本文實例分析了Python中的對象，方法，類，實例，函數用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：

Python是一個完全面向對象的語言。不僅實例是對象，類，函數，方法也都是對象。

復制代碼 代碼如下:class Foo(object):

static_attr = True

def method(self):

pass

foo = Foo()

這段代碼實際上創(chuàng)造了兩個對象，F(xiàn)oo和foo。而Foo同時又是一個類，foo是這個類的實例。

在C++里類型定義是在編譯時完成的，被儲存在靜態(tài)內存里，不能輕易修改。在Python里類型本身是對象，和實例對象一樣儲存在堆中，對于解釋器來說類對象和實例對象沒有根本上的區(qū)別。

在Python中每一個對象都有自己的命名空間。空間內的變量被存儲在對象的__dict__里。這樣，F(xiàn)oo類有一個__dict__, foo實例也有一個__dict__，但這是兩個不同的命名空間。

所謂“定義一個類”，實際上就是先生成一個類對象，然后執(zhí)行一段代碼，但把執(zhí)行這段代碼時的本地命名空間設置成類的__dict__. 所以你可以寫這樣的代碼：

復制代碼 代碼如下:>>> class Foo(object):

... bar = 1 + 1

... qux = bar + 1

... print "bar: ", bar

... print "qux: ", qux

... print locals()

...

bar: 2

qux: 3

{'qux': 3, '__module__': '__main__', 'bar': 2}

>>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar']

2 2

>>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux']

3 3

所謂“定義一個函數”，實際上也就是生成一個函數對象。而“定義一個方法”就是生成一

個函數對象，并把這個對象放在一個類的__dict__中。下面兩種定義方法的形式是等價的：

復制代碼 代碼如下:>>> class Foo(object):

... def bar(self):

... return 2

...

>>> def qux(self):

... return 3

...

>>> Foo.qux = qux

>>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar']

>>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux']

>>> foo = Foo()

>>> foo.bar()

2

>>> foo.qux()

3

而類繼承就是簡單地定義兩個類對象，各自有不同的__dict__:

復制代碼 代碼如下:>>> class Cheese(object):

... smell = 'good'

... taste = 'good'

...

>>> class Stilton(Cheese):

... smell = 'bad'

...

>>> print Cheese.smell

good

>>> print Cheese.taste

good

>>> print Stilton.smell

bad

>>> print Stilton.taste

good

>>> print 'taste' in Cheese.__dict__

True

>>> print 'taste' in Stilton.__dict__

False

復雜的地方在`.`這個運算符上。對于類來說，Stilton.taste的意思是“在Stilton.__dict__中找'taste'. 如果沒找到，到父類Cheese的__dict__里去找，然后到父類的父類，等等。如果一直到object仍沒找到，那么扔一個AttributeError.”

實例同樣有自己的__dict__：

復制代碼 代碼如下:>>> class Cheese(object):

... smell = 'good'

... taste = 'good'

... def __init__(self, weight):

... self.weight = weight

... def get_weight(self):

... return self.weight

...

>>> class Stilton(Cheese):

... smell = 'bad'

...

>>> stilton = Stilton('100g')

>>> print 'weight' in Cheese.__dict__

False

>>> print 'weight' in Stilton.__dict__

False

>>> print 'weight' in stilton.__dict__

True

不管__init__()是在哪兒定義的， stilton.__dict__與類的__dict__都無關。

Cheese.weight和Stilton.weight都會出錯，因為這兩個都碰不到實例的命名空間。而

stilton.weight的查找順序是stilton.__dict__ => Stilton.__dict__ =>

Cheese.__dict__ => object.__dict__. 這與Stilton.taste的查找順序非常相似，僅僅是

在最前面多出了一步。

方法稍微復雜些。

復制代碼 代碼如下:>>> print Cheese.__dict__['get_weight']

>>> print Cheese.get_weight

>>> print stilton.get_weight

<__main__.Stilton object at 0x7ff820669190>>

我們可以看到點運算符把function變成了unbound method. 直接調用類命名空間的函數和點

運算返回的未綁定方法會得到不同的錯誤：

復制代碼 代碼如下:>>> Cheese.__dict__['get_weight']()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: get_weight() takes exactly 1 argument (0 given)

