__get__、__getattr__、__getitem__、__getattribute__之间的差异与联系

python的一切数据都是对象,包括函数、基本数据类型、自定义数据类型等等,这其中最复杂的就是对象内部存储的数据结构(引用),包括类属性、数据描述符、实例属性及非数据描述符,不仅它们的优先级不一样,而且它们的回调函数也存在很大的差异,这也是本文需要阐述的地方。

如果以前有过Javascript的编程经验,初上Python肯定会对“.”运算符与“[]”之间的差异难以理解,它们不仅不能替换,而且完全不相关,如下:

mem = {'username': 'yiifaa'}
# 无法通过.运算符进行计算
mem.username
# 声明String
name = str('yiifaa')
# 无法使用“[]”运算符
name['upper']

1. 为实例添加“[]”运算符支持

这也是“_ getattribute_”与“_ getitem_”的最大差异,示例如下:
1. “_ getattribute_”只适用于所有的“.”运算符;
2. “_ getitem_”只适用于所有的“[]”运算符;

class Employee(object):

    def __init__(self, username, age):
        self.username = username
        self.age = age

    def __getattribute__(self, attr):
        return super(Employee, self).__getattribute__(attr)

    def __getitem__(self, attr):
        return super(Employee, self).__getattribute__(attr)

em = Employee('yiifaa', 32)
print em.username
#   现在支持“[]”运算符
print em['username']

通过实现“_ getitem_”回调接口,现在Employee可以支持“[]”运算符。

2. 避免语法错误错误

在对象属性的调用中,如果没有调用了不存在的属性,则Python解释器会报错,如下:

Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
AttributeError: 'str' object has no attribute 'length'

通过覆盖实现“_ getattr_”回调接口可以解决此问题,如下:

#   直接返回空对象,将此方法添加到类Employee的声明中
def __getattr__(self, attr):
    return None

# 现在调用不存在的属性也不会报错
print em.company

那“_ getattribute_”与“_ getattr_”的最大差异在于:
1. 无论调用对象的什么属性,包括不存在的属性,都会首先调用“_ getattribute_”方法;
2. 只有找不到对象的属性时,才会调用“_ getattr_”方法;

3. 将对象作为数据描述符

这就是“_ get_”的作用了,将整个对象都作为数据描述符,但是请记住,要想““_ get_””作为数据描述符,那么此对象只能作为类属性**,作为实例属性则无效,如下:

class Dept(object):

      def __init__(self, name):
          self.name = name

      # target是拥有此属性的对象
      def __get__(self, target, type=None):
        # 默认返回self与obj都可以
        return 'Dept'

class Company(object):
    #   一定要作为类属性,作为实例属性无效
    dept = Dept('organ')

# 现在的测试结果
x = Company()
#   返回True
print type(x.dept) == str

4. 获取对象属性数据的三种方法

对象的所有属性都存储在“_ dict_”中(启用了“_ slots_”除外),所以访问对象的属性数据有如下三种方法:

print yiifaa.name
print yiifaa.__dict__['name']
print getattr(yiifaa, 'name')

结论

每个以“__ get”为前缀的方法都是获取对象内部数据的钩子,但名称不一样,用途也存在较大的差异,只有在实践中理解它们,才能真正掌握它们的用法。

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