python属性绑定函数 python变量名称绑定

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python给一个事件绑定多个函数

应该是给一个标签绑定多个事件监听函数吧？

addEventListener 可以重复绑定多个

不会有冲突按照绑定先后的顺序去执行多个函数。

相关问答

Q1: python属性访问和方法调用是不是不一样

首先，我们要明白，什么是属性，什么是方法。下面看一个例子：

# -*- coding:utf8 -*-a = 1b = 2def func():

print 'func'

class example(object):

first = 1 # 定义变量 first

second = “two”

def myfunc(self): # 定义函数

print "myfunc."

上面的简单例子中，a和b是属性么？不是，它们是全局变量（相对当前例子而言）。func是方法么，不是，它是函数。

attribute（属性）是class（类）中的成员变量，而method（方法）则是class（类）中的function（函数）。也可以理解，属性就类变量，方法就是类函数。那我们看看class example中的attribute。

dir（eaxmple）

不用奇怪为何myfunc也在其中，python一切皆为对象，dir（object）会返回当前object的所有内建方法，属性等。

类中的变量就是静态变量，类可以直接访问，而方法则必须要绑定instance（实例）才可以访问。请记住Python是一门动态语言，任何实例都可以动态地添加或删除属性。一个类定义了一个作用域，类实例也引入了一个作用域，这与对应类定义的作用域是不同的。在类实例中查找属性的时候，首先在实例自己的作用域中查找，如果没有找到，则再去类定义的作用域中查找。在对类实例属性进行赋值的时候，实际上会在类实例定义的作用域中添加一个属性或修改一个属性，但并不会影响到对应类中定义的同名属性。

为了直观的感受实例访问属性和方法调用都做了什么，我们对代码进行了如下修改。

class example(object):

first = 1 # 定义变量 first

second = "two"

def my_func(self): # 定义方法 my_func

print "This is my func."

def __getattribute__(self, *args, **kwargs):

print "__getattribute__ is called"

return object.__getattribute__(self, *args, **kwargs) def __getattr__(self, attrname):

print("__getattr__() is called ")

return attrname + " :This my exception deal."

def __setattr__(self, attrname, value):

print("__setattr__() is called")

return object.__setattr__(self, attrname, value)

首先，我们对类进行实例化。

test = example()

我们先对属性进行访问

看来实例test访问属性通过了内建方法__getattribute__，那么我们再对访问类方法

我们发现内建方法__getattribute__再次被调用了。所以，实例访问属性和调用方法，是没有区别的。

拓展

我们又重写了__getattr__和__setattr__，那么这两个是干什么的呢。

哦，原来对实例添加属性并赋值的时候，会调用__setattr__,而访问属性，还是老方法。如果对没有的属性进行访问，就会抛出AttributeError，这时候，为了避免这种情况，__getattr__就派上了用处。

首先访问属性four，在实例作用域并没有找到，再去对应类的作用域，依然未找到，解释器就会抛出AttributeError，这时候__getattr__就会调用（当程序抛出Attribute时），这时候就会返回我们设置的默认值。

Q2: python中关于bind()的使用

让前面那个事件去触发后面的事件不就成了。调用后面那个函数。所以不需要一个事件下bind很多个函数。只需要一个母函数，调用一组子函数。

Q3: 如何正确地使用Python的属性和描述符

关于@property装饰器

在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问。

那么为什么要这样做呢？因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起，同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口。

举个栗子，假如我们有一个需要表示电影的类：

class Movie(object):

def __init__(self, title, description, score, ticket):

self.title = title

self.description = description

self.score = scroe

self.ticket = ticket

你开始在项目的其他地方使用这个类，但是之后你意识到：如果不小心给电影打了负分怎么办？你觉得这是错误的行为，希望Movie类可以阻止这个错误。你首先想到的办法是将Movie类修改为这样：

Python

class Movie(object):

def __init__(self, title, description, score, ticket):

self.title = title

self.description = description

self.ticket = ticket

if score 0:

raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))

self.score = scroe

但这行不通。因为其他部分的代码都是直接通过Movie.score来赋值的。这个新修改的类只会在__init__方法中捕获错误的数据，但对于已经存在的类实例就无能为力了。如果有人试着运行m.scrore= -100，那么谁也没法阻止。那该怎么办？

Python的property解决了这个问题。

我们可以这样做

Python

class Movie(object):

def __init__(self, title, description, score):

self.title = title

self.description = description

self.score = score

self.ticket = ticket

@property

def score(self):

return self.__score

@score.setter

def score(self, score):

if score 0:

raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))

self.__score = score

@score.deleter

def score(self):

raise AttributeError("Can not delete score")

这样在任何地方修改score都会检测它是否小于0。

property的不足

对property来说，最大的缺点就是它们不能重复使用。举个例子，假设你想为ticket字段也添加非负检查。下面是修改过的新类：

Python

class Movie(object):

def __init__(self, title, description, score, ticket):

self.title = title

self.description = description

self.score = score

self.ticket = ticket

@property

def score(self):

return self.__score

@score.setter

def score(self, score):

if score 0:

raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))

self.__score = score

@score.deleter

def score(self):

raise AttributeError("Can not delete score")

@property

def ticket(self):

return self.__ticket

@ticket.setter

def ticket(self, ticket):

if ticket 0:

raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(ticket))

self.__ticket = ticket

@ticket.deleter

def ticket(self):

raise AttributeError("Can not delete ticket")

可以看到代码增加了不少，但重复的逻辑也出现了不少。虽然property可以让类从外部看起来接口整洁漂亮，但是却做不到内部同样整洁漂亮。

描述符登场

什么是描述符？

一般来说，描述符是一个具有绑定行为的对象属性，其属性的访问被描述符协议方法覆写。这些方法是__get__()、__set__()和__delete__()，一个对象中只要包含了这三个方法中的至少一个就称它为描述符。

