动态添加对象属性
一次偶然发现，Python的对象竟然可以在运行期动态添加类定义时没有的属性，这又颠覆了我对Python OO机制的理解。Google了一把，顺着__dict__属性一路找到descriptor，揭开了隐藏在Python对象之后的内幕。
本文主要记录Python的descriptor机制，以及其在Python对象的属性、方法绑定上的作用。
先从本文的始作俑者，运行期动态添加对象属性开始讲起。
class A:
def __init__(self):
self.value = ‘value‘
def f(self):
print(‘function f‘)
a = A()
a.attr = 1
print(a.attr)以上代码奇迹般的没有报错，而且还输出了1。这肯定会让写过C++/Java代码的童鞋表示吃惊，Python变量类型动态也就不稀奇了，对象属性还能动态添加的？Python到底在背后做了什么？
神奇的__dict__
在a.attr = 1前后分别加上一行print(a.__dict__)就会得到如下结果:
{‘value‘: ‘value‘}
1
{‘value‘: ‘value‘, ‘attr‘: 1} 显而易见，我们在运行期定义的属性和类定义时定义的属性都被放在了__dict__里。
到这里有人可能就有疑问了，Python里的一切不都是对象麽？为什么成员函数__init__、f不在这个字典里？
看看A.__dict__里有什么就明白了：
{‘__dict__‘: <attribute ‘__dict__‘ of ‘A‘ objects>,
‘__doc__‘: None,
‘__init__‘: <function __main__.__init__>,
‘__module__‘: ‘__main__‘,
‘__weakref__‘: <attribute ‘__weakref__‘ of ‘A‘ objects>,
‘f‘: <function __main__.f>}这时才恍然大悟，如果成员变量看做是对象的属性，那么成员函数就应该看成是类的属性，被全部对象共享嘛。
更精确地讲，以object.attribute访问一个对象的属性时，属性的搜索顺序为：
对象自身，object.__dict__
对象类型，object.__class__.__dict__
对象类型的基类，object.__class__.__bases__中的所有__dict__。
注意，当多重继承的情况下有菱形继承的时候，Python会根据MRO确定的顺序进行搜索。关于MRO(Method Resolution Order)是什么有时间专门写一篇文章总结一下。
当以上三个步骤都没有找到要访问的属性的时候Python就只能抛出AttributeError异常了。
Descriptor是什么
讲了这么多，貌似跟descriptor半毛钱关系没有嘛。别急，接着往下看。
class RevealAccess(object):
def __init__(self, initval=None, name=‘var‘):
self.val = initval
self.name = name
def __get__(self, obj, objtype):
print ‘Retrieving‘, self.name
return self.val
def __set__(self, obj, val):
print ‘Updating‘ , self.name
self.val = val来测试一下这个类
>>> class MyClass(object):
x = RevealAccess(10, ‘var "x"‘)
y = 5
>>> m = MyClass()
>>> m.x
Retrieving var "x"
10
>>> m.x = 20
Updating var "x"
>>> m.x
Retrieving var "x"
20
>>> m.y
5这个RevealAccess的对象就是一个descriptor，其作用就是在存取变量的时候做了一个hook。访问属性m.x就是调用__get__方法，设置属性值就是调用__set__方法。还可以有一个__delete__方法，在del m.x时被调用。
只要一个类定义了以上三种方法，其对象就是一个descriptor。我们把同时定义__get__和__set__方法的descriptor叫做data descriptor，把只定义__get__方法的叫non-data descriptor
Method binding
有了以上两个概念，我们就能讨论Python的方法绑定了。
还记得讨论__dict__时的成员函数f吗？按照我们的推测，A.__dict__[‘f‘]应该和a.f是一个东西。但是！！！
>>> A.__dict__[‘f‘]
<function __main__.f>
>>> a.f
<bound method A.f of <__main__.A object at 0x7f9d69cc5950>>这两个显然不是一个东西，一个是function，一个是bound method。这是什么情况？淡定，看下面
>>> A.__dict__[‘f‘].__get__(a, A)
<bound method A.f of <__main__.A object at 0x7f9d69cc5950>>
>>> a.f
<bound method A.f of <__main__.A object at 0x7f9d69cc5950>>这下放心了吧:D
其实，类的成员函数就是一个descriptor，在实例化对象a的时候，Python就做了这么一个过程
(伪码，详见Objects/funcobject.c)：
a.f = A.__dict__[‘f‘].__get__(a, A)纯Python模拟的函数对象就像这样：
class Function(object):
. . .
def __get__(self, obj, objtype=None):
"Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c"
return types.MethodType(self, obj, objtype)然后就好理解staticmethod和classmethod这两个decorator了吧。
staticmethod无视了传入的第一个self参数，classmethod手工加了一个类对象参数进去。它们的纯Python模拟就像下面所示：
class StaticMethod(object):
"Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c"
def __init__(self, f):
self.f = f
def __get__(self, obj, objtype=None):
return self.f
class ClassMethod(object):
"Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c"
def __init__(self, f):
self.f = f
def __get__(self, obj, klass=None):
if klass is None:
klass = type(obj)
def newfunc(*args):
return self.f(klass, *args)
return newfunc研究Python的底层实现是个很有意思的事
至少能让我在使用Python时更加放心：）
全文完
参考资料：
《Expert Python Programming》,Tarek Ziadé
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