python属性使用

① python方法中的属性，实例可否直接调用

"方法中的属性"这个说法有点不清楚。。

1. 类的"属性"指的是类的成员变量，类的实例可以使用类的属性。

2. 类的“方法”指的是类的成员函数；方法既可以调用类的属性，也可以定义自己的局部变量。方法的局部变量不能被方法以外的任何函数调用。
   

② python模型的属性调用不出来怎么办

可以通过setatter给元素添加属性。
python提示对象没有属性需要给对象建立属性，并且创建属性的get和set方法进行取值和赋值。

③ python调用方法内部属性

__xxxitem__:使用 [''] 的方式操作属性时被调用

__setitem__:每当属性被赋值的时候都会调用该方法，因此不能再该方法内赋值 self.name = value 会死循环
__getitem__:当访问不存在的属性时会调用该方法
__delitem__:当删除属性时调用该方法

④ python 里的属性是什么意思

Python是面向对象的语言，在python中一切皆对象
对象就是你要脚本或程序中的变量、类、函数。。。
每个对象有自己的属性，比如一个函数有自己的形参、逻辑运算之类的。
类这个概念和C中的结构体差不多，就是定义一组对象，有一个固定的属性，然后将类实例化，就是继承这个类的所有属性。
方法其实就是函数，你处理对象用的手段。

⑤ python怎么使用 父类非常init方法下的属性

那几个变量你应该定义成self.格式的，
下面就可以直接引用了啊。

⑥ python 继承与类属性的使用

题主的注释是没有问题的。
子类继承父类后，会自动继承了父类的属性。如果在子类中修改了继承得来的类属性时（即B.count=200），并不会修改父类的对应的同名类属性（A.count）。以后只要是通过子类访问该属性，访问的都是子类的属性。
通过父类修改了父类属性后，子类访问该属性时，会访问父类修改后的属性值。当然前提是子类没有对该属性重新赋值过。

⑦ Python中处理属性的重要属性和函数是什么

处理属性的重要属性和函数

1、特殊属性

__class__：对象所属类的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找。__dict__：一个映射，存储对象或类的可写属性。__slots__：类可以定义这个属性，限制实例有哪些属性。

2、内置函数

dir([object])：列出对象的大多数属性。getattr(object,name[,default])：从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。hasattr(object,name)：若object对象中存在指定的属性，或者能以某种方式（如继承）通过object对象获取指定的属性，返回True。setattr(object,name,value)：把object对象指定属性的值设为value，前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性，或者覆盖现有的属性。var([object])：返回object对象的__dict__属性。

相关推荐：《Python视频教程》

3、特殊方法

__delattr__(self,name)：只要使用del语句删除属性，就会调用这个方法。__dir__(self)：把对象传给dir函数时调用，列出属性。__getattr__（self,name)：仅当获取指定的属性失败，搜索过obj，Class和超类之后调用。__getattribute__（self,name)：尝试获取指定的属性时总会调用这个方法。不过寻找的属性是特殊属性或特殊方法时除外。为了防止无限递归，__getattribute__方法的实现要使用super().__getattribute__(obj,name)。__setattr__（self,name,value)：尝试设置指定的属性时总会调用这个方法。点号和setattr内置函数会触发这个方法。

相关推荐：

Python中的属性和特性是什么

⑧ 关于python动态添加属性和方法的意义

通过对象的实例，在外部为其添加属性，这种做法应该是很少见的。原因很简单：破坏封装。虽然Python可以做到，但并不代表随意使用这种做法是妥当的。

添加的属性可以和原有的组合使用的，有回答已经给出了例子。

我觉得有必要提一下self或者说方法的第一个参数是什么。

需要注意的是，通过实例为类属性赋值[7]，会“遮盖”类属性。即，赋值只是为实例的属性赋值，而未改动类的属性。需要改动类属性的话，应该使用类名的方式。

感兴趣的话可以查查Python的Mixin，这是通过动态继承添加属性和方法的做法。

⑨ 如何正确地使用Python的属性和描述符

关于@property装饰器
在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问。
那么为什么要这样做呢？因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起，同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口。
举个栗子，假如我们有一个需要表示电影的类：

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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = scroe
self.ticket = ticket

你开始在项目的其他地方使用这个类，但是之后你意识到：如果不小心给电影打了负分怎么办？你觉得这是错误的行为，希望Movie类可以阻止这个错误。 你首先想到的办法是将Movie类修改为这样：

