方法调用在 Python 中如何工作？ 我的意思是，python 虚拟机如何解释它。

的确，Python 中的 Python 方法解析可能比 Java 中慢。 什么是后期绑定(bind)？

这两种语言的反射机制有什么区别？ 在哪里可以找到解释这些方面的好资源？

最佳答案

Python 中的方法调用由两个截然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:

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，这意味着 Python 代码中的以下表达式:obj.attr

首先在obj的实例字典中查找“attr”，然后在method中查找obj类的实例字典及其父类的字典“attr”的解析顺序。

通常，如果在实例上找到一个值，则返回该值。但是，如果对类的查找得到的值同时具有 __get__ 和 __set__ 方法(​​准确地说，如果对值类和父类的字典查找具有这两个键的值)，则类属性被视为某种东西称为“数据描述符”。这意味着调用该值的 __get__ 方法，传入查找发生的对象并返回该值的结果。如果类属性未找到或不是数据描述符，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“非数据描述符”，即它具有 __get__ 方法。然后调用 __get__ 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，(type 类型的实例)，那么实例值也会被检查如果它是一个描述符并相应地调用。

如果在实例及其类层次结构中均未找到任何值，并且 obj 的类具有 __getattr__ 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() 函数将执行的操作。 (不包括任何已经滑入的错误)​​

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)

所有这些描述符废话与您询问的方法调用有什么关系？好吧，函数也是对象，它们恰好实现了描述符协议(protocol)。如果属性查找在类上找到一个函数对象，它的 __get__ 方法将被调用并返回一个“绑定(bind)方法”对象。绑定(bind)方法只是函数对象的一个​​小包装器，它存储函数所查找的对象，并在调用时将该对象添加到参数列表中(通常用于方法的函数 self 论点是)。

下面是一些说明性代码:

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 中实际上是指属性解析顺序)，Python 使用 Dylan 的 C3 算法。这里解释起来太复杂了，所以如果您有兴趣，请参阅 this article .除非你正在做一些非常时髦的继承层次结构(你不应该)，知道查找顺序是从左到右，深度优先，并且在搜索该类之前搜索一个类的所有子类就足够了。

关于java - 方法解析和调用如何在 Python 内部工作？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/852308/