python __set__ __get__

如果你和我一样，曾经对method和function以及对它们的各种访问方式包括self参数的隐含传递迷惑不解，建议你耐心的看下去。这里还提到了Python属性查找策略，使你清楚的知道Python处理obj.attr和obj.attr=val时，到底做了哪些工作。

Python中，对象的方法也是也可以认为是属性，所以下面所说的属性包含方法在内。

先定义下面这个类，还定义了它的一个实例，留着后面用。

Python代码  

1. 
   class T(object):  
2. 
       name = ’name’  
3. 
       def hello(self):  
4. 
           print ‘hello’  
5. 
   t = T()   

使用dir(t)列出t的所有有效属性：

Python代码  

1. 
   >>> dir(t)  
2. 
   [’class’, ’delattr’, ’dict’, ’doc’, ’getattribute’,  
3. 
    ’hash’, ’init’, ’module’, ’new’, ’reduce’, ’reduce_ex’,  
4. 
    ’repr’, ’setattr’, ’str’, ’weakref’, ‘hello’, ‘name’]  

 

属性可以分为两类，一类是Python自动产生的，如__class__，__hash__等，另一类是我们自定义的，如上面的hello，name。我们只关心自定义属性。
类和实例对象(实际上，Python中一切都是对象，类是type的实例)都有__dict__属性，里面存放它们的自定义属性(对与类，里面还存放了别的东西)。

Python代码  

1. 
   >>> t.dict  
2. 
   {}  
3. 
   >>> T.dict  
4. 
   <dictproxy object at 0x00CD0FF0>  
5. 
   >>> dict(T.dict)            #由于T.dict并没有直接返回dict对象，这里进行转换，以方便观察其中的内容  
6. 
   {’module’: ’main’, ‘name’: ‘name’,  
7. 
    ’hello’: <function hello at 0x00CC2470>,  
8. 
    ’dict’: <attribute ’dict’ of ‘T’ objects>,  
9. 
    ’weakref’: <attribute ’weakref’ of ‘T’ objects>, ’doc’: None}  
10. 
    >>>   

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有些内建类型，如list和string，它们没有__dict__属性，随意没办法在它们上面附加自定义属性。

 

到现在为止t.__dict__是一个空的字典，因为我们并没有在t上自定义任何属性，它的有效属性hello和name都是从T得到的。T的__dict__中包含hello和name。当遇到t.name语句时，Python怎么找到t的name属性呢？

首先，Python判断name属性是否是个自动产生的属性，如果是自动产生的属性，就按特别的方法找到这个属性，当然，这里的name不是自动产生的属性，而是我们自己定义的，Python于是到t的__dict__中寻找。还是没找到。

接着，Python找到了t所属的类T，搜索T.__dict__，期望找到name，很幸运，直接找到了，于是返回name的值：字符串‘name’。如果在T.__dict__中还没有找到，Python会接着到T的父类(如果T有父类的话)的__dict__中继续查找。

 

这不足以解决我们的困惑，因为事情远没有这么简单，上面说的其实是个简化的步骤。

 

继续上面的例子，对于name属性T.name和T.__dict__[‘name’]是完全一样的。

Python代码  

1. 
   >>> T.name  
2. 
   ’name’  
3. 
   >>> T.dict[’name’]  
4. 
   ’name’  
5. 
   >>>   

但是对于hello，情形就有些不同了

Python代码  

1. 
   >>> T.hello  
2. 
   <unbound method T.hello>  
3. 
   >>> T.dict[’hello’]  
4. 
   <function hello at 0x00CC2470>  
5. 
   >>>   

可以发现，T.hello是个unbound method。而T.__dict__[‘hello’]是个函数(不是方法)。

推断：方法在类的__dict__中是以函数的形式存在的(方法的定义和函数的定义简直一样，除了要把第一个参数设为self)。那么T.hello得到的应该也是个函数啊，怎么成了unbound method了。

再看看从实例t中访问hello

Python代码  

1. 
   >>> t.hello  
2. 
   <bound method T.hello of <main.T object at 0x00CD0E50>>  
3. 
   >>>   

是一个bound method。

有意思，按照上面的查找策略，既然在T的__dict__中hello是个函数，那么T.hello和t.hello应该都是同一个函数才对。到底是怎么变成方法的，而且还分为unbound method和bound method。

