Python：類 __dict__ 詳解

在 Python 的對象模型中，類本身也是對象。既然是對象，它就擁有自己的命名空間（namespace），而這個命名空間正是通過類的 __dict__ 屬性來承載的。

如果說實例 __dict__負責存儲實例對象的狀態（State），那么類 __dict__則負責定義行為與結構（Behavior & Structure）。深入理解類的 __dict__，是掌握 Python 中類屬性查找、描述符機制、繼承體系以及元編程的關鍵基礎。

一、類 __dict__ 的本質：mappingproxy

類 __dict__ 是一個映射對象，存儲了類級命名空間中的所有成員。

print(A.__dict__)

其核心內容包括：

? 類屬性：如 x。

? 方法函數：如 f（在類 __dict__ 中以原始函數形式存在）。

? 描述符對象：property、classmethod、staticmethod。

? 內置元數據：自動生成的屬性如 __module__、__doc__、 __dict__、__weakref__ 等。

類對象的命名空間（即類 __dict__）里存儲的是一切被定義在類體中的對象，而這些對象在被訪問時，會根據它們是否實現了描述符協議，表現出不同的身份。

存儲在 A.__dict__ 鍵值對中的鍵 “__dict__”，既不是類 __dict__，也不是實例 __dict__，它對應的值是一個 getset_descriptor（屬性描述符）。當調用 obj.__dict__ 時，實際上是觸發了類中的這個描述符，它負責去實例的內存地址中通過偏移量找到屬于該實例的 __dict__。

需要注意的是，類 __dict__ 并不是普通的字典（dict）：

type(A.__dict__)  #

這意味著它是一個只讀的映射視圖（mappingproxy），不允許進行直接修改操作。

# TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment

Python 的設計初衷是，類結構的修改必須通過屬性賦值語義（如 setattr(A, 'x', 10) 或 A.x = 10）來完成。

這樣做是為了確保每次修改都能觸發底層的元類鉤子、更新緩存，并維護描述符機制以及多繼承體系下的一致行為。

二、生成時機：類創建的“快照”

類 __dict__ 并非在運行期動態累積生成的，而是在類創建階段一次性生成的。

1、執行類體

Python 會先創建一個臨時命名空間（一個普通的字典），順序執行類體內的代碼。

    def f(self): pass

2、調用元類

類體執行完成后，將該命名空間傳遞給元類（默認是 type）。

等價于：

A = type('A', (object,), namespace)

其中 namespace 最終成為 A.__dict__ 的內容。

3、封裝視圖

元類完成類對象的實例化，并將該命名空間封裝為 mappingproxy 并綁定到類 __dict__。

因此，類 __dict__ 是類創建完成時的一個結構快照。后續通過 A.y = 2 等方式添加或修改屬性，實際上會同步更新其底層的映射內容。

三、屬性查找鏈中的核心角色

當訪問 obj.attr 時，Python 遵循一套嚴格的查找優先級：

1、數據描述符：先在類及其父類的 __dict__ 中查找實現了 __set__ 方法的描述符。

2、實例 __dict__：查找實例自身的屬性。

3、非數據描述符/普通屬性：在類 __dict__ 中查找方法（如普通函數）或類級變量。

4、父類 __dict__：按照 MRO（方法解析順序） 向上追溯。

5、兜底方案：觸發 __getattr__()。

可見，類 __dict__ 是屬性查找鏈中的核心節點。方法、屬性、描述符均來源于類 __dict__。

示例：

a.x  # 10（查找 A.__dict__ 得到）

因為 x 存在于 A.__dict__。

四、類 __dict__ 與繼承、MRO 的關系

（1）子類不會復制父類 __dict__

# B.__dict__  僅包含 B 新定義的成員，如 y

父類成員通過 MRO 查找，而非物理復制。

（2）MRO 決定類 __dict__ 的查找順序

屬性的繼承是通過 MRO 鏈條實現的。

# (

 , 

 , 

 )

當在 B 的實例中訪問 x 時，Python 先在 B.__dict__ 中查找；若未找到，則根據 B.__mro__ 進入 A.__dict__ 查找，以此類推。

B.__dict__  →  A.__dict__  →  object.__dict__

這種機制既保證了內存效率（無需冗余拷貝），也保證了動態性（修改父類時，子類可立即生效）。

五、類 __dict__ 與描述符機制

類 __dict__ 是描述符生效的唯一入口。

A.__dict__['x']  #

訪問 a.x 時，實際上會觸發：

property.__get__(a, A)

描述符必須存在于類的 __dict__ 中才能正常工作。實例的 __dict__ 僅用于存儲數據，無法承載描述符這類行為邏輯。

六、類 __dict__ 與方法綁定機制

在類 __dict__ 中，所有的實例方法都只是普通的函數對象：

print(type(A.__dict__['f']))  #

當通過實例訪問方法時：

a.f

Python 檢測到函數對象實現了描述符協議，于是自動調用：

function.__get__(a, A)

從而將函數綁定到實例上，生成一個 Bound Method 對象。

因此，方法定義在類的 __dict__ 中，實例本身并不擁有方法，實例只是提供 self 并完成方法綁定。

七、類 __dict__ 與元類寫入行為

元類可以在類創建階段直接修改即將成為類 __dict__ 的命名空間：

print(A.added)  # 輸出：42

自定義元類時，通過操作 namespace（即未來的 A.__dict__），我們可以實現自動注入屬性、修改類定義等功能：

print(Service.tag)  # 輸出: Processed

ORM 框架（如 Django, SQLAlchemy）正是利用這一點，將類屬性轉化為數據庫字段的映射。

八、常見誤解與澄清

誤解 1：類屬性存放在實例中

? 錯誤

? 正解：類屬性只存在于類 __dict__ 中。實例僅存儲個性化數據。

誤解 2：子類會復制父類 __dict__

? 錯誤

? 正解：子類僅通過 MRO 查找父類成員，兩者物理隔離。

誤解 3：可以隨意修改 A.__dict__

? 錯誤

? 正解：它是 mappingproxy，必須使用賦值語義（比如 A.attr = v）修改。

誤解 4：方法屬于實例

? 錯誤

? 正解：方法定義在類 __dict__ 中，訪問時通過描述符動態綁定實例。

小結

類 __dict__ 是類對象的命名空間，用于存儲類屬性、方法和描述符。它在類創建階段由元類一次性生成，并以只讀的 mappingproxy 形式暴露。類 __dict__ 是屬性查找、方法綁定、描述符生效和繼承體系運作的核心。子類不會復制父類 __dict__，而是通過 MRO 動態查找。

理解類 __dict__，有助于深入掌握 Python 的類模型、方法解析順序與元編程機制。

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