导读：很多朋友问到关于python一个对象的属性可以有多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
Python 查看对象属性的几种方式: __dict__, dir(), vars(), locals()
为了方便用户查看类中包含哪些属性，Python 类提供了 __dict__ 属性。需要注意的一点是，该属性可以用类名或者类的实例对象来调用，用类名直接调用 __dict__ ，会输出该由类中所有类属性组成的字典；而使用类的实例对象调用 __dict__ ，会输出由类中所有实例属性组成的字典。
先来看一下Python类的 __dict__ 属性和类实例对象的 __dict__ 属性，例子如下：
从以上的测试结果中可以得出以下结论：
看几个小例子：
如果没传入参数，就打印当前调用位置的属性和属性值，类似于下面的 locals() 。
locals() 返回调用者当前局部名称空间的字典。在一个函数内部，局部名称空间代表在函数执行时候定义的所有名字， locals() 函数返回的就是包含这些名称的字典。
Python对象
众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。
对象是在 堆 上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址： cpython [GitHub]
Python对象的定义位于 Include/object.h ，是一个名为 PyObject 的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* （可变大小的Python对象会在下文中解释）。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针 ob_type ，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体
实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject ：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的 int类型 为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象 100 ，它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底 类型对象也是一个对象 ，也有ob_type属性，那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) ，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道， PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0} ，将其代入 PyObject_VAR_HEAD ，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知， Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string' ，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l ，修改l的值： l.append(6) ，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断，而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。
python类中的 方法 属性分别什么意思
很抽象 没办法回答
属性：就是类对象的属性，存储某个值 这个值的代号可以称为类的属性
方法：把每一项类中所有的功能封装起来称为方法，一般方法里的内容就是方法的执行过程。
举例： 比如类表示的是People 也就是人
人的类中会有一些属性 这些属性大概是 身高、体重、姓名等等
那么方法比如是 跑、吃、等等
Class People():
def __init__(self, name):
self.name = name
self.height = 0
# 比如说跑了一次之后 身高就增长了1个单位
def run():
print "开始奔跑"
self.height += 1
print "奔跑结束"
上面的例子 run就是方法 ；name 和 height就是属性
run的方法执行过程就是跑完之后 height就加1
不知道这样讲你能明白吗
python类的属性有哪几种?如何访问它们?
属性的访问机制
一般情况下，属性访问的默认行为是从对象的字典中获取，并当获取不到时会沿着一定的查找链进行查找。例如 a.x 的查找链就是，从 a.__dict__['x'] ，然后是 type(a).__dict__['x'] ，再通过 type(a) 的基类开始查找。
若查找链都获取不到属性，则抛出 AttributeError 异常。
一、__getattr__ 方法
这个方法是当对象的属性不存在是调用。如果通过正常的机制能找到对象属性的话，不会调用 __getattr__ 方法。
class A:
a = 1
def __getattr__(self, item):
print('__getattr__ call')
return item
t = A()
print(t.a)
print(t.b)
# output
1
__getattr__ call
b
二、__getattribute__ 方法
这个方法会被无条件调用。不管属性存不存在。如果类中还定义了 __getattr__ ，则不会调用 __getattr__()方法，除非在 __getattribute__ 方法中显示调用__getattr__() 或者抛出了 AttributeError 。
class A:
a = 1
def __getattribute__(self, item):
print('__getattribute__ call')
raise AttributeError
def __getattr__(self, item):
print('__getattr__ call')
return item
t = A()
print(t.a)
print(t.b)
所以一般情况下，为了保留 __getattr__ 的作用，__getattribute__() 方法中一般返回父类的同名方法：
def __getattribute__(self, item):
return object.__getattribute__(self, item)
使用基类的方法来获取属性能避免在方法中出现无限递归的情况。
三、__get__ 方法
这个方法比较简单说明，它与前面的关系不大。
如果一个类中定义了 __get__(), __set__() 或 __delete__() 中的任何方法。则这个类的对象称为描述符。
class Descri(object):
def __get__(self, obj, type=None):
print("call get")
def __set__(self, obj, value):
print("call set")
class A(object):
x = Descri()
a = A()
a.__dict__['x'] = 1 # 不会调用 __get__
a.x # 调用 __get__
如果查找的属性是在描述符对象中，则这个描述符会覆盖上文说的属性访问机制，体现在查找链的不同，而这个行文也会因为调用的不同而稍有不一样：
如果调用是对象实例(题目中的调用方式)，a.x 则转换为调用：。type(a).__dict__['x'].__get__(a, type(a))
如果调用的是类属性, A.x 则转换为：A.__dict__['x'].__get__(None, A)
其他情况见文末参考资料的文档
四、__getitem__ 方法
这个调用也属于无条件调用，这点与 __getattribute__ 一致。区别在于 __getitem__ 让类实例允许 [] 运算，可以这样理解：
__getattribute__适用于所有.运算符；
__getitem__适用于所有 [] 运算符。
class A(object):
a = 1
def __getitem__(self, item):
print('__getitem__ call')
return item
t = A()
print(t['a'])
print(t['b'])
如果仅仅想要对象能够通过 [] 获取对象属性可以简单的：
def __getitem(self, item):
return object.__getattribute__(self, item)
总结
当这几个方法同时出现可能就会扰乱你了。我在网上看到一份示例还不错，稍微改了下：
class C(object):
a = 'abc'
def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
print("__getattribute__() is called")
return object.__getattribute__(self, *args, **kwargs)
# return "haha"
def __getattr__(self, name):
print("__getattr__() is called ")
return name + " from getattr"
def __get__(self, instance, owner):
print("__get__() is called", instance, owner)
return self
def __getitem__(self, item):
print('__getitem__ call')
return object.__getattribute__(self, item)
def foo(self, x):
print(x)
class C2(object):
d = C()
if __name__ == '__main__':
c = C()
c2 = C2()
print(c.a)
print(c.zzzzzzzz)
c2.d
print(c2.d.a)
print(c['a'])
可以结合输出慢慢理解，这里还没涉及继承关系呢。总之，每个以 __get 为前缀的方法都是获取对象内部数据的钩子，名称不一样，用途也存在较大的差异，只有在实践中理解它们，才能真正掌握它们的用法。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python一个对象的属性可以有多少的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python一个对象的属性可以有多少的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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