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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.ticket = ticket
if score < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.score = scroe

但这行不通。因为其他部分的代码都是直接通过Movie.score来赋值的。这个新修改的类只会在__init__方法中捕获错误的数据，但对于已经存在的类实例就无能为力了。如果有人试着运行m.scrore= -100，那么谁也没法阻止。那该怎么办？
Python的property解决了这个问题。
我们可以这样做

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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket

@property
def score(self):
return self.__score

@score.setter
def score(self, score):
if score < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.__score = score

@score.deleter
def score(self):
raise AttributeError("Can not delete score")

这样在任何地方修改score都会检测它是否小于0。
property的不足
对property来说，最大的缺点就是它们不能重复使用。举个例子，假设你想为ticket字段也添加非负检查。下面是修改过的新类：

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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket

@property
def score(self):
return self.__score

@score.setter
def score(self, score):
if score < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.__score = score

@score.deleter
def score(self):
raise AttributeError("Can not delete score")

@property
def ticket(self):
return self.__ticket

@ticket.setter
def ticket(self, ticket):
if ticket < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(ticket))
self.__ticket = ticket

@ticket.deleter
def ticket(self):
raise AttributeError("Can not delete ticket")

可以看到代码增加了不少，但重复的逻辑也出现了不少。虽然property可以让类从外部看起来接口整洁漂亮，但是却做不到内部同样整洁漂亮。
描述符登场
什么是描述符？
一般来说，描述符是一个具有绑定行为的对象属性，其属性的访问被描述符协议方法覆写。这些方法是__get__()、__set__()和__delete__()，一个对象中只要包含了这三个方法中的至少一个就称它为描述符。
描述符有什么作用？
The default behavior for attribute access is to get, set, or delete the attribute from an object’s dictionary. For instance, a.x has a lookup chain starting witha.__dict__[‘x’], then type(a).__dict__[‘x’], and continuing through the base classes of type(a) excluding metaclasses. If the looked-up value is an object defining one of the descriptor methods, then Python may override the default behavior and invoke the descriptor method instead. Where this occurs in the precedence chain depends on which descriptor methods were defined.—–摘自官方文档
简单的说描述符会改变一个属性的基本的获取、设置和删除方式。
先看如何用描述符来解决上面 property逻辑重复的问题。

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class Integer(object):
def __init__(self, name):
self.name = name

def __get__(self, instance, owner):
return instance.__dict__[self.name]

def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError("Negative value not allowed")
instance.__dict__[self.name] = value

class Movie(object):
score = Integer('score')
ticket = Integer('ticket')

因为描述符优先级高并且会改变默认的get、set行为，这样一来，当我们访问或者设置Movie().score的时候都会受到描述符Integer的限制。
不过我们也总不能用下面这样的方式来创建实例。
a = Movie()
a.score = 1
a.ticket = 2
a.title = ‘test’
a.descript = ‘…’
这样太生硬了，所以我们还缺一个构造函数。

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class Integer(object):
def __init__(self, name):
self.name = name

def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name]

def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError('Negative value not allowed')
instance.__dict__[self.name] = value

class Movie(object):
score = Integer('score')
ticket = Integer('ticket')

def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket

这样在获取、设置和删除score和ticket的时候都会进入Integer的__get__、__set__，从而减少了重复的逻辑。
现在虽然问题得到了解决，但是你可能会好奇这个描述符到底是如何工作的。具体来说，在__init__函数里访问的是自己的self.score和self.ticket，怎么和类属性score和ticket关联起来的？
描述符如何工作
看官方的说明
If an object defines both __get__() and __set__(), it is considered a data descriptor. Descriptors that only define __get__() are called non-data descriptors (they are typically used for methods but other uses are possible).
Data and non-data descriptors differ in how overrides are calculated with respect to entries in an instance’s dictionary. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a data descriptor, the data descriptor takes precedence. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a non-data descriptor, the dictionary entry takes precedence.
The important points to remember are:
descriptors are invoked by the __getattribute__() method
overriding __getattribute__() prevents automatic descriptor calls
object.__getattribute__() and type.__getattribute__() make different calls to __get__().
data descriptors always override instance dictionaries.
non-data descriptors may be overridden by instance dictionaries.
类调用__getattribute__()的时候大概是下面这样子：

