class Testa:
pass class Testb(object):
pass if __name__ == '__main__':
print 'testb = ',dir(Testb)
print '\n'
print 'testa = ',dir(Testa)
运行结果：
testb = ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__']
testa = ['__doc__', '__module__']
class A(object):
"""
Class A.
"""
a = 0
b = 1 def __init__(self):
self.a = 2
self.b = 3 def test(self):
print 'a normal func.' @staticmethod
def static_test(self):
print 'a static func.' @classmethod
def class_test(self):
print 'a calss func.' obj = A()
print A.__dict__
print obj.__dict__
运行结果：
{'a': 0, '__module__': '__main__', 'b': 1, 'class_test': <classmethod object at 0x021FF510>, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__init__': <function __init__ at 0x01E19DB0>, 'test': <function test at 0x022044B0>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': '\n Class A.\n ', 'static_test': <staticmethod object at 0x021FF4D0>}
{'a': 2, 'b': 3}
由此可见，类和实例分别拥有自己的__dict__
类的静态函数、类函数、普通函数、全局变量以及一些内置的属性都是放在类__dict__里的
对象的__dict__中存储了一些self.xxx的一些东西
2、Python里什么没有__dict__属性
虽然说一切皆对象，但对象也有不同，就好比不是每个人的女朋友都是一个人一样，一些内置的数据类型是没有__dict__属性的，如下：
num = 3
ll = []
dd = {}
print num.__dict__
print ll.__dict__
print dd.__dict__
当我们运行这样的代码时，解释器就会告诉我们
Traceback (most recent call last):
File "f:\python\test.py", line 54, in <module>
print num.__dict__
AttributeError: 'int' object has no attribute '__dict__' Traceback (most recent call last):
File "f:\python\test.py", line 55, in <module>
print ll.__dict__
AttributeError: 'list' object has no attribute '__dict__' Traceback (most recent call last):
File "f:\python\test.py", line 56, in <module>
print dd.__dict__
AttributeError: 'dict' object has no attribute '__dict__'
int, list, dict等这些常用的数据类型是没有__dict__属性的，其实这是可预料的，就算给了它们dict属性也没啥用，毕竟它们只是用来做数据容器的。
3、发生继承时候的__dict__属性
子类有自己的__dict__, 父类也有自己的__dict__,子类的全局变量和函数放在子类的dict中，父类的放在父类dict中。
class Parent(object):
a = 0
b = 1 def __init__(self):
self.a = 2
self.b = 3 def p_test(self):
pass class Child(Parent):
a = 4
b = 5 def __init__(self):
super(Child, self).__init__()
# self.a = 6 #重写父类的成员变量
# self.b = 7 def c_test(self):
pass def p_test(self):
pass p = Parent()
c = Child()
print Parent.__dict__
print Child.__dict__
print p.__dict__
print c.__dict__
运行结果：
{'a': 0, '__module__': '__main__', 'b': 1, '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Parent' objects>, 'p_test': <function p_test at 0x021B4530>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Parent' objects>, '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x00879DB0>}
{'a': 4, 'c_test': <function c_test at 0x021B44F0>, '__module__': '__main__', 'b': 5, 'p_test': <function p_test at 0x021B4570>, '__doc__': None, '__init__': <function __init__ at 0x021B4470>}
{'a': 2, 'b': 3}
{'a': 2, 'b': 3}
1）上段输出结果中，用红色字体标出的是类变量和函数，由结果可知，每个类的类变量、函数名都放在自己的__dict__中
2） 再来看一下实力变量的__dict__中，由蓝色字体标识，父类和子类对象的__dict__是公用的
class Borg(object):
__shared_state = {} #子类和父类共享这个变量，导致输出的结果是一样的，具有迷惑性 def __init__(self):
self.__dict__ = self.__shared_state
self.state = 'Init' def __str__(self):
return self.state class YourBorg(Borg):