关于unbound和bound到还好理解，我们不妨先作如下设想：方法是要从实例调用的嘛(指实例方法，classmethod和staticmethod后面讲)，如果从类中访问，如T.hello，hello没有和任何实例发生联系，也就是没绑定(unbound)到任何实例上，所以是个unbound，对t.hello的访问方式，hello和t发生了联系，因此是bound。

但从函数<function hello at 0x00CC2470>到方法<unbound method T.hello>的确让人费解。

 

一切的魔法都源自今天的主角：descriptor

 

查找属性时，如obj.attr，如果Python发现这个属性attr有个__get__方法，Python会调用attr的__get__方法，返回__get__方法的返回值，而不是返回attr(这一句话并不准确，我只是希望你能对descriptor有个初步的概念)。

Python中iterator(怎么扯到Iterator了？)是实现了iterator协议的对象，也就是说它实现了下面两个方法__iter__和next()。类似的，descriptor也是实现了某些特定方法的对象。descriptor的特定方法是__get__,__set__和__delete__，其中__set__和__delete__方法是可选的。iterator必须依附某个对象而存在(由对象的__iter__方法返回)，descriptor也必须依附对象，作为对象的一个属性，它而不能单独存在。还有一点，descriptor必须存在于类的__dict__中，这句话的意思是只有在类的__dict__中找到属性，Python才会去看看它有没有__get__等方法，对一个在实例的__dict__中找到的属性，Python根本不理会它有没有__get__等方法，直接返回属性本身。descriptor到底是什么呢：简单的说，descriptor是对象的一个属性，只不过它存在于类的__dict__中并且有特殊方法__get__(可能还有__set__和__delete)而具有一点特别的功能，为了方便指代这样的属性，我们给它起了个名字叫descriptor属性。

可能你还是不明白，下面开始用例子说明。

先定义这个类：

Python代码  

1. 
   class Descriptor(object):  
2. 
       def get(self, obj, type=None):  
3. 
               return ‘get’, self, obj, type  
4. 
       def set(self, obj, val):  
5. 
           print ‘set’, self, obj, val  
6. 
       def delete(self, obj):  
7. 
           print ‘delete’, self, obj  

这里__set__和__delete__其实可以不出现，不过为了后面的说明，暂时把它们全写上。

下面解释一下三个方法的参数：

self当然不用说，指的是当前Descriptor的实例。obj值拥有属性的对象。这应该不难理解，前面已经说了，descriptor是对象的稍微有点特殊的属性，这里的obj就是拥有它的对象，要注意的是，如果是直接用类访问descriptor(别嫌啰嗦，descriptor是个属性，直接用类访问descriptor就是直接用类访问类的属性)，obj的值是None。type是obj的类型，刚才说过，如果直接通过类访问descriptor，obj是None，此时type就是类本身。

三个方法的意义，假设T是一个类，t是它的一个实例，d是T的一个descriptor属性(牛什么啊，不就是有个__get__方法吗！)，value是一个有效值：

读取属性时，如T.d,返回的是d.__get__(None, T)的结果，t.d返回的是d.__get__(t, T)的结果。

设置属性时，t.d = value，实际上调用d.__set__(t, value)，T.d = value，这是真正的赋值，T.d的值从此变成value。删除属性和设置属性类似。

下面用例子说明，看看Python中执行是怎么样的：

重新定义我们的类T和实例t

Python代码  

1. 
   class T(object):  
2. 
       d = Descriptor()  
3. 
   t = T()  

 d是T的类属性，作为Descriptor的实例，它有__get__等方法，显然，d满足了所有的条件，现在它就是一个descriptor！

Python代码  

1. 
   >>> t.d         #t.d，返回的实际是d.get(t, T)  
2. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, <main.T object at 0x00CD0E50>, <class ’main.T’>)  
3. 
   >>> T.d        #T.d，返回的实际是d.get(None, T)，所以obj的位置为None  
4. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, None, <class ’main.T’>)  
5. 
   >>> t.d = ’hello’   #在实例上对descriptor设置值。要注意的是，现在显示不是返回值，而是set方法中  
6. 
                                  print语句输出的。  
7. 
   set <main.Descriptor object at 0x00CD9450> <main.T object at 0x00CD0E50> hello  
8. 
   >>> t.d         #可见，调用了Python调用了set方法，并没有改变t.d的值  
9. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, <main.T object at 0x00CD0E50>, <class ’main.T’>)  
10. 
    >>> T.d = ’hello’   #没有调用set方法  
11. 
    >>> T.d                #确实改变了T.d的值  
12. 
    ’hello’  
13. 
    >>> t.d               #t.d的值也变了，这可以理解，按我们上面说的属性查找策略，t.d是从T.dict中得到的  
14. 
                                  T.dict[’d’]的值是‘hello’，t.d当然也是‘hello’  
15. 
    ’hello’  

