当前位置:

首页 > 编程开发 > Python中的“self”参数是什么?

Python中的“self”参数是什么?

让我们从我们已经知道的开始:self-方法中的第一个参数-指的是类实例:classMyClass:┌─────────────────┐▼│defdo_stuff(self,some_arg):│print(some_arg)▲│││││││││instance=MyClass()││instance.do_stuff("whatever")│││└───────────────────────────────┘此外,这个

本文目录

    Python中的“self”参数是什么?

    让我们从我们已经知道的开始:self - 方法中的第一个参数 - 指的是类实例:

    class MyClass:
    ┌─────────────────┐
    ▼ │
    def do_stuff(self, some_arg): │
    print(some_arg)▲│
     ││
     ││
     ││
     ││
    instance = MyClass() ││
    instance.do_stuff("whatever") │
    │ │
    └───────────────────────────────┘

    此外,这个论点实际上不必称为 self - 它只是一个约定。例如,你可以像其他语言中常见的那样使用它。

    上面的代码可能是自然而明显的,因为你一直在使用,但是我们只给了 .do_stuff() 一个参数 (some_arg),但该方法声明了两个 (self 和 , some_arg),好像也说不通。片段中的箭头显示 self 被翻译成实例,但它是如何真正传递的呢?

    instance = MyClass()
    MyClass.do_stuff(instance, "whatever")

    Python 在内部所做的是将 instance.do_stuff("whatever") 转换为 MyClass.do_stuff(instance, "whatever")。我们可以在这里称之为“Python 魔法”,但如果我们想真正了解幕后发生的事情,我们需要了解 Python 方法是什么以及它们与函数的关系。

    类属性/方法

    在 Python 中,没有“方法”对象之类的东西——实际上方法只是常规函数。函数和方法之间的区别在于,方法是在类的命名空间中定义的,使它们成为该类的属性。

    这些属性存储在类字典 __dict__ 中,我们可以直接访问或使用 vars 内置函数访问:

    MyClass.__dict__["do_stuff"]
    # 
    vars(MyClass)["do_stuff"]
    # 

    访问它们的最常见方法是“类方法”方式:

    print(MyClass.do_stuff)
    # 

    在这里,我们使用类属性访问该函数,正如预期的那样打印 do_stuff 是 MyClass 的函数。然而,我们也可以使用实例属性访问它:

    print(instance.do_stuff)
    # 

    但在这种情况下,我们得到的是一个“绑定方法”而不是原始函数。Python 在这里为我们所做的是,它将类属性绑定到实例,创建了所谓的“绑定方法”。这个“绑定方法”是底层函数的包装,该函数已经将实例作为第一个参数(self)插入。

    因此,方法是普通函数,它们的其他参数前附加了类实例(self)。

    要了解这是如何发生的,我们需要看一下描述符协议。

    描述符协议

    描述符是方法背后的机制,它们是定义 __get__()、__set__() 或 __delete__() 方法的对象(类)。为了理解 self 是如何工作的,我们只考虑 __get__(),它有一个签名:

    descr.__get__(self, instance, type=None) -> value

    但是 __get__() 方法实际上做了什么?它允许我们自定义类中的属性查找 - 或者换句话说 - 自定义使用点符号访问类属性时发生的情况。考虑到方法实际上只是类的属性,这非常有用。这意味着我们可以使用 __get__ 方法来创建一个类的“绑定方法”。

    为了让它更容易理解,让我们通过使用描述符实现一个“方法”来演示这一点。首先,我们创建一个函数对象的纯 Python 实现:

    import types
    class Function:
    def __get__(self, instance, objtype=None):
    if instance is None:
    return self
    return types.MethodType(self, instance)
    def __call__(self):
    return

    上面的 Function 类实现了 __get__ ,这使它成为一个描述符。这个特殊方法在实例参数中接收类实例 - 如果这个参数是 None,我们知道 __get__ 方法是直接从一个类(例如 MyClass.do_stuff)调用的,所以我们只返回 self。但是,如果它是从类实例中调用的,例如 instance.do_stuff,那么我们返回 types.MethodType,这是一种手动创建“绑定方法”的方式。

    此外,我们还提供了 __call__ 特殊方法。__init__ 是在调用类来初始化实例时调用的(例如 instance = MyClass()),而 __call__ 是在调用实例时调用的(例如 instance())。我们需要用这个,是因为 types.MethodType(self, instance) 中的 self 必须是可调用的。

    现在我们有了自己的函数实现,我们可以使用它将方法绑定到类:

    class MyClass:
    do_stuff = Function()
    print(MyClass.__dict__["do_stuff"])# __get__ not invoked
    # <__main__.Function object at 0x7f229b046e50>
    print(MyClass.do_stuff)# __get__ invoked, but "instance" is None, "self" is returned
    print(MyClass.do_stuff.__get__(None, MyClass))
    # <__main__.Function object at 0x7f229b046e50>
    instance = MyClass()
    print(instance.do_stuff)#__get__ invoked and "instance" is not None, "MethodType" is returned
    print(instance.do_stuff.__get__(instance, MyClass))
    # 

    通过给 MyClass 一个 Function 类型的属性 do_stuff,我们大致模拟了 Python 在类的命名空间中定义方法时所做的事情。

    综上所述,在instance.do_stuff等属性访问时,do_stuff在instance的属性字典(__dict__)中查找。如果 do_stuff 定义了 __get__ 方法,则调用 do_stuff.__get__ ,最终调用:

    # For class invocation:
    print(MyClass.__dict__['do_stuff'].__get__(None, MyClass))
    # <__main__.Function object at 0x7f229b046e50>
    # For instance invocation:
    print(MyClass.__dict__['do_stuff'].__get__(instance, MyClass))
    # Alternatively:
    print(type(instance).__dict__['do_stuff'].__get__(instance, type(instance)))
    # 

    正如我们现在所知 - 将返回一个绑定方法 - 一个围绕原始函数的可调用包装器,它的参数前面有 self !