pass if __name__ == '__main__':
rm1 = Borg()
rm2 = Borg() rm1.state = 'Idle'
rm2.state = 'Running' print('rm1: {0}'.format(rm1))
print('rm2: {0}'.format(rm2))
输出结果：
rm1: Running
rm2: Running
上面这一段代码，乍看挺神奇的，Borg 的各个实例共享了state。实现起来也很巧妙，利用了__dict__。 我们知道，python中__dict__存储了该对象的一些属性。类和实例分别拥有自己的__dict__，且实例会共享类的__dict__。
这里有一个我一直以来都搞混的知识点，在__init__ 中声明的变量 ，以及在方法体之外声明的变量分别是在哪里。很简单的测试就能得到，在__init__中，self.xxx = xxx会把变量存在实例的__dict__中，仅会在该实例中能获取到，
而在方法体外声明的，会在class的__dict__中。
总结：
1） 内置的数据类型没有__dict__属性
2） 每个类有自己的__dict__属性，就算存着继承关系，父类的__dict__ 并不会影响子类的__dict__
3） 对象也有自己的__dict__属性， 存储self.xxx 信息，父子类对象公用__dict__
__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__:当访问属性时会调用该方法
__delitem__:当删除属性时调用该方法
python 运算符重载__getitem__和__setitem__
class Indexer:
def __getitem__(self, index): #重载索引,对于实例的索引运算，会自动调用__getitem__
return index**2 x = Indexer()
print(x[3]) class Indexer2:
data=[1,2,3,4,5]
def __getitem__(self, index): #重载索引,对于实例的索引运算，会自动调用__getitem__
print '__getitem__'
return self.data[index]
def __setitem__(self, index, value): #重载索引赋值,对于实例的索引赋值，会自动调用__setitem__
print 'setitem:'
self.data[index]=value
def __index__(self):
print '__index__'
return 255 x=Indexer2()
print(x[0])
print x[::-1]
print(x[1:])
print(x[2:4])
print(bin(x), bin(255))
print(('a'*256)[x])
x[0] = 102
print x
exit(0)
运行结果：
9
__getitem__
1
__getitem__
[5, 4, 3, 2, 1]
__getitem__
[2, 3, 4, 5]
__getitem__
[3, 4]
__index__
('0b11111111', '0b11111111')
__index__
a
setitem:
<__main__.Indexer2 instance at 0x022C3D50>
python中 __setitem__（），__getitem__（）
class Person:
#将对象当作字典操作，设置键值对时会触发该方法
def __setitem__(self, key, value):
print(key,value)
self.__dict__[key]=value #将对象当作字典操作，根据键获取值时会触发该方法 def __getitem__(self, item):
print(item)
return self.__dict__.get(item) #将对象当作字典操作，删除指定的键值对时自动触发 def __delitem__(self, key):
del self.__dict__[key] xiaoming = Person()
xiaoming['name'] = '小宏'
print(xiaoming.__dict__)
print(xiaoming['name'])
del xiaoming['name']
运行结果：
('name', '\xe5\xb0\x8f\xe5\xae\x8f')
{'name': '\xe5\xb0\x8f\xe5\xae\x8f'}
name
小宏
__setitem__(self,key,value):
这个方法应该以与键相关联的方式存储值，以便之后能够使用__setitem__来获取。当然，这个对象可变时才需要实现这个方法。
class Tag:
def __init__(self):
self.change = {'python': 'This is python',
'php': 'PHP is a good language'} def __getitem__(self, item):
print('调用getitem')
return self.change[item] def __setitem__(self, key, value):
print('调用setitem')
self.change[key] = value a = Tag()
print(a['php'])
a['php'] = 'PHP is not a good language'
a['ruby'] = 'Ruby is not a good language'
print(a['php'])
print(a['ruby'])
print a.__dict__
exit(0)
运行结果：
调用getitem
PHP is a good language
调用setitem
调用setitem
调用getitem
PHP is not a good language
调用getitem
Ruby is not a good language
{'change': {'python': 'This is python', 'php': 'PHP is not a good language', 'ruby': 'Ruby is not a good language'}}
__delitem__和__delattr__
class Foo:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __getitem__(self, item):
if item == 1:
print('hahaha')
# print(self.__dict__[item])
def __setitem__(self, key, value):
self.__dict__[key]=value