data descriptor和non-data descriptor

象上面的d，同时具有__get__和__set__方法，这样的descriptor叫做data descriptor，如果只有__get__方法，则叫做non-data descriptor。容易想到，由于non-data descriptor没有__set__方法，所以在通过实例对属性赋值时，例如上面的t.d = ‘hello’，不会再调用__set__方法，会直接把t.d的值变成’hello’吗？口说无凭，实例为证：

Python代码  

1. 
   class Descriptor(object):  
2. 
       def get(self, obj, type=None):  
3. 
               return ‘get’, self, obj, type  
4. 
   class T(object):  
5. 
          d = Descriptor()  
6. 
   t = T()  

 

Python代码  

1. 
   >>> t.d  
2. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9550>, <main.T object at 0x00CD9510>, <class ’main.T’>)  
3. 
   >>> t.d = ’hello’  
4. 
   >>> t.d  
5. 
   ’hello’  
6. 
   >>>   

在实例上对non-data descriptor赋值隐藏了实例上的non-data descriptor！

 

是时候坦白真正详细的属性查找策略 了，对于obj.attr（注意：obj可以是一个类）：

1.如果attr是一个Python自动产生的属性，找到！(优先级非常高！)

2.查找obj.__class__.__dict__，如果attr存在并且是data descriptor，返回data descriptor的__get__方法的结果，如果没有继续在obj.__class__的父类以及祖先类中寻找data descriptor

3.在obj.__dict__中查找，这一步分两种情况，第一种情况是obj是一个普通实例，找到就直接返回，找不到进行下一步。第二种情况是obj是一个类，依次在obj和它的父类、祖先类的__dict__中查找，如果找到一个descriptor就返回descriptor的__get__方法的结果，否则直接返回attr。如果没有找到，进行下一步。

4.在obj.__class__.__dict__中查找，如果找到了一个descriptor(插一句：这里的descriptor一定是non-data descriptor，如果它是data descriptor，第二步就找到它了)descriptor的__get__方法的结果。如果找到一个普通属性，直接返回属性值。如果没找到，进行下一步。

5.很不幸，Python终于受不了。在这一步，它raise AttributeError

 

利用这个，我们简单分析一下上面为什么要强调descriptor要在类中才行。我们感兴趣的查找步骤是2，3，4。第2步和第4步都是在类中查找。对于第3步，如果在普通实例中找到了，直接返回，没有判断它有没有__get__()方法。

 

对属性赋值时的查找策略 ，对于obj.attr = value

1.查找obj.__class__.__dict__，如果attr存在并且是一个data descriptor，调用attr的__set__方法，结束。如果不存在，会继续到obj.__class__的父类和祖先类中查找，找到 data descriptor则调用其__set__方法。没找到则进入下一步。

2.直接在obj.__dict__中加入obj.__dict__[‘attr’] = value

 

顺便分析下为什么在实例上对non-data descriptor赋值隐藏了实例上的non-data descriptor。

接上面的non-data descriptor例子

Python代码  

1. 
   >>> t.dict  
2. 
   {’d’: ‘hello’}  

 在t的__dict__里出现了d这个属性。根据对属性赋值的查找策略，第1步，确实在t.__class__.__dict__也就是T.__dict__中找到了属性d，但它是一个non-data descriptor，不满足data descriptor的要求，进入第2步，直接在t的__dict__属性中加入了属性和属性值。当获取t.d时，执行查找策略，第2步在T.__dict__中找到了d，但它是non-data descriptor，步满足要求，进行第3步，在t的__dict__中找到了d，直接返回了它的值’hello’。

 

说了这么半天，还没到函数和方法！

算了，明天在说吧

简单提一下，所有的函数(方法)都有__get__方法，当它们在类的__dict__中是，它们就是non-data descriptor。

转自：http://blog.csdn.net/huithe/article/details/7484606

但这个也非原创，也是转载的，里面并没有标明原创地址。

如果你和我一样，曾经对method和function以及对它们的各种访问方式包括self参数的隐含传递迷惑不解，建议你耐心的看下去。这里还提到了Python属性查找策略，使你清楚的知道Python处理obj.attr和obj.attr=val时，到底做了哪些工作。

