaxValDes __set__ a 10

　　可以看到，即使Widget的实例也有一个‘a’属性，但是调用w.a的时候会调用类属性‘a’（一个descriptor）的__set__方法。如果不注释掉第18到第20行，输出如下

Widget __setattr__ a 0
Widget __setattr__ a 123

　　可以看到，优先调用Widget 的__setattr__方法。因此：对于属性赋值，obj = Clz(), 那么obj.attr = var，按照这样的顺序：

　　（1）如果Clz定义了__setattr__方法，那么调用该方法，否则

　　（2）如果“attr”是出现在Clz或其基类的__dict__中， 且attr是data descriptor， 那么调用其__set__方法, 否则

　　（3）等价调用obj.__dict__['attr'] = var

references

（1）Descriptor HowTo Guide, https://docs.python.org/2/howto/descriptor.html#descriptor-protocol

（2）Object attribute lookup in Python,  http://www.betterprogramming.com/object-attribute-lookup-in-python.html

（3）python __set__ __get__ 等解释, http://blog.csdn.net/huithe/article/details/7484606