描述符有什么作用？

The default behavior for attribute access is to get, set, or delete the attribute from an object’s dictionary. For instance, a.x has a lookup chain starting witha.__dict__[‘x’], then type(a).__dict__[‘x’], and continuing through the base classes of type(a) excluding metaclasses. If the looked-up value is an object defining one of the descriptor methods, then Python may override the default behavior and invoke the descriptor method instead. Where this occurs in the precedence chain depends on which descriptor methods were defined.—–摘自官方文档

简单的说描述符会改变一个属性的基本的获取、设置和删除方式。

先看如何用描述符来解决上面 property逻辑重复的问题。

Python

class Integer(object):

def __init__(self, name):

self.name = name

def __get__(self, instance, owner):

return instance.__dict__[self.name]

def __set__(self, instance, value):

if value 0:

raise ValueError("Negative value not allowed")

instance.__dict__[self.name] = value

class Movie(object):

score = Integer('score')

ticket = Integer('ticket')

因为描述符优先级高并且会改变默认的get、set行为，这样一来，当我们访问或者设置Movie().score的时候都会受到描述符Integer的限制。

不过我们也总不能用下面这样的方式来创建实例。

a = Movie()

a.score = 1

a.ticket = 2

a.title = ‘test’

a.descript = ‘…’

这样太生硬了，所以我们还缺一个构造函数。

Python

class Integer(object):

def __init__(self, name):

self.name = name

def __get__(self, instance, owner):

if instance is None:

return self

return instance.__dict__[self.name]

def __set__(self, instance, value):

if value 0:

raise ValueError('Negative value not allowed')

instance.__dict__[self.name] = value

class Movie(object):

score = Integer('score')

ticket = Integer('ticket')

def __init__(self, title, description, score, ticket):

self.title = title

self.description = description

self.score = score

self.ticket = ticket

这样在获取、设置和删除score和ticket的时候都会进入Integer的__get__、__set__，从而减少了重复的逻辑。

现在虽然问题得到了解决，但是你可能会好奇这个描述符到底是如何工作的。具体来说，在__init__函数里访问的是自己的self.score和self.ticket，怎么和类属性score和ticket关联起来的？

描述符如何工作

看官方的说明

If an object defines both __get__() and __set__(), it is considered a data descriptor. Descriptors that only define __get__() are called non-data descriptors (they are typically used for methods but other uses are possible).

Data and non-data descriptors differ in how overrides are calculated with respect to entries in an instance’s dictionary. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a data descriptor, the data descriptor takes precedence. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a non-data descriptor, the dictionary entry takes precedence.

The important points to remember are:

descriptors are invoked by the __getattribute__() method

overriding __getattribute__() prevents automatic descriptor calls

object.__getattribute__() and type.__getattribute__() make different calls to __get__().

data descriptors always override instance dictionaries.

non-data descriptors may be overridden by instance dictionaries.

类调用__getattribute__()的时候大概是下面这样子：

def __getattribute__(self, key):

"Emulate type_getattro() in Objects/typeobject.c"

v = object.__getattribute__(self, key)

if hasattr(v, '__get__'):

return v.__get__(None, self)

return v

下面是摘自国外一篇博客上的内容。

Given a Class “C” and an Instance “c” where “c = C(…)”, calling “c.name” means looking up an Attribute “name” on the Instance “c” like this:

Get the Class from Instance

Call the Class’s special method getattribute__. All objects have a default __getattribute

Inside getattribute

Get the Class’s mro as ClassParents

For each ClassParent in ClassParents

If the Attribute is in the ClassParent’s dict

If is a data descriptor

Return the result from calling the data descriptor’s special method __get__()

Break the for each (do not continue searching the same Attribute any further)

If the Attribute is in Instance’s dict

Return the value as it is (even if the value is a data descriptor)

For each ClassParent in ClassParents

If the Attribute is in the ClassParent’s dict

If is a non-data descriptor

Return the result from calling the non-data descriptor’s special method __get__()

If it is NOT a descriptor

Return the value

If Class has the special method getattr

Return the result from calling the Class’s special method__getattr__.

我对上面的理解是，访问一个实例的属性的时候是先遍历它和它的父类，寻找它们的__dict__里是否有同名的data descriptor如果有，就用这个data descriptor代理该属性，如果没有再寻找该实例自身的__dict__，如果有就返回。任然没有再查找它和它父类里的non-data descriptor，最后查找是否有__getattr__

描述符的应用场景

python的property、classmethod修饰器本身也是一个描述符，甚至普通的函数也是描述符（non-data discriptor）

django model和SQLAlchemy里也有描述符的应用

Python

class User(db.Model):

id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)

username = db.Column(db.String(80), unique=True)

email = db.Column(db.String(120), unique=True)

def __init__(self, username, email):

self.username = username

self.email = email

def __repr__(self):

return 'User %r' % self.username

后记

只有当确实需要在访问属性的时候完成一些额外的处理任务时，才应该使用property。不然代码反而会变得更加啰嗦，而且这样会让程序变慢很多。

Q4: Python中处理属性的重要属性和函数是什么

处理属性的重要属性和函数

1、特殊属性

__class__：对象所属类的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找。__dict__：一个映射，存储对象或类的可写属性。__slots__：类可以定义这个属性，限制实例有哪些属性。

2、内置函数

dir([object])：列出对象的大多数属性。getattr(object,name[,default])：从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。hasattr(object,name)：若object对象中存在指定的属性，或者能以某种方式（如继承）通过object对象获取指定的属性，返回True。setattr(object,name,value)：把object对象指定属性的值设为value，前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性，或者覆盖现有的属性。var([object])：返回object对象的__dict__属性。