Python中，对象的方法也是也可以认为是属性，所以下面所说的属性包含方法在内。

先定义下面这个类，还定义了它的一个实例，留着后面用。

Python代码  

1. 
   class T(object):  
2. 
       name = ’name’  
3. 
       def hello(self):  
4. 
           print ‘hello’  
5. 
   t = T()   

使用dir(t)列出t的所有有效属性：

Python代码  

1. 
   >>> dir(t)  
2. 
   [’class’, ’delattr’, ’dict’, ’doc’, ’getattribute’,  
3. 
    ’hash’, ’init’, ’module’, ’new’, ’reduce’, ’reduce_ex’,  
4. 
    ’repr’, ’setattr’, ’str’, ’weakref’, ‘hello’, ‘name’]  

 

属性可以分为两类，一类是Python自动产生的，如__class__，__hash__等，另一类是我们自定义的，如上面的hello，name。我们只关心自定义属性。
类和实例对象(实际上，Python中一切都是对象，类是type的实例)都有__dict__属性，里面存放它们的自定义属性(对与类，里面还存放了别的东西)。

Python代码  

1. 
   >>> t.dict  
2. 
   {}  
3. 
   >>> T.dict  
4. 
   <dictproxy object at 0x00CD0FF0>  
5. 
   >>> dict(T.dict)            #由于T.dict并没有直接返回dict对象，这里进行转换，以方便观察其中的内容  
6. 
   {’module’: ’main’, ‘name’: ‘name’,  
7. 
    ’hello’: <function hello at 0x00CC2470>,  
8. 
    ’dict’: <attribute ’dict’ of ‘T’ objects>,  
9. 
    ’weakref’: <attribute ’weakref’ of ‘T’ objects>, ’doc’: None}  
10. 
    >>>   

有些内建类型，如list和string，它们没有__dict__属性，随意没办法在它们上面附加自定义属性。

 

到现在为止t.__dict__是一个空的字典，因为我们并没有在t上自定义任何属性，它的有效属性hello和name都是从T得到的。T的__dict__中包含hello和name。当遇到t.name语句时，Python怎么找到t的name属性呢？

首先，Python判断name属性是否是个自动产生的属性，如果是自动产生的属性，就按特别的方法找到这个属性，当然，这里的name不是自动产生的属性，而是我们自己定义的，Python于是到t的__dict__中寻找。还是没找到。

接着，Python找到了t所属的类T，搜索T.__dict__，期望找到name，很幸运，直接找到了，于是返回name的值：字符串‘name’。如果在T.__dict__中还没有找到，Python会接着到T的父类(如果T有父类的话)的__dict__中继续查找。

 

这不足以解决我们的困惑，因为事情远没有这么简单，上面说的其实是个简化的步骤。

 

继续上面的例子，对于name属性T.name和T.__dict__[‘name’]是完全一样的。

Python代码  

1. 
   >>> T.name  
2. 
   ’name’  
3. 
   >>> T.dict[’name’]  
4. 
   ’name’  
5. 
   >>>   

但是对于hello，情形就有些不同了

Python代码  

1. 
   >>> T.hello  
2. 
   <unbound method T.hello>  
3. 
   >>> T.dict[’hello’]  
4. 
   <function hello at 0x00CC2470>  
5. 
   >>>   

可以发现，T.hello是个unbound method。而T.__dict__[‘hello’]是个函数(不是方法)。

推断：方法在类的__dict__中是以函数的形式存在的(方法的定义和函数的定义简直一样，除了要把第一个参数设为self)。那么T.hello得到的应该也是个函数啊，怎么成了unbound method了。

再看看从实例t中访问hello

Python代码  

1. 
   >>> t.hello  
2. 
   <bound method T.hello of <main.T object at 0x00CD0E50>>  
3. 
   >>>   

是一个bound method。

有意思，按照上面的查找策略，既然在T的__dict__中hello是个函数，那么T.hello和t.hello应该都是同一个函数才对。到底是怎么变成方法的，而且还分为unbound method和bound method。

