Python как получить список атрибутов класса

Типы данных, основные конструкции. Python.

Первая партия ответов на некоторые вопросы интервью, к сожалению, ссылка утеряна. В принципе, вопросы достаточно простые, если вы что-то знаете о функциональном программировании и знакомы с стандартными функциями .

1. Как получить список всех атрибутов объект?

Очень просто, используя стандартную адресную функцию . Мы передаем тот же объект в качестве аргумента, в данном случае (например) строковый объект.

Модуль inspect предоставляет несколько очень полезных методов, позволяющих собирать информацию об объектах Python, это очень важно, потому что python — это динамический язык, и в нем очень легко делать вещи, которые обычно называют «хаками». Вы можете использовать inspect, чтобы получить содержимое класса, получить исходный код метода (да, и изменить его), выбрать формат и список аргументов функции и т. д.

2. Как получить список всех общедоступных атрибутов объекта для этого?

Частные методы в Python начинаются с «__», поэтому все, что вам нужно сделать, чтобы получить список общедоступных атрибутов, это отфильтровать все, что начинается с «__» . Здесь уместно использовать элемент функционального программирования — функцию filter(f, lst) , формирующую новый список элементов последовательности — lst во главе с функцией f.

3. Как чтобы получить список методов и объекта?

Использование функции callable() для указания, реалистично ли вызывать объект или нет. если на самом деле вызывать, то это метод, если нет, то свойство

Ресурс

Как получить список атрибутов класса в Python

Получите практические навыки работы с Python на наших ресурсах и пути

Автор: Майк Дрисколл Дата регистрации

На днях я пытался выяснить, существует ли простой способ захвата определенных атрибутов класса (также известных как «переменные экземпляра»). Это произошло потому, что мы использовали созданные нами атрибуты для сопоставления полей в файле, который мы анализируем. Таким образом, мы загружаем одну строку из файла, и каждую строку можно разделить на более чем 150 частей, которые необходимо назначить полям, которые мы создаем в классе. Проблема в том, что мы недавно добавили еще одно поле в класс и в коде есть проверка, которая жестко прошита количеством полей, которые должны быть в файле. Поэтому, когда я добавил еще одно поле, проверка сломалась. Я надеюсь, что все это имеет смысл. Теперь вы знаете предысторию, так что мы можем продолжить. Я нашел три разных способа сделать это, так что мы пойдем от самого сложного к самому простому.

Как должно быть известно большинству программистов на Python, Python предоставляет небольшой удобный каталог , встроенный онлайн. Отказ от ответственности. Я могу использовать это для экземпляра класса, чтобы получить список всех атрибутов и методов этого класса вместе с некоторыми унаследованными. волшебные методы, такие как ‘__delattr__’, ‘__dict__’, ‘__doc__’, ‘__Format__’ и т. д. Вы можете сами попробовать это следующим образом:

Однако я не хочу волшебных методов и не хочу методы либо. Я просто хочу атрибуты. Чтобы было понятно, давайте напишем код!

Нам нужен список, содержащий только Self.varone, Self.Vartwo и Селф.вартры. Первый метод, который мы рассмотрим, — использование модуля проверки Python.

Звучит не слишком сложно, не правда ли? Но это требует импорта, а я бы не хотел. С другой стороны, если вам нужно заняться самоанализом, модуль проверки — отличный способ сделать это. Он довольно мощный и может рассказать вам много хорошего о вашем классе или то, что вы даже не записали. Во всяком случае, следующий самый простой способ, который я нашел, это использовать Python Callable Builtin:

Вы можете прочитать больше о Callable в Документах Python. в зависимости от того, предпочитаете ли вы то, что случилось с вами. Вызываемые методы без переменных. Поэтому мы привязываемся к каждому элементу в классе Dict и добавляем их в список, только если они не являются вызываемыми (т. е. не являются методами). Довольно элегантно и не требует импорта! Но это еще проще!

Самый простой способ, который я нашел, это использовать волшебный метод, __dict__ Отказ от ответственности Он встроен в каждый создаваемый вами класс, если вы его не переопределяете. Поскольку мы имеем дело со словарем Python, мы можем просто назвать его Keys Way!

Читайте также:  7 days to die сокровища как открыть

Настоящий вопрос заключается в том, используете ли вы для этого магический метод. Большинство программистов Python, вероятно, хмурятся. Они магические, поэтому их не следует использовать, если только вы не занимаетесь метапрограммированием. Лично я думаю, что это вполне приемлемо для этого варианта использования. Расскажи мне про любые другие методы, которые я пропустил или которые вы считаете лучшими.

Источник

Как получить список атрибутов класса в Python?