def __delitem__(self, key):
print('del obj[key]时,我执行')
self.__dict__.pop(key)
def __delattr__(self, item):
print('del obj.key时,我执行')
self.__dict__.pop(item) f1 = Foo('sb')
#访问属性的方式变了
#对象名.属性
f1=Foo('sb')
f1['age']=18 #给f1添加一个属性
del f1['age'] #删除属性
# f1.name
print(f1['name']) f1.__dict__['age'] = 18
f1['age1']=19
del f1.age1 #删除属性 f1['name']='alex'
print(f1.__dict__)
exit(0)
输出结果：
del obj[key]时,我执行
None
del obj.key时,我执行
{'age': 18, 'name': 'alex'}
使用dict时，Key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。而如果要保持Key的顺序，可以用OrderedDict
注意，OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列，不是Key本身排序：
OrderedDict可以实现一个FIFO（先进先出）的dict，当容量超出限制时，先删除最早添加的Key：
from collections import OrderedDict
class LastUpdatedOrderedDict(OrderedDict):
def __init__(self, capacity):
super(LastUpdatedOrderedDict, self).__init__()
self._capacity = capacity
def __setitem__(self, key, value):
containsKey = 1 if key in self else 0
if len(self) - containsKey >= self._capacity:
last = self.popitem(last=False)
print 'remove:', last
if containsKey:
del self[key]
print 'set:', (key, value)
else:
print 'add:', (key, value)
OrderedDict.__setitem__(self, key, value)
# test
d = LastUpdatedOrderedDict(capacity=3)
d['A'] = 100
d['B'] = 200
d['C'] = 300
d['D'] = 400
d['E'] = 500
print d
运行结果：
add: ('A', 100)
add: ('B', 200)
add: ('C', 300)
remove: ('A', 100)
add: ('D', 400)
remove: ('B', 200)
add: ('E', 500)
LastUpdatedOrderedDict([('C', 300), ('D', 400), ('E', 500)])
python中__len__
#coding=utf-8
class A: def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def fun(self):
pass def __len__(self):
return len(self.__dict__) #返回的是对象自身的长度 a = A()
print(len(a)) #
exit(0)
_hash__
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __hash__(self):
return hash(str(self.a)+str(self.b))
a = A()
print(hash(a)) #当在外部使用hash()这种方法实际上就是在内部调用 __hash__这个方法
exit(0)
_EQ__
#coding=utf-8
class A:
def __init__(self):
self.a = 1
self.b = 2 def __eq__(self,obj):
if self.a == obj.a and self.b == obj.b:
return True
a=A()
b=A()
print(a==b) #在外部执行==实际上就是在内部调用 __eq__方法
exit(0)
__call__
对象后面加括号，触发执行。
注：构造方法的执行是由创建对象触发的，即：对象 = 类名() ；而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的，即：对象() 或者 类()()
#coding=utf-8
class Foo: def __init__(self):
pass def __call__(self, *args, **kwargs):
print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__
obj() # 执行 __call__
exit(0)
python __setitem__ 和 __setattr__关于无限递归
def __setattr__(self,name,value):
self.name=value
它在出现类似self.a=b的赋值语句时会调用__setattr__并在函数中继续进行同样的赋值操作从而引起无限递归，也就是触发调用__setattr__的条件是遇到self.a=b这样的语句
但对于__setitem__
def __setitem__(self,key,value):
self.__dict__[key]=value
如果定义了一个实例s，要使用序列的方法__setitem__，自然s会成一个字典，而如果我使用s[a]=b的语句修改字典的键的值时为何不会再在__setitem__中继续将a和b作为key和value进行修改赋值从而出现无限递归？
触发调用__setitem__的条件应该是类似s[a]=b还是别的什么语句吗？
def __setitem__(self,key,value):
self[key]=value #以这种方式则会触发无限递归 def __setitem__(self,key,value):
self.__dict__[key]=value #这种则不会，它是以修改对象内置字典的键的值的方式来修改对象的属性值
参考自：
https://blog.csdn.net/qq_42467563/article/details/82974285
https://www.jianshu.com/p/cf8450b4b537