本文執行個體分析了Python中的對象，方法，類，執行個體，函數用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
Python是一個完全物件導向的語言。不僅執行個體是對象，類，函數，方法也都是對象。
複製代碼 代碼如下:
class Foo(object):
static_attr = True
def method(self):
pass
foo = Foo()
這段代碼實際上創造了兩個對象，Foo和foo。而Foo同時又是一個類，foo是這個類的執行個體。
在C++裡類型定義是在編譯時間完成的，被儲存在靜態記憶體裡，不能輕易修改。在Python裡類型本身是對象，和執行個體對象一樣儲存在堆中，對於解譯器來說類對象和執行個體對象沒有根本上的區別。
在Python中每一個對象都有自己的命名空間。空間內的變數被儲存在對象的__dict__裡。這樣，Foo類有一個__dict__, foo執行個體也有一個__dict__，但這是兩個不同的命名空間。
所謂“定義一個類”，實際上就是先產生一個類對象，然後執行一段代碼，但把執行這段代碼時的本地命名空間設定成類的__dict__. 所以你可以寫這樣的代碼：
複製代碼 代碼如下:
>>> class Foo(object):
... bar = 1 + 1
... qux = bar + 1
... print "bar: ", bar
... print "qux: ", qux
... print locals()
...
bar: 2
qux: 3
{'qux': 3, '__module__': '__main__', 'bar': 2}
>>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar']
2 2
>>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux']
3 3
所謂“定義一個函數”，實際上也就是產生一個函數對象。而“定義一個方法”就是產生一
個函數對象，並把這個對象放在一個類的__dict__中。下面兩種定義方法的形式是等價的：
複製代碼 代碼如下:
>>> class Foo(object):
... def bar(self):
... return 2
...
>>> def qux(self):
... return 3
...
>>> Foo.qux = qux
>>> print Foo.bar, Foo.__dict__['bar']
>>> print Foo.qux, Foo.__dict__['qux']
>>> foo = Foo()
>>> foo.bar()
2
>>> foo.qux()
3
而類繼承就是簡單地定義兩個類對象，各自有不同的__dict__:
複製代碼 代碼如下:
>>> class Cheese(object):
... smell = 'good'
... taste = 'good'
...
>>> class Stilton(Cheese):
... smell = 'bad'
...
>>> print Cheese.smell
good
>>> print Cheese.taste
good
>>> print Stilton.smell
bad
>>> print Stilton.taste
good
>>> print 'taste' in Cheese.__dict__
True
>>> print 'taste' in Stilton.__dict__
False
複雜的地方在`.`這個運算子上。對於類來說，Stilton.taste的意思是“在Stilton.__dict__中找'taste'. 如果沒找到，到父類Cheese的__dict__裡去找，然後到父類的父類，等等。如果一直到object仍沒找到，那麼扔一個AttributeError.”
執行個體同樣有自己的__dict__：
複製代碼 代碼如下:
>>> class Cheese(object):
... smell = 'good'
... taste = 'good'
... def __init__(self, weight):
... self.weight = weight
... def get_weight(self):
... return self.weight
...
>>> class Stilton(Cheese):
... smell = 'bad'
...
>>> stilton = Stilton('100g')
>>> print 'weight' in Cheese.__dict__
False
>>> print 'weight' in Stilton.__dict__
False
>>> print 'weight' in stilton.__dict__
True
不管__init__()是在哪兒定義的， stilton.__dict__與類的__dict__都無關。
Cheese.weight和Stilton.weight都會出錯，因為這兩個都碰不到執行個體的命名空間。而
stilton.weight的尋找順序是stilton.__dict__ => Stilton.__dict__ =>
Cheese.__dict__ => object.__dict__. 這與Stilton.taste的尋找順序非常相似，僅僅是
在最前面多出了一步。
方法稍微複雜些。
複製代碼 代碼如下:
>>> print Cheese.__dict__['get_weight']
>>> print Cheese.get_weight
>>> print stilton.get_weight
<__main__.Stilton object at 0x7ff820669190>>
我們可以看到點運算子把function變成了unbound method. 直接調用類命名空間的函數和點
運算返回的未Binder 方法會得到不同的錯誤：
複製代碼 代碼如下:
>>> Cheese.__dict__['get_weight']()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: get_weight() takes exactly 1 argument (0 given)
>>> Cheese.get_weight()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: unbound method get_weight() must be called with Cheese instance as
first argument (got nothing instead)
但這兩個錯誤說的是一回事，執行個體方法需要一個執行個體。所謂“Binder 方法”就是簡單地在調用方法時把一個執行個體對象作為第一個參數。下面這些調用方法是等價的：
複製代碼 代碼如下:
>>> Cheese.__dict__['get_weight'](stilton)
'100g'
>>> Cheese.get_weight(stilton)
'100g'
>>> Stilton.get_weight(stilton)
'100g'
>>> stilton.get_weight()
'100g'
最後一種也就是平常用的調用方式，stilton.get_weight()，是點運算子的另一種功能，將stilton.get_weight()翻譯成stilton.get_weight(stilton).
