python - 为什么 __setattr__ 和 __delattr__ 在这种情况下引发 AttributeError？

Question

在 Python 中，object.__setattr__ 和 type.__setattr__ 在属性 update< 期间引发 AttributeError 的基本原理是什么/em> 如果类型有一个属性是一个数据 描述符，没有__set__ 方法？同样，object.__delattr__ 和 type.__delattr__ 在属性 删除 期间引发 AttributeError 的基本原理是什么，如果该类型有一个属性，它是一个没有__delete__ 方法的data 描述符？

我问这个是因为我注意到 object.__getattribute__ 和 type.__getattribute__ not 引发了 AttributeError 在属性 lookup 期间，如果类型的属性是 data 描述符，没有 __get__ 方法。

这是一个简单的程序，它说明了一方面通过 object.__getattribute__ 进行属性查找(AttributeError 未引发)与通过 更新属性之间的区别另一方面，object.__setattr__ 和 object.__delattr__ 的属性删除(AttributeError 被引发):

class DataDescriptor1:  # missing __get__
    def __set__(self, instance, value): pass
    def __delete__(self, instance): pass

class DataDescriptor2:  # missing __set__
    def __get__(self, instance, owner=None): pass
    def __delete__(self, instance): pass

class DataDescriptor3:  # missing __delete__
    def __get__(self, instance, owner=None): pass
    def __set__(self, instance, value): pass

class A:
    x = DataDescriptor1()
    y = DataDescriptor2()
    z = DataDescriptor3()

a = A()
vars(a).update({'x': 'foo', 'y': 'bar', 'z': 'baz'})

a.x
# actual: returns 'foo'
# expected: returns 'foo'

a.y = 'qux'
# actual: raises AttributeError: __set__
# expected: vars(a)['y'] == 'qux'

del a.z
# actual: raises AttributeError: __delete__
# expected: 'z' not in vars(a)

这是另一个简单的程序，它说明了一方面通过 type.__getattribute__ 进行属性查找(AttributeError 未引发)与通过 更新属性之间的区别另一方面，type.__setattr__ 和 type.__delattr__ 的属性删除(AttributeError 被引发):

class DataDescriptor1:  # missing __get__
    def __set__(self, instance, value): pass
    def __delete__(self, instance): pass

class DataDescriptor2:  # missing __set__
    def __get__(self, instance, owner=None): pass
    def __delete__(self, instance): pass

class DataDescriptor3:  # missing __delete__
    def __get__(self, instance, owner=None): pass
    def __set__(self, instance, value): pass

class M(type):
    x = DataDescriptor1()
    y = DataDescriptor2()
    z = DataDescriptor3()

class A(metaclass=M):
    x = 'foo'
    y = 'bar'
    z = 'baz'

A.x
# actual: returns 'foo'
# expected: returns 'foo'

A.y = 'qux'
# actual: raises AttributeError: __set__
# expected: vars(A)['y'] == 'qux'

del A.z
# actual: raises AttributeError: __delete__
# expected: 'z' not in vars(A)

我希望实例字典发生变异，而不是为属性更新和属性删除获取 AttributeError。属性查找从实例字典返回一个值，所以我想知道为什么属性更新和属性删除也不使用实例字典(就像如果类型没有作为数据描述符的属性时它们会做的那样)。

Answer 1

我认为这只是没有人真正想到或关心的 C 级设计的结果。

在C级，__set__和__delete__对应同一个C级slot , tp_descr_set, 和删除是通过传递一个空值来指定的。 (这类似于用于 __setattr__ 和 __delattr__ 的设计，它们也对应于 a single slot，它也通过 NULL 进行删除。)

如果您实现__set__ 或__delete__，C 级插槽将设置为wrapper function寻找 __set__ 或 __delete__ 并调用它:

static int
slot_tp_descr_set(PyObject *self, PyObject *target, PyObject *value)
{
    PyObject* stack[3];
    PyObject *res;
    _Py_IDENTIFIER(__delete__);
    _Py_IDENTIFIER(__set__);

    stack[0] = self;
    stack[1] = target;
    if (value == NULL) {
        res = vectorcall_method(&PyId___delete__, stack, 2);
    }
    else {
        stack[2] = value;
        res = vectorcall_method(&PyId___set__, stack, 3);
    }
    if (res == NULL)
        return -1;
    Py_DECREF(res);
    return 0;
}

slot没办法说“哎呀，没找到方法，回去正常处理”，也不去尝试。它也不会尝试模拟正常处理——这很容易出错，因为“正常处理”是类型相关的，并且它不知道要为所有类型模拟什么。如果插槽包装器找不到该方法，它只会引发异常。

如果 __set__ 和 __delete__ 有两个插槽，这种效果就不会发生，但有人在设计 API 时不得不关心，我怀疑任何人做了。