在之前的文章有提到__getattr__函数的作用: 如果属性查找(attribute lookup)在实例以及对应的类中(通过__dict__)失败, 那么会调用到类的__getattr__函数, 如果没有定义这个函数,那么抛出AttributeError异常。由此可见,__getattr__一定是作用于属性查找的最后一步,兜底。
我们来看几个例子:
 
第一个例子,很简单但经典,可以像访问属性一样访问dict中的键值对。
  

 class ObjectDict(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(ObjectDict, self).__init__(*args, **kwargs) def __getattr__(self, name):
value = self[name]
if isinstance(value, dict):
value = ObjectDict(value)
return value if __name__ == '__main__':
od = ObjectDict(asf={'a': 1}, d=True)
print od.asf, od.asf.a # {'a': 1} 1
print od.d # True
第二个例子,对象属性的lazy initialize。
   

 class WidgetShowLazyLoad(object):
def fetch_complex_attr(self, attrname):
'''可能是比较耗时的操作, 比如从文件读取'''
return attrname def __getattr__(self, name):
if name not in self.__dict__:
self.__dict__[name] = self.fetch_complex_attr(name)
return self.__dict__[name] if __name__ == '__main__':
w = WidgetShowLazyLoad()
print 'before', w.__dict__
w.lazy_loaded_attr
print 'after', w.__dict__
输出:
    before {}
    after {'lazy_loaded_attr': 'lazy_loaded_attr'}
 
可以看到,属性访问前对象中的__dict__没有任何元素,访问之后就有添加。
这个例子是类实例的属性的惰性初始化,bottle里面也有一个用descriptor实现类属性的惰性初始化。
  

import functools
class lazy_attribute(object):
""" A property that caches itself to the class object. """ def __init__(self, func):
functools.update_wrapper(self, func, updated=[])
self.getter = func def __get__(self, obj, cls):
value = self.getter(cls)
setattr(cls, self.__name__, value)
return value class Widget(object):
@lazy_attribute
def complex_attr_may_not_need(clz):
print 'complex_attr_may_not_need is needed now'
return sum(i*i for i in range(1000)) if __name__ == '__main__':
print Widget.__dict__.get('complex_attr_may_not_need') # <__main__.lazy_attribute object at 0x02B12450>
Widget.complex_attr_may_not_need # complex_attr_may_not_need is needed now
print Widget.__dict__.get('complex_attr_may_not_need') #
第三个例子,我觉的是最实用的,__getattr__使得实现adapter wrapper模式非常容易,我们都知道“组合优于继承”,__getattr__实现的adapter就是以组合的形式。
class adaptee(object):
def foo(self):
print 'foo in adaptee'
def bar(self):
print 'bar in adaptee' class adapter(object):
def __init__(self):
self.adaptee = adaptee() def foo(self):
print 'foo in adapter'
self.adaptee.foo() def __getattr__(self, name):
return getattr(self.adaptee, name) if __name__ == '__main__':
a = adapter()
a.foo()
a.bar()
如果adapter需要修改adaptee的行为,那么定义一个同名的属性就行了,其他的想直接“继承”的属性,通通交给__getattr__就行了
 
最后一个例子,是笔者在工作中实际用到__getattr__的例子。本质上和第三个例子差不多
class AlgoImpA(object):
def __init__(self):
self.obj_attr = 'obj_attr in AlgoImpA' def foo(self):
print 'foo in AlgoImpA' def bar(self):
print 'bar in AlgoImpA' class AlgoImpB(object):
def __init__(self):
self.obj_attr = 'obj_attr in AlgoImpB' def foo(self):
print 'foo in AlgoImpB' def bar(self):
print 'bar in AlgoImpB' class Algo(object):
def __init__(self):
self.imp_a = AlgoImpA()
self.imp_b = AlgoImpB()
self.cur_imp = self.imp_a def switch_imp(self):
if self.cur_imp == self.imp_a:
self.cur_imp = self.imp_b
else:
self.cur_imp = self.imp_a def __str__(self):
return 'Algo with imp %s' % str(self.cur_imp) def __getattr__(self, name):
return getattr(self.cur_imp, name) if __name__ == '__main__':
algo = Algo() print algo
print algo.obj_attr
algo.foo() algo.switch_imp() print algo
print algo.obj_attr
algo.bar()
 输出:

Algo with imp <__main__.AlgoImpA object at 0x02AA2270>
obj_attr in AlgoImpA
foo in AlgoImpA
Algo with imp <__main__.AlgoImpB object at 0x02AA22B0>
obj_attr in AlgoImpB
bar in AlgoImpB

首先,Algo提供给使用者的接口应该尽量简单,因此应该使用algo.func, 而不是algo.cur_imp.func。其次,AlgoImpA和AlgoImpB都有很多的属性(泛指函数和数据属性),使用__getattr__能大幅简化代码。Why we use python,life is short。
 
references:

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