    如果想进一步探索这一点,可以类似地实现静态和类方法(https://docs.python.org/3.7/howto/descriptor.html#static-methods-and-class-methods)

    为什么self在方法定义中?

    我们现在知道它是如何工作的,但还有一个更哲学的问题——“为什么它必须出现在方法定义中?”

    显式 self 方法参数是有争议的设计选择,但它是一种有利于简单性的选择。

    Python 的自我体现了“越差越好”的设计理念——在此处进行了描述。这种设计理念的优先级是“简单”,定义为:

    设计必须简单,包括实现和接口。实现比接口简单更重要...

    这正是 self 的情况——一个简单的实现,以接口为代价,其中方法签名与其调用不匹配。

    当然还有更多的原因为什么我们要明确的写self,或者说为什么它必须保留, Guido van Rossum 在博客文章中描述了其中一些(http://neopythonic.blogspot.com/2008/10/why-explicit-self-has-to-stay.html),文章回复了要求将其删除的提议。

    Python 抽象了很多复杂性,但在我看来,深入研究低级细节和复杂性对于更好地理解该语言的工作原理非常有价值,当事情发生故障和高级故障排除/调试时,它可以派上用场不够。

    此外,理解描述符实际上可能非常实用,因为它们有一些用例。虽然大多数时候你真的只需要@property 描述符,但在某些情况下自定义的描述符是有意义的,例如 SLQAlchemy 中的或者 e.g.自定义验证器。

    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
    作者最新文章
    编程开发 Python
    相关文章 更多
    python删除一个列表里的重复元素的方法与代码示例
    python删除一个列表里的重复元素的方法与代码示例

    学习如何使用Python高效删除列表中的重复元素。本文提供5种常见方法的代码示例,涵盖保持顺序与不保持顺序的场景,适合初学者和进阶开发者参考。

    Python写接口的步骤及完整代码示例
    Python写接口的步骤及完整代码示例

    详细讲解使用Python编写Web接口的核心步骤与完整代码示例,涵盖环境准备、路由定义、数据校验、服务启动及调试测试方法。

    codex怎么读取word文档及docx文件操作教程
    codex怎么读取word文档及docx文件操作教程

    介绍如何利用编程工具读取和解析Word文档(docx格式),涵盖基础文本提取代码示例、结构化数据处理逻辑,以及处理复杂排版时的技术局限与替代方案。

    怎么在Python中调用C语言代码提升性能
    怎么在Python中调用C语言代码提升性能

    详细讲解在Python中调用C语言代码提升性能的完整实践指南,包含原理分析、编译步骤、ctypes与CFFI具体实现、性能对比及常见陷阱。

    Python与C语言的性能差异及底层原理
    Python与C语言的性能差异及底层原理

    深入解析Python与C语言在执行效率上的数量级差异,从编译机制、变量内存布局、动态类型推断到GIL锁,系统阐明底层核心原理。

    Python和C语言哪个更适合编程入门
    Python和C语言哪个更适合编程入门

    客观对比Python与C语言在心智负担、底层机制与学习反馈上的核心差异,提供清晰有据的选择标准与切实的入门学习路径。

    selenium上传文件教程本地文件路径设置方法
    selenium上传文件教程本地文件路径设置方法

    深入解析Selenium处理文件上传的技术细节,涵盖标准HTML控件的路径直接注入法与非标准控件的系统级模拟方案,提供Windows与Linux环境下的路径设置最佳实践及常见异常排查。

    大数据开发语言选型:Java对比Scala与Python的优缺点及适用场景
    大数据开发语言选型:Java对比Scala与Python的优缺点及适用场景

    针对大数据工程场景,系统对比Java、Scala与Python在执行性能、生态结合、开发效率和维护成本上的核心差异,给出清晰的架构选型依据与落地方案。

    langgraph python guide中文入门教程详解
    langgraph python guide中文入门教程详解

    本篇LangGraph Python中文入门教程详解,系统梳理StateGraph状态机定义、节点编写、边与条件路由、检查点持久化(MemorySaver)等核心机制,提供从环境安装到完整循环智能体构建的代码示例与实操指导。

    Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践
    Windows 安装 Python:从官方入口到虚拟环境的可复现实践

    面向后端开发者,基于 Python 官方文档说明如何在 Windows 上安装 Python、创建 venv 虚拟环境及使用 pip 管理依赖。包含可复制命令、验证方法及工具选择边界,避免常见配置误区。

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    PDF教程
    PDF教程

    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

    Mac软件 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    Aperty macOS版
    Aperty macOS版
    macOS

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    WINDOWS 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    PixTV 网页版
    PixTV 网页版
    Windows

    PixTV 是一款在浏览器中使用的 AI 视觉内容创作平台,提供图片、视频、音频、文字生成、AI 分镜、局部重绘、提示词反推和无限画布等工具,适合短剧、漫剧、广告及社交媒体内容制作。