python判斷對象屬性

⑴ python 如何查看object有哪些屬性值

dir([obj]):
調用這個方法將返回包含obj大多數屬性名的列表（會有一些特殊的屬性不包含在內）。obj的默認值是當前的模塊對象。
hasattr(obj, attr):
這個方法用於檢查obj是否有一個名為attr的值的屬性，返回一個布爾值。
getattr(obj, attr):
調用這個方法將返回obj中名為attr值的屬性的值，例如如果attr為』bar』，則返回obj.bar。
setattr(obj, attr, val):
調用這個方法將給obj的名為attr的值的屬性賦值為val。例如如果attr為』bar』，則相當於obj.bar = val。

⑵ python如何判斷self.屬性是否存在

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

⑶ python一個對象的屬性可以有多少

導讀：很多朋友問到關於python一個對象的屬性可以有多少的相關問題，本文首席CTO筆記就來為大家做個詳細解答，供大家參考，希望對大家有所幫助！一起來看看吧！

為了方便用戶查看類中包含哪些屬性，Python類提供了__dict__屬性。需要注意的一點是，該屬性可以用類名或者類的實例對象來調用，用類名直接調用__dict__，會輸出該由類中所有類屬性組成的字典；而使用類的實例對象調用__dict__，會輸出由類中所有實例屬性組成的字典。

先來看一下Python類的__dict__屬性和類實例對象的__dict__屬性，例子如下：

從以上的測試結果中可以得出以下結論：

看幾個小例子：

如果沒傳入參數，就列印當前調用位置的屬性和屬性值，類似於下面的locals()。

locals()返回調用者當前局部名稱空間的字典。在一個函數內部，局部名稱空間代表在函數執行時候定義的所有名字，locals()函數返回的就是包含這些名稱的字典。

眾所周知，Python是一門面向對象的語言，在Python無論是數值、字元串、函數亦或是類型、類，都是對象。

對象是在堆上分配的結構，我們定義的所有變數、函數等，都存儲於堆內存，而變數名、函數名則是一個存儲於棧中、指向堆中具體結構的引用。

要想深入學習Python，首先需要知道Python對象的定義。

我們通常說的Python都是指CPython，底層由C語言實現，源碼地址：cpython[GitHub]

Python對象的定義位於Include/object.h，是一個名為PyObject的結構體：

Python中的所有對象都繼承自PyObejct，PyObject包含一個用於垃圾回收的雙向鏈表，一個引用計數變數ob_refcnt和一個類型對象指針ob_type

從PyObejct的注釋中，我們可以看到這樣一句：每個指向可變大小Python對象的指針也可以轉換為PyVarObject*（可變大小的Python對象會在下文中解釋）。PyVarObejct就是在PyObject的基礎上多了一個ob_size欄位，用於存儲元素個數：

在PyObject結構中，還有一個類型對象指針ob_type，用於表示Python對象是什麼類型，定義Python對象類型的是一個PyTypeObject介面體

實際定義是位於Include/cpython/object.h的_typeobject：

在這個類型對象中，不僅包含了對象的類型，還包含了如分配內存大小、對象標准操作等信息，主要分為：

以Python中的int類型為例，int類型對象的定義如下：

從PyObject的定義中我們知道，每個對象的ob_type都要指向一個具體的類型對象，比如一個數值型對象100，它的ob_type會指向int類型對象PyLong_Type。

PyTypeObject結構體第一行是一個PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定義可知PyTypeObject是一個變長對象

也就是說，歸根結底類型對象也是一個對象，也有ob_type屬性，那PyLong_Type的ob_type是什麼呢？

回到PyLong_Type的定義，第一行PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)，查看對應的宏定義

由以上關系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)={{_PyObject_EXTRA_INIT1,PyType_Type}0}，將其代入PyObject_VAR_HEAD，得到一個變長對象：

這樣看就很明確了，PyLong_Type的類型就是PyType_Typ，同理可知，Python類型對象的類型就是PyType_Type，而PyType_Type對象的類型是它本身

從上述內容中，我們知道了對象和對象類型的定義，那麼根據定義，對象可以有以下兩種分類

Python對象定義有PyObject和PyVarObject，因此，根據對象大小是否可變的區別，Python對象可以劃分為可變對象（變長對象）和不可變對象（定長對象）

