关于java：方法解析和调用如何在Python内部工作？

How the method resolution and invocation works internally in Python?

方法调用如何在Python中工作？我的意思是，Python虚拟机如何解释它。

在Python中，Python方法的分辨率可能在Java中较慢。什么是后期绑定？

这两种语言的反射机制有什么不同？在哪里可以找到解释这些方面的好资源？

相关讨论

python中的方法调用由两个不同的可分离步骤组成。首先完成属性查找，然后调用该查找的结果。这意味着以下两个片段具有相同的语义：

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foo.bar()

method = foo.bar
method()

python中的属性查找是一个相当复杂的过程。假设我们正在对象obj上查找名为attr的属性，这在python代码中意味着以下表达式：obj.attr

首先搜索obj实例字典中的"attr"，然后按方法解析顺序搜索obj类的实例字典及其父类的字典中的"attr"。

通常，如果在实例上找到一个值，则返回该值。但是，如果对类的查找导致同时具有"get"和"set"方法的值(确切地说，如果对值类和父类的字典查找同时具有这两个键的值)，则类属性被视为"数据描述符"。这意味着调用该值的uu get_uuu方法，传递查找发生的对象，并返回该值的结果。如果找不到class属性或该属性不是数据描述符，则返回实例字典中的值。

如果实例字典中没有值，则返回类查找的值。除非它恰好是一个"非数据描述符"，也就是说，它有"get"方法。然后调用uu get_uuu方法并返回结果值。

还有一种特殊情况，如果obj恰好是一个类(一个类型类型的实例)，那么如果它是一个描述符，那么也会检查实例值，并相应地调用它。

如果在实例及其类层次结构上找不到值，并且obj的类有一个 getattr uuuu方法，则调用该方法。

下面显示了用python编码的算法，有效地执行了getattr()函数将要执行的操作。(不包括任何潜入的错误)

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NotFound = object() # A singleton to signify not found values

def lookup_attribute(obj, attr):
class_attr_value = lookup_attr_on_class(obj, attr)

if is_data_descriptor(class_attr_value):
return invoke_descriptor(class_attr_value, obj, obj.__class__)

if attr in obj.__dict__:
instance_attr_value = obj.__dict__[attr]
if isinstance(obj, type) and is_descriptor(instance_attr_value):
return invoke_descriptor(instance_attr_value, None, obj)
return instance_attr_value

if class_attr_value is NotFound:
getattr_method = lookup_attr_on_class(obj, '__getattr__')
if getattr_method is NotFound:
raise AttributeError()
return getattr_method(obj, attr)

if is_descriptor(class_attr_value):
return invoke_descriptor(class_attr_value, obj, obj.__class__)

return class_attr_value

def lookup_attr_on_class(obj, attr):
for parent_class in obj.__class__.__mro__:
if attr in parent_class.__dict__:
return parent_class.__dict__[attr]
return NotFound

def is_descriptor(obj):
if lookup_attr_on_class(obj, '__get__') is NotFound:
return False
return True

def is_data_descriptor(obj):
if not is_descriptor(obj) or lookup_attr_on_class(obj, '__set__') is NotFound :
return False
return True

def invoke_descriptor(descriptor, obj, cls):
descriptormethod = lookup_attr_on_class(descriptor, '__get__')
return descriptormethod(descriptor, obj, cls)

所有这些描述符的废话与你所要求的方法调用有什么关系？实际上，函数也是对象，它们恰好实现了描述符协议。如果属性查找在类上找到一个函数对象，则调用它的get方法并返回一个"bound method"对象。绑定方法只是围绕函数对象的一个小包装，它存储函数被查找到的对象，当被调用时，将该对象预处理到参数列表中(对于用于方法的函数，自变量通常是这样)。

下面是一些说明性代码：

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class Function(object):
def __get__(self, obj, cls):
return BoundMethod(obj, cls, self.func)
# Init and call added so that it would work as a function
# decorator if you'd like to experiment with it yourself
def __init__(self, the_actual_implementation):
self.func = the_actual_implementation
def __call__(self, *args, **kwargs):
return self.func(*args, **kwargs)

class BoundMethod(object):
def __init__(self, obj, cls, func):
self.obj, self.cls, self.func = obj, cls, func
def __call__(self, *args, **kwargs):
if self.obj is not None:
return self.func(self.obj, *args, **kwargs)
elif isinstance(args[0], self.cls):
return self.func(*args, **kwargs)
raise TypeError("Unbound method expects an instance of %s as first arg" % self.cls)

对于方法解析顺序(在python的例子中，这实际上意味着属性解析顺序)，python使用来自dylan的c3算法。这里的解释太复杂了，如果您感兴趣，请参阅本文。除非您正在执行一些非常时髦的继承层次结构(您不应该这样做)，否则就足以知道查找顺序是从左到右、深度优先，并且在搜索类之前搜索类的所有子类。