python中類的屬性

A. python中類屬性的執行過程是什麼樣的

每輪調用都修改的是tool的count+=1，非這些對象的count += 1， 其實我也繞暈了，建議以後使用對象名調用類，類屬性，類方法，類裝飾器，這樣做不會吃虧的。

B. python中類屬性和實例屬性的區別

今天一同事說踩了python的坑，
這確實是個「坑」
但是我覺得python之所以這樣設計，就是明確要求寫代碼的人知道自己在寫什麼^
^
python的實例屬性必須在__init__(self)
方法中定義，直接跟在類名後邊定義的屬性都默認是類屬性(類似於c++的static變數)。
而python實例又可以靈活的隨便增加屬性，便出現了圖片中看似詭異的現象。
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我們來看一下他的原代碼：
你覺得輸出會是什麼？
結果是
model_path
分別是
"xx_model"
和
"oo_model"
而model_dict全都是第二次調用的結果，也就是oo_model生成的dict的值（注意，他前邊有一句self.model_dict.clear()
）
原因是什麼呢？
"坑"
就在
他是用self.xxxx
這種方式引用變數，而不是self.__class__.xxxx
(1)
self.model_path=path;
#這對self.model_path進行了賦值，python中的第一次賦值視為變數的定義！
(2)
self.xxxx這種格式的第一次賦值含義是什麼呢？-->含義是：定義，也就是說定義了一個名為xxxx的實例屬性。
(3)
因此m1,m2的兩次調用，分別定義了對應的(不同的)self.model_path屬性。
而self.model_dict，從頭到尾都是
引用
它，從未進行過
賦值(重定義)，所以引用的都是
類屬性

C. python類中的 方法 屬性分別什麼意思

就比方說有一個類叫做car

這個類的屬性可以有colorsizebrandpriceyear等描述性的東西

這個類的方法可以是runstopforwardbackward等執行性的東西

classcar:
#定義基本屬性
color=''
size=0
brand=''
price=0
year=0

#定義構造方法
def__init__(self):
self.color=color
self.size=size
self.brand=brand
self.price=price
self.year=year
defrun(self):
print("thecarisrunning")
defstop(self):
print("thecarisstop")
defforward(self):
print("thecarisforward")
defbackward(self):
print("thecarisbackward")

#類調用

benz=car('red',1.8T,'Mercedes',400000,2016)
benz.run()
benz.stop()
benz.forward()
benz.backward()

D. 談談python中類屬性和類實例的屬性的區別

一般來說，在Python中，類實例屬性的訪問規則算是比較直觀的。

但是，仍然存在一些不是很直觀的地方，特別是對C++和Java程序員來說，更是如此。

在這里，我們需要明白以下幾個地方：

1.Python是一門動態語言，任何實體都可以動態地添加或刪除屬性。
2.一個類定義了一個作用域。
3.類實例也引入了一個作用域，這與相應類定義的作用域不同。
4.在類實例中查找屬性的時候，首先在實例自己的作用域中查找，如果沒有找到，則再在類定義的作用域中查找。
5.在對類實例屬性進行賦值的時候，實際上會在類實例定義的作用域中添加一個屬性（如果還不存在的話），並不會影響到相應類中定義的同名屬性。

下面看一個例子，加深對上述幾點的理解：

復制代碼
代碼如下:

class A:
cls_i = 0
cls_j
= {}
def __init__(self):
self.instance_i =
0
self.instance_j =
{}

在這里，我們先定義類A的一個實例a，然後再看看類A的作用域和實例a的作用域中分別有什麼：

復制代碼
代碼如下:

>>> a = A()
>>>
a.__dict__
{'instance_j': {}, 'instance_i': 0}
>>>
A.__dict__
{'__init__': , '__mole__': '__main__', 'cls_i': 0, 'cls_j': {},
'__doc__': None}

我們看到，a的作用域中有instance_i和instance_j，A的作用域中有cls_i和cls_j。

我們再來看看名字查找是如何發生的：

復制代碼
代碼如下:

>>> a.cls_i
0
>>>
a.instance_i
0

在查找cls_i的時候，實例a的作用域中是沒有它的，卻在A的作用域中找到了它；在查找instance_i的時候，直接可在a的作用域中找到它。

如果我們企圖通過實例a來修改cls_i的值，那會怎樣呢：

復制代碼
代碼如下:

>>> a.cls_i = 1
>>>
a.__dict__
{'instance_j': {}, 'cls_i': 1, 'instance_i': 0}
>>>
A.__dict__
{'__init__': , '__mole__': '__main__', 'cls_i': 0, 'cls_j': {},
'__doc__': None}

我們可以看到，a的作用域中多了一個cls_i屬性，其值為1；同時，我們也注意到A作用域中的cls_i屬性的值仍然為0；在這里，我們其實是增加了一個實例屬性，並沒有修改到類屬性。

如果我們通過實例a操縱cls_j中的數據（注意不是cls_j本身），又會怎麼樣呢：

復制代碼
代碼如下:

>>> a.cls_j['a'] =
'a'
>>> a.__dict__
{'instance_j': {}, 'cls_i': 1, 'instance_i':
0}
>>> A.__dict__
{'__init__': , '__mole__': '__main__',
'cls_i': 0, 'cls_j': {'a': 'a'}, '__doc__': None}

我們可以看到a的作用域沒有發生什麼變化，但是A的作用域發生了一些變化，cls_j中的數據發生了變化。

實例的作用域發生變化，並不會影響到該類的其它實例，但是類的作用域發生變化，則會影響到該類的所有實例，包括在這之前創建的實例：

復制代碼
代碼如下:

>>> A.cls_k = 0

E. python 類中的私有屬性有哪些

類的私有屬性：
__private_attrs：兩個下劃線開頭，聲明該屬性為私有，不能在類地外部被使用或直接訪問。
在類內部的方法中使用時 self.__private_attrs。

類的方法:
在類地內部，使用def關鍵字可以為類定義一個方法，與一般函數定義不同，類方法必須包含參數self,且為第一個參數

類的私有方法 :
__private_method：兩個下劃線開頭，聲明該方法為私有方法，不能在類地外部調用。
在類的內部調用 self.__private_methods

實例：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有變數
publicCount = 0 # 公開變數

def count(self):
self.__secretCount += 1
self.publicCount += 1
print self.__secretCount

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount # 報錯，實例不能訪問私有變數

Python不允許實例化的類訪問私有數據，但你可以使用 object._className__attrName 訪問屬性，將如下代碼替換以上代碼的最後一行代碼：
…………………….
print counter._JustCounter__secretCount

這樣就可以訪問私有屬性了

F. python類的定義與使用是什麼

類Class：用來描述具體相同的屬性和方法的對象的集合。定義了該集合中每個對象所共有的屬性和方法。對象是類的示例。

類定義完成時（正常退出），就創建了一個 類對象。基本上它是對類定義創建的命名空間進行了一個包裝；我們在下一節進一步學習類對象的知識。原始的局部作用域（類定義引入之前生效的那個）得到恢復，類對象在這里綁定到類定義頭部的類名（例子中是 ClassName ）。

基本語法

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

以上內容參考：網路-Python

G. python類的屬性有哪幾種如何訪問它們

屬性的訪問機制

一般情況下，屬性訪問的默認行為是從對象的字典中獲取，並當獲取不到時會沿著一定的查找鏈進行查找。例如a.x的查找鏈就是，從a.__dict__['x']，然後是type(a).__dict__['x']，再通過type(a)的基類開始查找。

若查找鏈都獲取不到屬性，則拋出AttributeError異常。

一、__getattr__方法

這個方法是當對象的屬性不存在是調用。如果通過正常的機制能找到對象屬性的話，不會調用__getattr__方法。

classA:
a=1
def__getattr__(self,item):
print('__getattr__call')
returnitem

t=A()
print(t.a)
print(t.b)
#output
1
__getattr__call
b

二、__getattribute__方法

這個方法會被無條件調用。不管屬性存不存在。如果類中還定義了__getattr__，則不會調用__getattr__()方法，除非在__getattribute__方法中顯示調用__getattr__()或者拋出了AttributeError。

classA:
a=1
def__getattribute__(self,item):
print('__getattribute__call')
raiseAttributeError

def__getattr__(self,item):
print('__getattr__call')
returnitem

t=A()
print(t.a)
print(t.b)

所以一般情況下，為了保留__getattr__的作用，__getattribute__()方法中一般返回父類的同名方法：

def__getattribute__(self,item):
returnobject.__getattribute__(self,item)

使用基類的方法來獲取屬性能避免在方法中出現無限遞歸的情況。

三、__get__方法

這個方法比較簡單說明，它與前面的關系不大。

如果一個類中定義了__get__(),__set__()或__delete__()中的任何方法。則這個類的對象稱為描述符。

classDescri(object):
def__get__(self,obj,type=None):
print("callget")

def__set__(self,obj,value):
print("callset")

classA(object):
x=Descri()

a=A()
a.__dict__['x']=1#不會調用__get__
a.x#調用__get__
如果查找的屬性是在描述符對象中，則這個描述符會覆蓋上文說的屬性訪問機制，體現在查找鏈的不同，而這個行文也會因為調用的不同而稍有不一樣：

• 如果調用是對象實例(題目中的調用方式)，a.x則轉換為調用：。type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))
• 如果調用的是類屬性,A.x則轉換為：A.__dict__['x'].__get__(None, A)

• 其他情況見文末參考資料的文檔

四、__getitem__方法

• 這個調用也屬於無條件調用，這點與__getattribute__一致。區別在於__getitem__讓類實例允許[]運算，可以這樣理解：
• __getattribute__適用於所有.運算符；
• __getitem__適用於所有[]運算符。
• classA(object):


• a=1



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnitem



• t=A()


• print(t['a'])


• print(t['b'])



如果僅僅想要對象能夠通過[]獲取對象屬性可以簡單的：

• def__getitem(self,item):


• returnobject.__getattribute__(self,item)



總結

當這幾個方法同時出現可能就會擾亂你了。我在網上看到一份示例還不錯，稍微改了下：

• classC(object):


• a='abc'



• def__getattribute__(self,*args,**kwargs):


• print("__getattribute__()iscalled")


• returnobject.__getattribute__(self,*args,**kwargs)



• #return"haha"


• def__getattr__(self,name):


• print("__getattr__()iscalled")


• returnname+"fromgetattr"



• def__get__(self,instance,owner):


• print("__get__()iscalled",instance,owner)


• returnself



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnobject.__getattribute__(self,item)



• deffoo(self,x):


• print(x)



• classC2(object):


• d=C()



• if__name__=='__main__':


• c=C()


• c2=C2()


• print(c.a)


• print(c.zzzzzzzz)


• c2.d


• print(c2.d.a)


• print(c['a'])


• 可以結合輸出慢慢理解，這里還沒涉及繼承關系呢。總之，每個以__get為前綴的方法都是獲取對象內部數據的鉤子，名稱不一樣，用途也存在較大的差異，只有在實踐中理解它們，才能真正掌握它們的用法。