Класс определяемый пользователем проект или прототип, из которого создаются объекты. Классы предоставляют средства соединения данных и функций. Создание нового класса создает новый тип объекта, который позволяет создавать новые экземпляры этого типа. К каждому экземпляру класса можно прикрепить атрибуты, чтобы сохранить его состояние. Экземпляры класса также могут иметь методы (определяемые их классом) для изменения своего состояния.

Пример:

Конец:

Примечание: Дополнительную информацию см. в разделе Классы и объекты Python.

Получение списка атрибутов класса

Важно знать, с какими атрибутами они работают. легко запомнить имена атрибутов, но с большими данными трудно запомнить все имена атрибутов. атрибуты. К счастью, для этой задачи у нас есть несколько функций Python.

Метод 1. Чтобы получить список всех атрибутов, методов вместе с некоторыми унаследованными магическими методами класса, мы используем встроенный Функция -in dir()

Пример:

Объекты:

Передача объекта класса
[‘ __class__’, ‘ __delattr__’ , ‘ __dict__’, ‘__dir__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__gt__ ‘, __gt__ ‘, _’_hash____’, ‘____hash , ‘_in_it’, ‘_it __lt__ ‘, ‘__module__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__setattr__’, ‘__sizeof__’, ‘__sizeof__’, __sizeof__’,’,’_holl_we_’, ‘__str_we_ , ‘jedna’, ‘show’, ‘tři’, ‘dva’]

Absolvování samotné třídy
[‘__class__’, ‘__delattr__’, ‘__dict__’, ‘__dir__’, ‘ __doc__’ , ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__init_subclass__’, ‘__init_subclass__’,»_e_ne,__’,»_le__’,»_le__’,»_le__’,»_le__’,»_le__’ __new__’, ‘__reduce__’, ‘__redu ce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__setattr__’, ‘ __sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘__weakref__’, ‘one’, ‘show’, ‘three’, ‘dva’]. Этот мод предоставяет метод Getmemebers () который возвращает с с с с с с с с с

Переменные экземпляра класса предназначены для данных, уникальных для каждого экземпляра класса, а переменные класса (атрибуты данных класса) — для atributy a metody, общих для всех экземпляров класса.

Python вызывает специальный метод __init__() , который называют třída конструктором, instance.ззждысаззкласса

Jak je uvedeno v «Třídy v Pythonu», sdílená data mohou mít neočekávané účinky při použití s ​​měnitelnými objekty, jako jsou seznamy a slovníky. Například seznam triků (triky, které může udělat jednotlivý pes) v níže uvedeném příkladu by neměl být použit jako datový atribut/proměnná třídy, protože pro všechny případy triku bude použit pouze jeden datový atribut triku. Třída psa :

Správný návrh třídy by měl podvádět nikoli jako datový atribut třídy, ale jako proměnná instance třídy:

Если в обоих экземплярах класса появляется одно и то же имя атрибута, как и в самом классе, поиск атрибута определяет приоритет экземпляра класса:

На атрибуты данных класса могут ссылаться как методы, так и обычные пользователи — » клиенты » объект. Другими словами, классы нельзя использовать для реализации чисто абстрактных типов данных. Фактически ничто в Python не допускает принудительного сокрытия данных; все основано на условностях.

Клиенты должны использовать переменные класса с осторожностью: клиенты могут нарушать инварианты, поддерживаемые методами, путем изменения их атрибутов данных. Обратите внимание, что клиенты могут добавлять свои собственные атрибуты данных к объекту экземпляра, не влияя на достоверность методов, если вы избегаете конфликтов имен; опять же, соглашение об именах может избавить вас от головной боли.

В Python нет ярлыка для ссылки на атрибуты данных или другие методы из методов. Это улучшает читабельность методов: невозможно перепутать локальные переменные и переменные экземпляра при отображении метода.

Вместо обычной записи через точку вы можете использовать встроенные функции для доступа к атрибутам:

  • getattr(obj, name [, default]) — для доступа атрибут name объекта класса obj .
  • hasattr(obj, name) — проверяет, имеет ли класс obj имя атрибута.
  • setattr(obj, name, value) — устанавливает имя атрибута в значение value. Если атрибут не существует, он будет создан.
  • delattr(obj, name) — удаляет атрибут имени из объект класса obj.

Встроенные атрибуты класса.

Классы Python хранят встроенные атрибуты, к которым можно получить доступ, как к любому другому атрибуту данных.

  • __dict__: словарь, содержащий пространство имен класса.
  • __doc__ — строка документации для класса. Нет, если нет документации.
  • __name__ — имя класса.
  • __module__ — имя модуля, в котором определен класс.
  • __bases__ — это кортеж, содержащий базовые классы в порядке их появления. Если наследования не было, кортеж будет пуст.
  • __mro__ — порядок разрешения методов при множественном наследовании.

Где хранятся атрибуты класса и экземпляра?

