Python如何獲取對象屬性

小編給大家分享一下Python如何獲取對象屬性，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python可以做什么

Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智能，Web開發等。

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.x
You 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 = 7
You 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.y
you are useing getattribute
Traceback (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.length

if __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] = value
      
  def __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。

以上是“Python如何獲取對象屬性”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！