這樣，方法調用實際上有兩個步驟。首先用屬性尋找的規則找到get_weight, 然後將這個屬性作為函數調用，並把執行個體對象作為第一參數。這兩個步驟間沒有聯絡。比如說你可以這樣試：
複製代碼 代碼如下:
>>> stilton.weight()
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'str' object is not callable
先尋找weight這個屬性，然後將weight做為函數調用。但weight是字串，所以出錯。要注意在這裡屬性尋找是從執行個體開始的：
複製代碼 代碼如下:
>>> stilton.get_weight = lambda : '200g'
>>> stilton.get_weight()
'200g'
但是
複製代碼 代碼如下:
>>> Stilton.get_weight(stilton)
'100g'
Stilton.get_weight的尋找跳過了執行個體對象stilton，所以尋找到的是沒有被覆蓋的，在Cheese中定義的方法。
getattr(stilton, 'weight')和stilton.weight是等價的。類對象和執行個體對象沒有本質區別，getattr(Cheese, 'smell')和Cheese.smell同樣是等價的。getattr()與點運算子相比，好處是屬性名稱用字串指定，可以在運行時改變。
__getattribute__()是最底層的代碼。如果你不重新定義這個方法，object.__getattribute__()和type.__getattribute__()就是getattr()的具體實現，前者用於執行個體，後者用以類。換句話說，stilton.weight就是object.__getattribute__(stilton, 'weight'). 覆蓋這個方法是很容易出錯的。比如說點運算子會導致無限遞迴：
複製代碼 代碼如下:
def __getattribute__(self, name):
return self.__dict__[name]
__getattribute__()中還有其它的細節，比如說descriptor protocol的實現，如果重寫很容易搞錯。
__getattr__()是在__dict__尋找沒找到的情況下調用的方法。一般來說動態產生屬性要用這個，因為__getattr__()不會幹涉到其它地方定義的放到__dict__裡的屬性。
複製代碼 代碼如下:
>>> class Cheese(object):
... smell = 'good'
... taste = 'good'
...
>>> class Stilton(Cheese):
... smell = 'bad'
... def __getattr__(self, name):
... return 'Dynamically created attribute "%s"' % name
...
>>> stilton = Stilton()
>>> print stilton.taste
good
>>> print stilton.weight
Dynamically created attribute "weight"
>>> print 'weight' in stilton.__dict__
False
由於方法只不過是可以作為函數調用的屬性，__getattr__()也可以用來動態產生方法，但同樣要注意無限遞迴：
複製代碼 代碼如下:
>>> class Cheese(object):
... smell = 'good'
... taste = 'good'
... def __init__(self, weight):
... self.weight = weight
...
>>> class Stilton(Cheese):
... smell = 'bad'
... def __getattr__(self, name):
... if name.startswith('get_'):
... def func():
... return getattr(self, name[4:])
... return func
... else:
... if hasattr(self, name):
... return getattr(self, name)
... else:
... raise AttributeError(name)
...
>>> stilton = Stilton('100g')
>>> print stilton.weight
100g
>>> print stilton.get_weight
>>> print stilton.get_weight()
100g
>>> print stilton.age
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 12, in __getattr__
AttributeError: age
希望本文所述對大家的Python程式設計有所協助。