关于unbound和bound到还好理解，我们不妨先作如下设想：方法是要从实例调用的嘛(指实例方法，classmethod和staticmethod后面讲)，如果从类中访问，如T.hello，hello没有和任何实例发生联系，也就是没绑定(unbound)到任何实例上，所以是个unbound，对t.hello的访问方式，hello和t发生了联系，因此是bound。

但从函数<function hello at 0x00CC2470>到方法<unbound method T.hello>的确让人费解。

 

一切的魔法都源自今天的主角：descriptor

 

查找属性时，如obj.attr，如果Python发现这个属性attr有个__get__方法，Python会调用attr的__get__方法，返回__get__方法的返回值，而不是返回attr(这一句话并不准确，我只是希望你能对descriptor有个初步的概念)。

Python中iterator(怎么扯到Iterator了？)是实现了iterator协议的对象，也就是说它实现了下面两个方法__iter__和next()。类似的，descriptor也是实现了某些特定方法的对象。descriptor的特定方法是__get__,__set__和__delete__，其中__set__和__delete__方法是可选的。iterator必须依附某个对象而存在(由对象的__iter__方法返回)，descriptor也必须依附对象，作为对象的一个属性，它而不能单独存在。还有一点，descriptor必须存在于类的__dict__中，这句话的意思是只有在类的__dict__中找到属性，Python才会去看看它有没有__get__等方法，对一个在实例的__dict__中找到的属性，Python根本不理会它有没有__get__等方法，直接返回属性本身。descriptor到底是什么呢：简单的说，descriptor是对象的一个属性，只不过它存在于类的__dict__中并且有特殊方法__get__(可能还有__set__和__delete)而具有一点特别的功能，为了方便指代这样的属性，我们给它起了个名字叫descriptor属性。

可能你还是不明白，下面开始用例子说明。

先定义这个类：

Python代码  

1. 
   class Descriptor(object):  
2. 
       def get(self, obj, type=None):  
3. 
               return ‘get’, self, obj, type  
4. 
       def set(self, obj, val):  
5. 
           print ‘set’, self, obj, val  
6. 
       def delete(self, obj):  
7. 
           print ‘delete’, self, obj  

这里__set__和__delete__其实可以不出现，不过为了后面的说明，暂时把它们全写上。

下面解释一下三个方法的参数：

self当然不用说，指的是当前Descriptor的实例。obj值拥有属性的对象。这应该不难理解，前面已经说了，descriptor是对象的稍微有点特殊的属性，这里的obj就是拥有它的对象，要注意的是，如果是直接用类访问descriptor(别嫌啰嗦，descriptor是个属性，直接用类访问descriptor就是直接用类访问类的属性)，obj的值是None。type是obj的类型，刚才说过，如果直接通过类访问descriptor，obj是None，此时type就是类本身。

三个方法的意义，假设T是一个类，t是它的一个实例，d是T的一个descriptor属性(牛什么啊，不就是有个__get__方法吗！)，value是一个有效值：

读取属性时，如T.d,返回的是d.__get__(None, T)的结果，t.d返回的是d.__get__(t, T)的结果。

设置属性时，t.d = value，实际上调用d.__set__(t, value)，T.d = value，这是真正的赋值，T.d的值从此变成value。删除属性和设置属性类似。

下面用例子说明，看看Python中执行是怎么样的：

重新定义我们的类T和实例t

Python代码  

1. 
   class T(object):  
2. 
       d = Descriptor()  
3. 
   t = T()  

 d是T的类属性，作为Descriptor的实例，它有__get__等方法，显然，d满足了所有的条件，现在它就是一个descriptor！

Python代码  

1. 
   >>> t.d         #t.d，返回的实际是d.get(t, T)  
2. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, <main.T object at 0x00CD0E50>, <class ’main.T’>)  
3. 
   >>> T.d        #T.d，返回的实际是d.get(None, T)，所以obj的位置为None  
4. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, None, <class ’main.T’>)  
5. 
   >>> t.d = ’hello’   #在实例上对descriptor设置值。要注意的是，现在显示不是返回值，而是set方法中  
6. 
                                  print语句输出的。  
7. 
   set <main.Descriptor object at 0x00CD9450> <main.T object at 0x00CD0E50> hello  
8. 
   >>> t.d         #可见，调用了Python调用了set方法，并没有改变t.d的值  
9. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9450>, <main.T object at 0x00CD0E50>, <class ’main.T’>)  
10. 
    >>> T.d = ’hello’   #没有调用set方法  
11. 
    >>> T.d                #确实改变了T.d的值  
12. 
    ’hello’  
13. 
    >>> t.d               #t.d的值也变了，这可以理解，按我们上面说的属性查找策略，t.d是从T.dict中得到的  
14. 
                                  T.dict[’d’]的值是‘hello’，t.d当然也是‘hello’  
15. 
    ’hello’  

