Python 类型与对象的区别有多大？

type.\uuuu setattr\uuuuu

用于类，基本上是元类的实例<代码>对象。另一方面，用于类的实例。这是完全理解的

我看不出这两种方法之间有什么显著的区别，至少在Python级别，我注意到这两种方法使用相同的属性赋值过程，如果我错了，请纠正我：

假设

a

是一个用户定义类的实例，只是一个普通类：

class A:
    pass

a = A()
a.x = ...

然后，

a.x=…

调用

type（a）。\uuuuu setattr\uuuuuuu（…）

执行以下步骤：

注意：

类型（a）。\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

1） 在
类型（a）中查找数据描述符

2） 如果找到一个数据描述符，调用它的
\uuuu set\uu
方法并退出

3） 如果在
类型（a）中找不到数据描述符，则将属性添加到
a.。
a.。\uuuuuu dict\uuuu['x']=…


对于类——元类的实例，过程类似：

class A(metaclass=type):
    pass

然后：
A.x=…
被转换为
类型（A）。\uuuu setattr\uuuu（…）
，执行以下步骤：

注：
类型（A）。\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu

1） 在
类型（a）中查找数据描述符

2） 如果找到一个数据描述符，调用它的
\uuuu set\uu
方法并退出

3） 如果在
类型（A）中找不到数据描述符，则将属性添加到
A.。
A.。\uuuuuu dict\uuuu['x']=…

但是
object.\uuuu setattr\uuuu
不适用于类：

>>> object.__setattr__(A, 'x', ...)
TypeError: can't apply this __setattr__ to type object

反之亦然，
type.\uuuuu setattr\uuuuu
不适用于
A
的实例：

>>> type.__setattr__(A(), 'x', ...)
TypeError: descriptor '__setattr__' requires a 'type' object but received a 'A'

嗯!！这两种方法之间肯定有些不同。这是微妙的，但确实如此

假设这两种方法在
\uuuuuu setattr\uuuuuu
中执行相同的步骤，
type.\uuuuu setattr\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu，它还进行了一系列不可见的清理，这对于普通对象来说是不必要的


让我们看看引擎盖下面！这是：

static int
类型_setattro（PyTypeObject*类型、PyObject*名称、PyObject*值）
{
if（！（类型->tp_标志和Py_TPFLAGS_HEAPTYPE））{
Pyrr_格式(
PyExc_类型错误，
“无法设置内置/扩展类型“%s”的属性，
类型->tp_名称）；
返回-1；
}
if（PyObject_genericsettr（（PyObject*）类型、名称、值）<0）
返回-1；
返回更新槽（类型、名称）；
}

如果我们检查，我们会看到它使用
PyObject\u GenericSetAttr
作为其
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu setattr
的调用，在
type\u setattro
的中间出现了相同的调用

因此，
type.\uuuuSetAttr\uuuuuuuu
类似于
对象。\uuuuuSetAttr\uuuuuuuuu
，但有一些附加的处理

首先，
if（！（type->tp_flags&Py_TPFLAGS_HEAPTYPE））
检查禁止对用C编写的类型进行属性分配，如
int
或
numpy.array
，因为在这些类型上分配属性可能会以不熟悉C-API的人可能无法预料的方式严重破坏Python内部结构

其次，在
PyObject\u GenericSetAttr
调用更新类型的dict或从元类调用适当的描述符之后，
update\u slot
修复受属性分配影响的所有插槽。这些插槽是C级函数指针，实现诸如实例分配、
检查中的
、
+
、解除分配等功能。它们中的大多数都有相应的Python级方法，如
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu包含
或
或
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu添加update\u slot
也会更新类的所有子体上的slot，并且它会使用于类型对象属性的内部属性缓存中的条目无效。
关于您提到的第二步的一个问题。假设
Klass
最初没有
\u contains\uu
和
__contains
是在类创建后分配的。如果我分配给像：
Klass这样的类。
PyObject\u GenericSettR
将更新
Klass。
dict
和
update\u slot
将更新
\uU contains\uCODE>的插槽。这也意味着
\uU CONTAINSTAINS\uC>的插槽将更新
ode>在赋值之前最初是
Null
？@direprobs:
update\u slot
将设置与
\uuuu contains\uuuu
相对应的插槽。该插槽是
->tp\u as\u sequence->sq sq\u contains
，并且不仅仅是
sq\u contains
为Null，它甚至可能还不存在，因为
tp\u as\u sequence
本身可能存在已经为空。（除非您需要使用C API，否则这些对您来说都不重要。）
static int
type_setattro(PyTypeObject *type, PyObject *name, PyObject *value)
{
    if (!(type->tp_flags & Py_TPFLAGS_HEAPTYPE)) {
        PyErr_Format(
            PyExc_TypeError,
            "can't set attributes of built-in/extension type '%s'",
            type->tp_name);
        return -1;
    }
    if (PyObject_GenericSetAttr((PyObject *)type, name, value) < 0)
        return -1;
    return update_slot(type, name);
}