Python не был бы Python без четко определенного поведения пользовательских атрибутов. Атрибуты в Python хранятся в магическом методе под названием __dict__. Вы можете получить к нему доступ следующим образом:

Читайте также:  Как впервые получили сахар

Источник

Понимание доступа к атрибутам в Python

Интересно, сколько людей понимают, что Python имеет много синтаксических сахар. Я не говорю, что это похоже на Lisp-подобные языки, где синтаксис так же прост, как кажется (хотя сравнение с Lisp не совсем корректно), но большая часть синтаксиса Python не является технически необходимой, потому что это в основном вызовы функций. под капотом.

И что? Зачем думать о том, как Python выполняет больше вызовов функций с меньшим количеством синтаксиса? На самом деле причин две. Во-первых, полезно знать, как Python на самом деле работает, чтобы лучше понять/отладить ваш код, когда что-то пойдет не так. Во-вторых, таким образом можно определить минимум, необходимый для реализации языка.

Чтобы получить образование и в то же время подумать о том, что может быть связано с реализацией Python в WebAssembly или базового API в C, я решил написать эту статью о том, что такое методы доступа к атрибутам и каков их синтаксис. позади них.

Теперь вы можете попытаться собрать воедино все, что связано с доступом к атрибутам, прочитав справочник по Python. Таким образом, вы можете создавать выражения ссылок на атрибуты и модели данных для настройки доступа к атрибутам, но по-прежнему важно связать все вместе, чтобы понять, как работает доступ. Так что я лучше перейду к исходному коду CPython и посмотрю, что происходит в интерпретаторе (в частности, я использую тег репозитория CPython 3.8.3 , потому что у меня есть стабильные ссылки и я использую последнюю версию на момент написания).

В начале этой статьи вы увидите код C, но я не ожидаю, что вы полностью поймете, что там происходит. Я напишу о том, что вам нужно будет понять из него, так что если у вас нет ни малейших знаний о C, то ничего страшного, вы все равно поймете все, о чем я говорю.

Давайте посмотрим на байт-код

Итак, давайте попробуем следующее выражение:

Вероятно, проще всего начать изучение с байт-кода. Давайте посмотрим на эту строку и посмотрим, что делает компилятор:

Самый важный код операции здесь LOADATTR . Когда интересующий объект заменяет объект в верхней части стека результатом доступа к именованному атрибуту, как указано в conames[i] .

Цикл интерпретатора CPython находится в Python/ceval.c. Он основан на команде массового переключения, которая разветвляется в зависимости от выполняемого кода операции. Если вы посмотрите глубже, вы найдете следующие строки C для LOADATTR:

Большая часть этого кода просто работает со стеком, мы можем его пропустить. Ключевой бит — это вызов PyObject_GetAttr() , который обеспечивает доступ к атрибутам.

Имя этой функции выглядит знакомым

Теперь это имя выглядит точно так же, как getattr() , только в C функция именования, используемая в CPython. Углубившись в Python/bltinmodule.c , где находятся все встроенные модули Python, мы можем проверить правильность нашего предположения. При поиске «getattr» в файле вы найдете строку, которая соединяет имя » getattr » с функцией » встроенный_getattr() »

Есть много вещей, связанных с параметрами, которые нас не волнуют, но вы определенно заметите, что если вы передадите два аргумента в getattr() , будет вызван PyObjectGetAttr() .

Что это значит? Что ж, это означает, что вы можете «развернуть» obj.attr как getattr(obj, «attr») . Это также означает, что если мы понимаем, как работает PyObjectGetAttr(), мы понимаем, как работает эта функция и, следовательно, как организован доступ к атрибутам в Python.

Работа с getattr()

Я не буду вводить код C на этом этапе, потому что он усложняется и не очень хорошо демонстрирует, что obj.attr является вариантом getattr( obj, «attr»). Однако я буду продолжать ссылаться на него в комментариях к псевдокоду для тех, кто решит углубиться в CPython. Также обратите внимание, что код Python следует рассматривать как псевдокод, поскольку код, реализующий доступ к атрибутам, сам может обращаться к атрибутам, но не проходит через обычный механизм доступа к атрибутам на уровне C. Итак, если вы знаете символ «.» , который используется в качестве синтаксиса в псевдокоде, обратите внимание, что на уровне C доступ к атрибутам не является рекурсивным и на самом деле работает так, как вы можете наивно предположить.

Что мы уже знаем

Включено На данный момент мы знаем три вещи о getattr(). Во-первых, для этой функции требуется как минимум два атрибута. Во-вторых, второй аргумент должен быть подклассом str, иначе будет вызвана ошибка TypeError со строковым аргументом. статический (который, вероятно, является статическим по соображениям производительности).

