Python中数据描述符的优先级是如何工作的？

Question

我在网上看到了一些内容

对于对象来说，背后的机制在于 object.__getattribute__，它会把 b.x 转换成 type(b).__dict__['x'].__get__(b, type(b)).

这个实现通过一个优先级链来工作，给数据描述符比实例变量更高的优先级，而实例变量又比非数据描述符优先级高，如果有提供 getattr，它的优先级最低。

我不太明白“给数据描述符比实例变量更高的优先级”和“实例变量比非数据描述符优先级高”是什么意思

有没有人能给我一个例子，看看在代码中哪个东西的优先级更高

Answer 1

每个对象都有一个属性字典，这个字典里包含了它的变量和函数。提到这些字典时：

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.

这就是他们在说的内容。

为了展示这一点：

#data descriptor
class A(object):
   def __get__(self, obj, type):
       print "hello from get A"
   def __set__(self, obj, val):
       print "hello from set A"
#non data descriptor
class B(object):
   def __get__(self, obj, type):
       print "hello from get B"

class C(object):
   #our data descriptor
   a = A()
   #our non data descriptor
   b = B()

>>> c = C()
>>> c.a
hello from get A
>>> c.b
hello from get B
>>> c.a = 0
hello from set A
>>> c.a          #notice after reassignment, A.__get__ is still called
hello from set A
>>> c.b = 0     #instance variable with the same name as the non data-descriptor
>>> c.b         #notice how B.__get__ isn't called anymore
0

基本上，这段话的意思是，当你为一个对象自定义了 __get__ 和 __set__ 方法（这叫做数据描述符），那么在访问或修改属性时，就会调用你自定义的方法，而不是默认的方法。如果只自定义了 __get__ 方法（这叫做非数据描述符），那么实例可以重新赋值给一个实例变量。

举个例子，当你执行 g.x = 0 时：如果 x 是一个数据描述符，那么就会调用 x 自定义的 __set__ 方法；如果 x 是一个实例变量或者非数据描述符，那么就会调用默认的行为。

对于数据描述符来说，类会控制对变量的所有访问和修改。所有对数据描述符类型变量的访问都会经过 __get__ 和 __set__ 方法。所以当你执行 c.a = 0 时，会调用 A.__set__，并且 c.a 的值会按照类定义的方式被改变。你无法创建一个不是类型 A 的实例变量 'c.a'。

而对于非数据描述符来说，类只控制访问，所以当你执行 c.b = 0 时，由于没有定义 __set__，就会创建一个新的实例变量（这是默认行为）。在设置变量时没有自定义的行为，因此你可以创建一个同名的实例变量，而不需要 __get__ 的行为。

他们提到的优先级是指这两者的动态关系。数据描述符会始终调用 __get__ 和 __set__，因此无法创建同名的实例变量。而非数据描述符只会在创建同名的实例变量之前调用 __get__。