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def __getattribute__(self, key):
"Emulate type_getattro() in Objects/typeobject.c"
v = object.__getattribute__(self, key)
if hasattr(v, '__get__'):
return v.__get__(None, self)
return v

下面是摘自国外一篇博客上的内容。
Given a Class “C” and an Instance “c” where “c = C(…)”, calling “c.name” means looking up an Attribute “name” on the Instance “c” like this:
Get the Class from Instance
Call the Class’s special method getattribute__. All objects have a default __getattribute
Inside getattribute
Get the Class’s mro as ClassParents
For each ClassParent in ClassParents
If the Attribute is in the ClassParent’s dict
If is a data descriptor
Return the result from calling the data descriptor’s special method __get__()
Break the for each (do not continue searching the same Attribute any further)
If the Attribute is in Instance’s dict
Return the value as it is (even if the value is a data descriptor)
For each ClassParent in ClassParents
If the Attribute is in the ClassParent’s dict
If is a non-data descriptor
Return the result from calling the non-data descriptor’s special method __get__()
If it is NOT a descriptor
Return the value
If Class has the special method getattr
Return the result from calling the Class’s special method__getattr__.
我对上面的理解是，访问一个实例的属性的时候是先遍历它和它的父类，寻找它们的__dict__里是否有同名的data descriptor如果有，就用这个data descriptor代理该属性，如果没有再寻找该实例自身的__dict__，如果有就返回。任然没有再查找它和它父类里的non-data descriptor，最后查找是否有__getattr__
描述符的应用场景
python的property、classmethod修饰器本身也是一个描述符，甚至普通的函数也是描述符（non-data discriptor）
django model和SQLAlchemy里也有描述符的应用

Python

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class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)

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

def __repr__(self):
return '<User %r>' % self.username

后记
只有当确实需要在访问属性的时候完成一些额外的处理任务时，才应该使用property。不然代码反而会变得更加啰嗦，而且这样会让程序变慢很多。

⑩ python类的属性有哪几种如何访问它们

属性的访问机制

一般情况下，属性访问的默认行为是从对象的字典中获取，并当获取不到时会沿着一定的查找链进行查找。例如a.x的查找链就是，从a.__dict__['x']，然后是type(a).__dict__['x']，再通过type(a)的基类开始查找。

若查找链都获取不到属性，则抛出AttributeError异常。

一、__getattr__方法

这个方法是当对象的属性不存在是调用。如果通过正常的机制能找到对象属性的话，不会调用__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

这个方法会被无条件调用。不管属性存不存在。如果类中还定义了__getattr__，则不会调用__getattr__()方法，除非在__getattribute__方法中显示调用__getattr__()或者抛出了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)

所以一般情况下，为了保留__getattr__的作用，__getattribute__()方法中一般返回父类的同名方法：

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

使用基类的方法来获取属性能避免在方法中出现无限递归的情况。

三、__get__方法

这个方法比较简单说明，它与前面的关系不大。

如果一个类中定义了__get__(),__set__()或__delete__()中的任何方法。则这个类的对象称为描述符。

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#不会调用__get__
a.x#调用__get__
如果查找的属性是在描述符对象中，则这个描述符会覆盖上文说的属性访问机制，体现在查找链的不同，而这个行文也会因为调用的不同而稍有不一样：

• 如果调用是对象实例(题目中的调用方式)，a.x则转换为调用：。type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))
• 如果调用的是类属性,A.x则转换为：A.__dict__['x'].__get__(None, A)

• 其他情况见文末参考资料的文档

四、__getitem__方法

• 这个调用也属于无条件调用，这点与__getattribute__一致。区别在于__getitem__让类实例允许[]运算，可以这样理解：
• __getattribute__适用于所有.运算符；
• __getitem__适用于所有[]运算符。
• classA(object):


• a=1



• def__getitem__(self,item):


• print('__getitem__call')


• returnitem



• t=A()


• print(t['a'])


• print(t['b'])



如果仅仅想要对象能够通过[]获取对象属性可以简单的：

• def__getitem(self,item):


• returnobject.__getattribute__(self,item)



总结

当这几个方法同时出现可能就会扰乱你了。我在网上看到一份示例还不错，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'])


• 可以结合输出慢慢理解，这里还没涉及继承关系呢。总之，每个以__get为前缀的方法都是获取对象内部数据的钩子，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。