㈠ python中實例屬性和類屬性之間的關系
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
㈡ python 繼承與類屬性的使用
題主的注釋是沒有問題的。
子類繼承父類後，會自動繼承了父類的屬性。如果在子類中修改了繼承得來的類屬性時（即B.count=200），並不會修改父類的對應的同名類屬性（A.count）。以後只要是通過子類訪問該屬性，訪問的都是子類的屬性。
通過父類修改了父類屬性後，子類訪問該屬性時，會訪問父類修改後的屬性值。當然前提是子類沒有對該屬性重新賦值過。
㈢ 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：
其他情況見文末參考資料的文檔
四、__getitem__方法
如果僅僅想要對象能夠通過[]獲取對象屬性可以簡單的：
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：
㈣ 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。
---------------------------------
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
㈤ 請簡單的說一下python類的屬性和方法分別代表什麼
代表類的共同屬性和自己獨特的屬性！
㈥ python 一個類訪問另一個類中的屬性
你那個是定義的是實例屬性，非類屬性。如下定義類屬性，即可按你的方式訪問。
classA:
B=1
㈦ 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()
㈧ python 類屬性為類時，如何進行賦值
因為b.name[0]
=
'zhang'修改的是類屬性,類屬性是全局的,所有的實例共享,如果想私有化,可以添加
def
__init__(
self
):
self.name
=
list(
self.name
)
就可以了.
㈨ python中類屬性和類實例的屬性的區別taoCMS
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。
---------------------------------
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
㈩ python中類的屬性和方法的區別
屬性是固有的性質，比如人的身高、性別
方法是可以進行的操作，比如人走路、騎車、打架、叫喊
屬性和方法放在一起，就可以描述類了