本文將簡單介紹四種獲取對象的方法。

假如有以下的類：

class Person(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return ’name=%s, age=%s’ % (self.name, self.age)

方法一：使用屬性運算符

print(xmr.name)

方法二：通過屬性字典__dict__

print(xmr.__dict__[’name’])

方法三：通過getattr函數

print(getattr(xmr, ’name’))

方法四：operator.attrgetter

import operator op = operator.attrgetter(’name’)print(op(xmr))

方法四可以用于對象的排序，比如需要根據年齡age來排序Person對象：

import operator p_list = [Person(’xiemanR’, 18), Person(’zhangshan’, 17), Person(’lisi’, 20), Person(’wangwu’, 25)] r = sorted(p_list, key=operator.attrgetter(’age’)) for i in r: print(i)

輸出結果：

Person(name=zhangshan, age=17)Person(name=xiemanR, age=18)Person(name=lisi, age=20)Person(name=wangwu, age=25)

PS：其實第四種方法是調用第三種方法的，只是簡單封裝了一下，我們看看operator.attrgetter實現就知道了：

class attrgetter: def __init__(self, attr, *attrs): if not attrs: if not isinstance(attr, str): raise TypeError(’attribute name must be a string’) names = attr.split(’.’) def func(obj): for name in names: obj = getattr(obj, name) return obj self._call = func else: getters = tuple(map(attrgetter, (attr,) + attrs)) def func(obj): return tuple(getter(obj) for getter in getters) self._call = func def __call__(self, obj): return self._call(obj)

完。

補充知識：深入理解python對象及屬性

類屬性和實例屬性

首先來看看類屬性和類實例的屬性在python中如何存儲，通過__dir__方法來查看對象的屬性

>>> class Test(object): pass>>> test = Test()# 查看類屬性>>> dir(Test)[’__class__’,’__delattr__’,’__dict__’,’__doc__’,’__format__’,’__getattribute__’, ’__hash__’, ’__init__’, ’__module__’, ’__new__’, ’__reduce__’, ’__reduce_ex__’, ’__repr__’, ’__setattr__’, ’__sizeof__’, ’__str__’, ’__subclasshook__’, ’__weakref__’]# 查看實例屬性>>> dir(test)[’__class__’, ’__delattr__’, ’__dict__’, ’__doc__’, ’__format__’, ’__getattribute__’, ’__hash__’, ’__init__’, ’__module__’, ’__new__’, ’__reduce__’, ’__reduce_ex__’, ’__repr__’, ’__setattr__’, ’__sizeof__’, ’__str__’, ’__subclasshook__’, ’__weakref__’]

我們主要看一個屬性__dict__，因為 __dict__保存的對象的屬性,看下面一個例子

>>> class Spring(object):... season = 'the spring of class'... # 查看Spring類保存的屬性>>> Spring.__dict__dict_proxy({’__dict__’: <attribute ’__dict__’ of ’Spring’ objects>, ’season’: ’the spring of class’, ’__module__’: ’__main__’, ’__weakref__’: <attribute ’__weakref__’ of ’Spring’ objects>, ’__doc__’: None})# 通過兩種方法訪問類屬性>>> Spring.__dict__[’season’]’the spring of class’>>> Spring.season’the spring of class’

發現__dict__有個’season’鍵，這就是這個類的屬性，其值就是類屬性的數據.

接來看，看看它的實例屬性

>>> s = Spring()# 實例屬性的__dict__是空的>>> s.__dict__{}# 其實是指向的類屬性>>> s.season’the spring of class’# 建立實例屬性>>> s.season = 'the spring of instance'# 這樣，實例屬性里面就不空了。這時候建立的實例屬性和類屬性重名，并且把它覆蓋了>>> s.__dict__{’season’: ’the spring of instance’}>>> s.__dict__[’season’]’the spring of instance’>>> s.season’the spring of instance’# 類屬性沒有受到實例屬性的影響>>> Spring.__dict__[’season’]’the spring of class’>>> Spring.__dict__dict_proxy({’__dict__’: <attribute ’__dict__’ of ’Spring’ objects>, ’season’: ’the spring of class’, ’__module__’: ’__main__’, ’__weakref__’: <attribute ’__weakref__’ of ’Spring’ objects>, ’__doc__’: None})# 如果將實例屬性刪除,又會調用類屬性>>> del s.season>>> s.__dict__{}>>> s.season’the spring of class’# 自定義實例屬性，對類屬性沒有影響>>> s.lang = 'python'>>> s.__dict__{’lang’: ’python’}>>> s.__dict__[’lang’]’python’# 修改類屬性>>> Spring.flower = 'peach'>>> Spring.__dict__dict_proxy({’__module__’: ’__main__’, ’flower’: ’peach’, ’season’: ’the spring of class’, ’__dict__’: <attribute ’__dict__’ of ’Spring’ objects>, ’__weakref__’: <attribute ’__weakref__’ of ’Spring’ objects>, ’__doc__’: None})>>> Spring.__dict__[’flower’]’peach’# 實例中的__dict__并沒有變化>>> s.__dict__{’lang’: ’python’}# 實例中找不到flower屬性，調用類屬性>>> s.flower’peach’