原本的對象a大小並沒有改變，只是s引用的對象改變了。這里的對象a、對象b就是定長對象

可以看到，變數l仍然指向對象a，只是對象a的內容發生了改變，數據量變大了。這里的對象a就是變長對象

由於存在以上特性，所以使用這兩種對象還會帶來一種區別：

聲明s2=s，修改s的值：s='newstring'，s2的值不會一起改變，因為只是s指向了一個新的對象，s2指向的舊對象的值並沒有發生改變

聲明l2=l，修改l的值：l.append(6)，此時l2的值會一起改變，因為l和l2指向的是同一個對象，而該對象的內容被l修改了

此外，對於字元串對象，Python還有一套內存復用機制，如果兩個字元串變數值相同，那它們將共用同一個對象：

對於數值型對象，Python會默認創建0~28以內的整數對象，也就是0~256之間的數值對象是共用的：

按照Python數據類型，對象可分為以下幾類：

Python創建對象有兩種方式，泛型API和和類型相關的API

這類API通常以PyObject_xxx的形式命名，可以應用在任意Python對象上，如:

使用PyObjecg_New創建一個數值型對象：

這類API通常只能作用於一種類型的對象上，如：

使用PyLong_FromLong創建一個數值型對象：

在我們使用Python聲明變數的時候，並不需要為變數指派類型，在給變數賦值的時候，可以賦值任意類型數據，如：

從Python對象的定義我們已經可以知曉造成這個特點的原因了，Python創建對象時，會分配內存進行初始化，然後Python內部通過PyObject*變數來維護這個對象，所以在Python內部各函數直接傳遞的都是一種泛型指針PyObject*，這個指針所指向的對象類型是不固定的，只能通過所指對象的ob_type屬性動態進行判斷，而Python正是通過ob_type實現了多態機制

Python在管理維護對象時，通過引用計數來判斷內存中的對象是否需要被銷毀，Python中所有事物都是對象，所有對象都有引用計數ob_refcnt。

當一個對象的引用計數減少到0之後，Python將會釋放該對象所佔用的內存和系統資源。

但這並不意味著最終一定會釋放內存空間，因為頻繁申請釋放內存會大大降低Python的執行效率，因此Python中採用了內存對象池的技術，是的對象釋放的空間會還給內存池，而不是直接釋放，後續需要申請空間時，優先從內存對象池中獲取。

很抽象沒辦法回答

屬性：就是類對象的屬性，存儲某個值這個值的代號可以稱為類的屬性

方法：把每一項類中所有的功能封裝起來稱為方法，一般方法里的內容就是方法的執行過程。

舉例：比如類表示的是People也就是人

?????人的類中會有一些屬性這些屬性大概是身高、體重、姓名等等

?????那麼方法比如是跑、吃、等等

?

Class?People():

????def?__init__(self,?name):

????????self.name?=?name

????????self.height?=?0

????

????#?比如說跑了一次之後?身高就增長了1個單位

????def?run():

????????print?"開始奔跑"

????????self.height?+=?1

????????print?"奔跑結束"

上面的例子run就是方法；name和height就是屬性

run的方法執行過程就是跑完之後height就加1

不知道這樣講你能明白嗎

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。

class?A:

a?=?1

def?__getattr__(self,?item):

print('__getattr__?call')

return?item

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?。

class?A:

a?=?1

def?__getattribute__(self,?item):

print('__getattribute__?call')

raise?AttributeError

def?__getattr__(self,?item):

print('__getattr__?call')

return?item

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):

return?object.__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。

class?Descri(object):

def?__get__(self,?obj,?type=None):

print("call?get")

def?__set__(self,?obj,?value):

print("call?set")

class?A(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。

class?A(object):

????a?=?1

????def?__getitem__(self,?item):

????????print('__getitem__?call')

????????return?item

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):

????return?object.__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：

class?C(object):

????a?=?'abc'

????def?__getattribute__(self,?*args,?**kwargs):

????????print("__getattribute__()?is?called")

????????return?object.__getattribute__(self,?*args,?**kwargs)

????#????????return?"haha"

????def?__getattr__(self,?name):

????????print("__getattr__()?is?called?")

????????return?name?+?"?from?getattr"

????def?__get__(self,?instance,?owner):

????????print("__get__()?is?called",?instance,?owner)

????????return?self

????def?__getitem__(self,?item):

????????print('__getitem__?call')

????????return?object.__getattribute__(self,?item)

????def?foo(self,?x):

????????print(x)

class?C2(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。