>>> Cheese.get_weight()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: unbound method get_weight() must be called with Cheese instance as

first argument (got nothing instead)

但這兩個錯誤說的是一回事，實例方法需要一個實例。所謂“綁定方法”就是簡單地在調用方法時把一個實例對象作為第一個參數。下面這些調用方法是等價的：

復制代碼 代碼如下:>>> Cheese.__dict__['get_weight'](stilton)

'100g'

>>> Cheese.get_weight(stilton)

'100g'

>>> Stilton.get_weight(stilton)

'100g'

>>> stilton.get_weight()

'100g'

最后一種也就是平常用的調用方式，stilton.get_weight()，是點運算符的另一種功能，將stilton.get_weight()翻譯成stilton.get_weight(stilton).

這樣，方法調用實際上有兩個步驟。首先用屬性查找的規(guī)則找到get_weight, 然后將這個屬性作為函數調用，并把實例對象作為第一參數。這兩個步驟間沒有聯(lián)系。比如說你可以這樣試：

復制代碼 代碼如下:>>> stilton.weight()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

TypeError: 'str' object is not callable

先查找weight這個屬性，然后將weight做為函數調用。但weight是字符串，所以出錯。要注意在這里屬性查找是從實例開始的：

復制代碼 代碼如下:>>> stilton.get_weight = lambda : '200g'

>>> stilton.get_weight()

'200g'

但是

復制代碼 代碼如下:>>> Stilton.get_weight(stilton)

'100g'

Stilton.get_weight的查找跳過了實例對象stilton，所以查找到的是沒有被覆蓋的，在Cheese中定義的方法。

getattr(stilton, 'weight')和stilton.weight是等價的。類對象和實例對象沒有本質區(qū)別，getattr(Cheese, 'smell')和Cheese.smell同樣是等價的。getattr()與點運算符相比，好處是屬性名用字符串指定，可以在運行時改變。

__getattribute__()是最底層的代碼。如果你不重新定義這個方法，object.__getattribute__()和type.__getattribute__()就是getattr()的具體實現(xiàn)，前者用于實例，后者用以類。換句話說，stilton.weight就是object.__getattribute__(stilton, 'weight'). 覆蓋這個方法是很容易出錯的。比如說點運算符會導致無限遞歸：

復制代碼 代碼如下:def __getattribute__(self, name):

return self.__dict__[name]

__getattribute__()中還有其它的細節(jié)，比如說descriptor protocol的實現(xiàn)，如果重寫很容易搞錯。

__getattr__()是在__dict__查找沒找到的情況下調用的方法。一般來說動態(tài)生成屬性要用這個，因為__getattr__()不會干涉到其它地方定義的放到__dict__里的屬性。

復制代碼 代碼如下:>>> class Cheese(object):

... smell = 'good'

... taste = 'good'

...

>>> class Stilton(Cheese):

... smell = 'bad'

... def __getattr__(self, name):

... return 'Dynamically created attribute "%s"' % name

...

>>> stilton = Stilton()

>>> print stilton.taste

good

>>> print stilton.weight

Dynamically created attribute "weight"

>>> print 'weight' in stilton.__dict__

False

由于方法只不過是可以作為函數調用的屬性，__getattr__()也可以用來動態(tài)生成方法，但同樣要注意無限遞歸：

復制代碼 代碼如下:>>> class Cheese(object):

... smell = 'good'

... taste = 'good'

... def __init__(self, weight):

... self.weight = weight

...

>>> class Stilton(Cheese):

... smell = 'bad'

... def __getattr__(self, name):

... if name.startswith('get_'):

... def func():

... return getattr(self, name[4:])

... return func

... else:

... if hasattr(self, name):

... return getattr(self, name)

... else:

... raise AttributeError(name)

...

>>> stilton = Stilton('100g')

>>> print stilton.weight

100g

>>> print stilton.get_weight

>>> print stilton.get_weight()

100g

>>> print stilton.age

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "", line 12, in __getattr__

AttributeError: age

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

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