Зарегистрируйте функцию для getattr()

Поиск атрибутов с использованием специальных методов

Доступ к атрибутам объекта осуществляется с помощью двух специальных методов. Первый метод — getattribute () , который вызывается при попытке доступа ко всем атрибутам. Второй — getattr () , который вызывает AttributeError . Первый метод (на сегодняшний день) всегда должен быть определен, а второй метод является необязательным.

Читайте также:  Как женщине получить сильный организм

Питон ищет конкретные методы для типа объекта, а не сам объект. Чтобы было ясно, я использую здесь слово «тип» очень конкретно: тип экземпляра — это его класс, тип класса — это его тип. К счастью, очень легко получить тип чего-либо благодаря конструктору типов, который возвращает тип объекта: type(obj) .

Нам также необходимо знать порядок разрешения метода (MRO). Это определяет порядок иерархии типов для объекта. Алгоритм, используемый в Python, взят из языка Dylan и называется C3. Из кода Python MRO расширяется с помощью type(obj).mro() .

Обработка типов объектов осуществляется по замыслу, поскольку это ускоряет поиск и доступ. В общем, это устраняет дополнительный поиск, пропуская экземпляр каждый раз, когда мы что-то ищем. На уровне CPython это позволяет вам иметь специальные методы, которые находятся в массиве структур для ускорения поиска. Поэтому, хотя игнорировать объект и использовать вместо него тип может показаться немного странным, в этом есть смысл.

Теперь, во имя простоты, я немного схитрила и позволила getattr() явно обрабатывать оба метода getattribute() и getattr(), в то время как CPython выполняет некоторые внутренние манипуляции, чтобы заставить объект обрабатывать оба метода метода. самостоятельно. В конечном счете, семантика наших целей одинакова.

Псевдокод, реализующий getattr()

Работа с object.getattribute()

Хотя мы можем получить реализацию getattr() , к сожалению, не буду много говорить о том, как работает Python и поиске атрибутов, потому что многое из этого обрабатывается в методе объекта getattribute(). Итак, я объясню, как работает object.getattribute().

Поиск дескриптора данных

Первое, что мы делаем в object.getattribute(), это ищем дескриптор данных для данного типа. Если вы никогда не слышали об дескрипторах, позвольте мне сказать вам: это способ программно контролировать работу одного атрибута. Возможно, вы никогда о них не слышали, но если вы какое-то время использовали Python, я подозреваю, что вы уже использовали дескрипторы: properties, classmethod и static method являются дескрипторами. .

Существует два типа дескрипторов: дескрипторы данных и дескрипторы не данных. Оба типа дескриптора определяют метод get для получения того, каким должен быть атрибут. Дескрипторы данных также определяют методы set и del, а дескрипторы, не относящиеся к данным, — нет. Свойство — это дескриптор данных, classmethod и staticmethod — это дескрипторы без данных.

Если мы не можем найти дескриптор данных для атрибута типа, следующим местом, которое мы ищем, является сам объект. Все упрощается благодаря объектам, имеющим атрибут dict, который хранит атрибуты самого объекта в словаре.

Если у самого объекта нет атрибута, мы увидим, есть ли дескриптор без данных. Поскольку мы искали идентификатор раньше, мы можем предположить, что если он был найден, но еще не использовался, когда мы ищем идентификатор данных, то это идентификатор без данных.

Наконец мы нашли атрибут типа и это был не дескриптор, теперь мы его возвращаем. Следовательно, порядок поиска атрибута следующий:

Дескриптор данных ищется по типу;

Поиск по объекту;

Поиск дескриптора без данных по типам;

Все ищется по типу.

Вы заметите, что сначала мы ищем некоторый тип идентификатора, а когда нам это не удается, мы ищем обычный объект, соответствующий типу идентификатора, который мы искали. Сначала ищем данные, потом что-то еще. Все это имеет смысл, если подумать о том, как метод self.attr = val в init() хранит данные об объекте. Скорее всего, если вы столкнетесь с этим, вы хотите, чтобы оно появилось перед методом или чем-то подобным. И вам нужны дескрипторы в первую очередь, потому что, если вы определили атрибут программно, вы, вероятно, захотите, чтобы он всегда использовался.

Заключение

Как видите, во время поиска атрибутов в Python происходит много интересного. Хотя я бы сказал, что ни одна из частей не является концептуально сложной, в сумме у нас много операций. Вот почему некоторые программисты пытаются свести к минимуму доступ к атрибутам в Python, чтобы избежать всего этого механизма с точки зрения производительности.

Исторически сложилось так, что почти вся эта семантика появилась в Python как часть классов нового стиля, а не «классического». Это различие исчезло в Python 3, когда классические классы ушли в прошлое, поэтому, если вы о них не слышали, возможно, это хорошо.

Другие статьи из этой серии можно найти под тегом » синтаксический сахар » в этом блоге. Вы можете найти код для этой статьи здесь.

Источник

Поделиться с друзьями
Решатор