下面看看類中包含方法，__dict__如何發生變化

# 定義類>>> class Spring(object):... def tree(self, x):... self.x = x... return self.x... # 方法tree在__dict__里面>>> Spring.__dict__dict_proxy({’__dict__’: <attribute ’__dict__’ of ’Spring’ objects>, ’__weakref__’: <attribute ’__weakref__’ of ’Spring’ objects>, ’__module__’: ’__main__’, ’tree’: <function tree at 0xb748fdf4>, ’__doc__’: None})>>> Spring.__dict__[’tree’]<function tree at 0xb748fdf4># 建立實例，但是__dict__中沒有方法 >>> t = Spring()>>> t.__dict__{}# 執行方法>>> t.tree('xiangzhangshu')’xiangzhangshu’# 實例方法(t.tree(’xiangzhangshu’))的第一個參數(self，但沒有寫出來)綁定實例 t，透過 self.x 來設定值，即給 t.__dict__添加屬性值。>>> t.__dict__{’x’: ’xiangzhangshu’}# 如果沒有將x 賦值給 self 的屬性，而是直接 return，結果發生了變化>>> class Spring(object):... def tree(self, x):... return x>>> s = Spring()>>> s.tree('liushu')’liushu’>>> s.__dict__{}

需要理解python中的一個觀點，一切都是對象，不管是類還是實例，都可以看成是對象，符合object.attribute ，都會有自己的屬性

使用__slots__優化內存使用

默認情況下，python在各個實例中為名為__dict__的字典里存儲實例屬性，而字典會消耗大量內存（字典要使用底層散列表提升訪問速度）, 通過__slots__類屬性，在元組中存儲實例屬性，不用字典，從而節省大量內存

# 在類中定義__slots__屬性就是說這個類中所有實例的屬性都在這兒了，如果幾百萬個實例同時活動，能節省大量內存>>> class Spring(object):... __slots__ = ('tree', 'flower')... # 仔細看看 dir() 的結果，還有__dict__屬性嗎？沒有了，的確沒有了。也就是說__slots__把__dict__擠出去了，它進入了類的屬性。>>> dir(Spring)[’__class__’, ’__delattr__’, ’__doc__’, ’__format__’, ’__getattribute__’, ’__hash__’, ’__init__’, ’__module__’, ’__new__’, ’__reduce__’, ’__reduce_ex__’, ’__repr__’, ’__setattr__’, ’__sizeof__’, ’__slots__’, ’__str__’, ’__subclasshook__’, ’flower’, ’tree’]>>> Spring.__slots__(’tree’, ’flower’)# 實例化>>> t = Spring()>>> t.__slots__(’tree’, ’flower’)# 通過類賦予屬性值>>> Spring.tree = 'liushu'# tree這個屬性是只讀的, 實例不能修改>>> t.tree = 'guangyulan'Traceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module>AttributeError: ’Spring’ object attribute ’tree’ is read-only>>> t.tree’liushu’# 對于用類屬性賦值的屬性，只能用來修改>>> Spring.tree = 'guangyulan'>>> t.tree’guangyulan’# 對于沒有用類屬性賦值的屬性，可以通過實例來修改>>> t.flower = 'haitanghua'>>> t.flower’haitanghua’# 實例屬性的值并沒有傳回到類屬性，你也可以理解為新建立了一個同名的實例屬性>>> Spring.flower<member ’flower’ of ’Spring’ objects># 如果再給類屬性賦值>>> Spring.flower = 'ziteng'>>> t.flower’ziteng’