data descriptor和non-data descriptor

象上面的d，同时具有__get__和__set__方法，这样的descriptor叫做data descriptor，如果只有__get__方法，则叫做non-data descriptor。容易想到，由于non-data descriptor没有__set__方法，所以在通过实例对属性赋值时，例如上面的t.d = ‘hello’，不会再调用__set__方法，会直接把t.d的值变成’hello’吗？口说无凭，实例为证：

Python代码  

1. 
   class Descriptor(object):  
2. 
       def get(self, obj, type=None):  
3. 
               return ‘get’, self, obj, type  
4. 
   class T(object):  
5. 
          d = Descriptor()  
6. 
   t = T()  

 

Python代码  

1. 
   >>> t.d  
2. 
   (’get’, <main.Descriptor object at 0x00CD9550>, <main.T object at 0x00CD9510>, <class ’main.T’>)  
3. 
   >>> t.d = ’hello’  
4. 
   >>> t.d  
5. 
   ’hello’  
6. 
   >>>   

在实例上对non-data descriptor赋值隐藏了实例上的non-data descriptor！

 

是时候坦白真正详细的属性查找策略 了，对于obj.attr（注意：obj可以是一个类）：

1.如果attr是一个Python自动产生的属性，找到！(优先级非常高！)

2.查找obj.__class__.__dict__，如果attr存在并且是data descriptor，返回data descriptor的__get__方法的结果，如果没有继续在obj.__class__的父类以及祖先类中寻找data descriptor

3.在obj.__dict__中查找，这一步分两种情况，第一种情况是obj是一个普通实例，找到就直接返回，找不到进行下一步。第二种情况是obj是一个类，依次在obj和它的父类、祖先类的__dict__中查找，如果找到一个descriptor就返回descriptor的__get__方法的结果，否则直接返回attr。如果没有找到，进行下一步。

4.在obj.__class__.__dict__中查找，如果找到了一个descriptor(插一句：这里的descriptor一定是non-data descriptor，如果它是data descriptor，第二步就找到它了)descriptor的__get__方法的结果。如果找到一个普通属性，直接返回属性值。如果没找到，进行下一步。

5.很不幸，Python终于受不了。在这一步，它raise AttributeError

 

利用这个，我们简单分析一下上面为什么要强调descriptor要在类中才行。我们感兴趣的查找步骤是2，3，4。第2步和第4步都是在类中查找。对于第3步，如果在普通实例中找到了，直接返回，没有判断它有没有__get__()方法。

 

对属性赋值时的查找策略 ，对于obj.attr = value

1.查找obj.__class__.__dict__，如果attr存在并且是一个data descriptor，调用attr的__set__方法，结束。如果不存在，会继续到obj.__class__的父类和祖先类中查找，找到 data descriptor则调用其__set__方法。没找到则进入下一步。

2.直接在obj.__dict__中加入obj.__dict__[‘attr’] = value

 

顺便分析下为什么在实例上对non-data descriptor赋值隐藏了实例上的non-data descriptor。

接上面的non-data descriptor例子

Python代码  

1. 
   >>> t.dict  
2. 
   {’d’: ‘hello’}  

 在t的__dict__里出现了d这个属性。根据对属性赋值的查找策略，第1步，确实在t.__class__.__dict__也就是T.__dict__中找到了属性d，但它是一个non-data descriptor，不满足data descriptor的要求，进入第2步，直接在t的__dict__属性中加入了属性和属性值。当获取t.d时，执行查找策略，第2步在T.__dict__中找到了d，但它是non-data descriptor，步满足要求，进行第3步，在t的__dict__中找到了d，直接返回了它的值’hello’。

 

说了这么半天，还没到函数和方法！

算了，明天在说吧

简单提一下，所有的函数(方法)都有__get__方法，当它们在类的__dict__中是，它们就是non-data descriptor。

转自：http://blog.csdn.net/huithe/article/details/7484606

但这个也非原创，也是转载的，里面并没有标明原创地址。