python中类的属性

A. python中类属性的执行过程是什么样的

每轮调用都修改的是tool的count+=1，非这些对象的count += 1， 其实我也绕晕了，建议以后使用对象名调用类，类属性，类方法，类装饰器，这样做不会吃亏的。

B. python中类属性和实例属性的区别

今天一同事说踩了python的坑，
这确实是个“坑”
但是我觉得python之所以这样设计，就是明确要求写代码的人知道自己在写什么^
^
python的实例属性必须在__init__(self)
方法中定义，直接跟在类名后边定义的属性都默认是类属性(类似于c++的static变量)。
而python实例又可以灵活的随便增加属性，便出现了图片中看似诡异的现象。
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我们来看一下他的原代码：
你觉得输出会是什么？
结果是
model_path
分别是
"xx_model"
和
"oo_model"
而model_dict全都是第二次调用的结果，也就是oo_model生成的dict的值（注意，他前边有一句self.model_dict.clear()
）
原因是什么呢？
"坑"
就在
他是用self.xxxx
这种方式引用变量，而不是self.__class__.xxxx
(1)
self.model_path=path;
#这对self.model_path进行了赋值，python中的第一次赋值视为变量的定义！
(2)
self.xxxx这种格式的第一次赋值含义是什么呢？-->含义是：定义，也就是说定义了一个名为xxxx的实例属性。
(3)
因此m1,m2的两次调用，分别定义了对应的(不同的)self.model_path属性。
而self.model_dict，从头到尾都是
引用
它，从未进行过
赋值(重定义)，所以引用的都是
类属性

C. python类中的 方法 属性分别什么意思

就比方说有一个类叫做car

这个类的属性可以有colorsizebrandpriceyear等描述性的东西

这个类的方法可以是runstopforwardbackward等执行性的东西

classcar:
#定义基本属性
color=''
size=0
brand=''
price=0
year=0

#定义构造方法
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")

#类调用

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

D. 谈谈python中类属性和类实例的属性的区别

一般来说，在Python中，类实例属性的访问规则算是比较直观的。

但是，仍然存在一些不是很直观的地方，特别是对C++和Java程序员来说，更是如此。

在这里，我们需要明白以下几个地方：

1.Python是一门动态语言，任何实体都可以动态地添加或删除属性。
2.一个类定义了一个作用域。
3.类实例也引入了一个作用域，这与相应类定义的作用域不同。
4.在类实例中查找属性的时候，首先在实例自己的作用域中查找，如果没有找到，则再在类定义的作用域中查找。
5.在对类实例属性进行赋值的时候，实际上会在类实例定义的作用域中添加一个属性（如果还不存在的话），并不会影响到相应类中定义的同名属性。

下面看一个例子，加深对上述几点的理解：

复制代码
代码如下:

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

在这里，我们先定义类A的一个实例a，然后再看看类A的作用域和实例a的作用域中分别有什么：

复制代码
代码如下:

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

我们看到，a的作用域中有instance_i和instance_j，A的作用域中有cls_i和cls_j。

我们再来看看名字查找是如何发生的：

复制代码
代码如下:

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

在查找cls_i的时候，实例a的作用域中是没有它的，却在A的作用域中找到了它；在查找instance_i的时候，直接可在a的作用域中找到它。

如果我们企图通过实例a来修改cls_i的值，那会怎样呢：

复制代码
代码如下:

>>> 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}

我们可以看到，a的作用域中多了一个cls_i属性，其值为1；同时，我们也注意到A作用域中的cls_i属性的值仍然为0；在这里，我们其实是增加了一个实例属性，并没有修改到类属性。

如果我们通过实例a操纵cls_j中的数据（注意不是cls_j本身），又会怎么样呢：

复制代码
代码如下:

>>> 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}

我们可以看到a的作用域没有发生什么变化，但是A的作用域发生了一些变化，cls_j中的数据发生了变化。

实例的作用域发生变化，并不会影响到该类的其它实例，但是类的作用域发生变化，则会影响到该类的所有实例，包括在这之前创建的实例：

复制代码
代码如下:

>>> A.cls_k = 0

E. python 类中的私有属性有哪些

类的私有属性：
__private_attrs：两个下划线开头，声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问。
在类内部的方法中使用时 self.__private_attrs。

类的方法:
在类地内部，使用def关键字可以为类定义一个方法，与一般函数定义不同，类方法必须包含参数self,且为第一个参数

类的私有方法 :
__private_method：两个下划线开头，声明该方法为私有方法，不能在类地外部调用。
在类的内部调用 self.__private_methods

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

class JustCounter:
__secretCount = 0 # 私有变量
publicCount = 0 # 公开变量

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

counter = JustCounter()
counter.count()
counter.count()
print counter.publicCount
print counter.__secretCount # 报错，实例不能访问私有变量

Python不允许实例化的类访问私有数据，但你可以使用 object._className__attrName 访问属性，将如下代码替换以上代码的最后一行代码：
…………………….
print counter._JustCounter__secretCount

这样就可以访问私有属性了

F. python类的定义与使用是什么

类Class：用来描述具体相同的属性和方法的对象的集合。定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的示例。

类定义完成时（正常退出），就创建了一个 类对象。基本上它是对类定义创建的命名空间进行了一个包装；我们在下一节进一步学习类对象的知识。原始的局部作用域（类定义引入之前生效的那个）得到恢复，类对象在这里绑定到类定义头部的类名（例子中是 ClassName ）。

基本语法

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

以上内容参考：网络-Python

G. 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。