如果使用的當，__slots__可以顯著節省內存，按需要注意一下問題

在類中定義__slots__之后，實例不能再有__slots__所列名稱之外的其他屬性

每個子類都要定義__slots__熟悉，因為解釋器會忽略繼承__slots__屬性

如果不把__werkref__加入__slots__，實例不能作為弱引用的目標

屬性的魔術方法

來看幾個魔術方法

__setattr__(self,name,value)：如果要給 name 賦值，就調用這個方法。__getattr__(self,name)：如果 name 被訪問，同時它不存在的時候，此方法被調用。__getattribute__(self,name)：當 name被訪問時自動被調用（注意：這個僅能用于新式類），無論 name 是否存在，都要被調用。__delattr__(self,name)：如果要刪除 name，這個方法就被調用。>>> class A(object):... def __getattr__(self, name):... print 'You use getattr'... def __setattr__(self, name, value):... print 'You use setattr'... self.__dict__[name] = value# a.x，按照本節開頭的例子，是要報錯的。但是，由于在這里使用了__getattr__(self, name) 方法，當發現 x 不存在于對象的__dict__中的時候，就調用了__getattr__，即所謂“攔截成員”。>>> a = A()>>> a.xYou use getattr# 給對象的屬性賦值時候，調用了__setattr__(self, name, value)方法，這個方法中有一句 self.__dict__[name] = value，通過這個語句，就將屬性和數據保存到了對象的__dict__中>>> a.x = 7You use setattr# 測試__getattribute__(self,name)>>> class B(object):... def __getattribute__(self, name):... print 'you are useing getattribute'... return object.__getattribute__(self, name)# 返回的內容用的是 return object.__getattribute__(self, name)，而沒有使用 return self.__dict__[name]。因為如果用這樣的方式，就是訪問 self.__dict__，只要訪問這個屬性，就要調用`getattribute``，這樣就導致了無限遞歸# 訪問不存在的成員，可以看到，已經被__getattribute__攔截了，雖然最后還是要報錯的。>>> b = B()>>> b.yyou are useing getattributeTraceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module> File '<stdin>', line 4, in __getattribute__AttributeError: ’B’ object has no attribute ’y’

Property函數

porperty可以作為裝飾器使用把方法標記為特性

class Vector(object): def __init__(self, x, y): # 使用兩個前導下劃線，把屬性標記為私有 self.__x = float(x) self.__y = float(y) # porperty裝飾器把讀值方法標記為特性 @property def x(self): return self.__x @property def y(self): return self.__y vector = Vector(3,4)print(vector.x, vector.y)

使用property可以將函數封裝為屬性

class Rectangle(object): ''' the width and length of Rectangle ''' def __init__(self): self.width = 0 self.length = 0 def setSize(self, size): self.width, self.length = size def getSize(self): return self.width, self.lengthif __name__ == '__main__': r = Rectangle() r.width = 3 r.length = 4 print r.getSize() # (3,4) r.setSize( (30, 40) ) print r.width # 30 print r.length # 40

這段代碼可以正常運行，但是屬性的調用方式可以改進，如下：

class Rectangle(object): ''' the width and length of Rectangle ''' def __init__(self): self.width = 0 self.length = 0 def setSize(self, size): self.width, self.length = size def getSize(self): return self.width, self.length # 使用property方法將函數封裝為屬性，更優雅 size = property(getSize, setSize)if __name__ == '__main__': r = Rectangle() r.width = 3 r.length = 4 print r.size # (30, 40) r.size = 30, 40 print r.width # 30 print r.length # 40

使用魔術方法實現：

class NewRectangle(object): def __init__(self): self.width = 0 self.length = 0 def __setattr__(self, name, value): if name == ’size’: self.width, self, length = value else: self.__dict__[name] = valuedef __getattr__(self, name): if name == ’size’: return self.width, self.length else: raise AttrubuteErrir if __name__ == '__main__': r = Rectangle() r.width = 3 r.length = 4 print r.size # (30, 40) r.size = 30, 40 print r.width # 30 print r.length # 40

屬性的獲取順序

最后我們來看看熟悉的獲得順序：通過實例獲取其屬性，如果在__dict__中有相應的屬性，就直接返回其結果；如果沒有，會到類屬性中找。

看下面一個例子:

class A(object): author = 'qiwsir' def __getattr__(self, name): if name != 'author': return 'from starter to master.'if __name__ == '__main__': a = A() print a.author # qiwsir print a.lang # from starter to master.

當 a = A() 后，并沒有為實例建立任何屬性，或者說實例的__dict__是空的。但是如果要查看 a.author，因為實例的屬性中沒有，所以就去類屬性中找，發現果然有，于是返回其值 “qiwsir”。但是，在找 a.lang的時候，不僅實例屬性中沒有，類屬性中也沒有，于是就調用了__getattr__()方法。在上面的類中，有這個方法，如果沒有__getattr__()方法呢？如果沒有定義這個方法，就會引發 AttributeError，這在前面已經看到了。

以上這篇Python獲取對象屬性的幾種方式小結就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。