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，如果该类型有一个 data 描述符的属性，没有 __set__ 方法？同样，如果类型的属性是 data 没有 __delete__ 方法的描述符？

我问这个是因为我注意到 object.__getattribute__ 和 type.__getattribute__ 在属性 期间 而不是 引发 AttributeError ]lookup 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 object.__setattr__ 进行属性更新和通过 object.__setattr__ 进行属性删除之间的区别object.__delattr__ 另一方面（AttributeError 提高）：

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，说明了一方面通过 type.__getattribute__ 进行属性查找（AttributeError 未引发）与通过 type.__setattr__ 更新属性和通过 type.__setattr__ 删除属性之间的区别type.__delattr__ 另一方面（AttributeError 被提出）：

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，而不是获取 AttributeError 用于属性更新和属性删除。属性查找 returns 来自实例字典的值，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他们会做的那样） ).

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 级别，__set__ 和 __delete__ 对应于相同的 C 级别 slot, tp_descr_set, and deletion is specified by passing a null value to set. (This is similar to the design used for __setattr__ and __delattr__, which also correspond to a single slot，也通过 NULL 删除。）

如果您实施 __set__ 或 __delete__，C 级插槽将设置为 wrapper function 以查找 __set__ 或 __delete__ 并且称之为：

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”，也没试。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，就不会出现这种效果，但有人在设计 API 时不得不关心，我怀疑有人做了。

为什么 setattr 和 delattr 在这种情况下引发 AttributeError？

Why do setattr and delattr raise an AttributeError in this case?

python

attributes

lookup

python-descriptors

python-datamodel

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

Why do __setattr__ and __delattr__ raise an AttributeError in this case?

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attributes

lookup

python-descriptors

python-datamodel

为什么 setattr 和 delattr 在这种情况下引发 AttributeError？

Why do setattr and delattr raise an AttributeError in this case?