ef get_keyword_names(self): for item in dir(self): kw = getattr(self, item) if hasattr(kw, "internal_robot_var_info"): for var in kw.internal_robot_var_info: if var in self.internal_robot_var_spec: assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" ) self.internal_robot_var_spec[var] = kw.robot_name return super().get_keyword_names() 解释一下这段代码的作用

时间: 2024-02-10 11:08:49 浏览: 78

详解Python中 __get__和__getattr__和__getattribute__的区别

__get__、__getattr__、__getattribute都是访问属性的方法,但作用不太相同,这里我们就来详解Python中 __get__和__getattr__和__getattribute__的区别: ### 详解 Python 中 `__get__` 和 `__getattr__` 与 `__getattribute__` 的区别在 Python 编程语言中，对象的属性访问机制是非常灵活且强大的。当我们试图通过点号（`.`）操作符去访问一个对象的属性时，Python 会根据一系列的规则来进行属性查找。在这个过程中，`__get__`、`__getattr__` 以及 `__getattribute__` 这三个特殊方法扮演着重要的角色。下面我们将深入探讨这三个方法之间的差异及其使用场景。 #### 引言：属性查找的基本流程在深入讨论之前，先了解一下基本的属性查找流程： 1. **检查实例字典** (`a.__dict__`)：首先检查对象自身的实例字典中是否存在该属性。 2. **查找类字典** (`A.__dict__`)：如果没有找到，则查找对象所属类的字典。 3. **处理描述符**：如果在类字典中找到了描述符，则优先调用描述符的 `__get__` 方法。 4. **沿着继承链搜索**：继续沿着类的继承链向上查找，直到找到属性或者到达基类。 5. **抛出异常**：如果整个过程都没有找到该属性，则会抛出 `AttributeError` 异常。 #### 1. `__getattribute__` `__getattribute__` 是在尝试获取任何属性时都会被调用的特殊方法。这意味着无论该属性是否存在于实例字典或类字典中，`__getattribute__` 都会被触发。它的主要职责是在访问属性前进行一些预处理工作。 - **调用时机**：只要尝试获取对象的属性就会被调用。 - **行为**：如果在 `__getattribute__` 中返回了一个值，那么这个值将被直接返回给调用者；如果未返回值或者返回 `object.__getattribute__(self, name)`，则将继续常规的属性查找流程。 - **注意**：如果定义了 `__getattribute__` 方法，则 `__getattr__` 不会被调用（除非在 `__getattribute__` 内显式调用 `__getattr__` 或引发 `AttributeError`）。示例代码中 `C` 类的 `__getattribute__` 方法就是这样一个典型的例子，它会在每次访问属性时被调用，并打印一条消息。 ```python class C(object): def __getattribute__(self, name): print("__getattribute__ called:", name) return object.__getattribute__(self, name) ``` #### 2. `__getattr__` `__getattr__` 是在常规属性查找失败后才会被调用的特殊方法。也就是说，当试图访问的对象中不存在该属性时，Python 才会调用 `__getattr__`。 - **调用时机**：当试图访问的对象没有该属性时会被调用。 - **行为**：`__getattr__` 的主要用途是在找不到属性的情况下提供一种自定义的回退机制，通常用于动态创建属性或者提供默认值。 - **注意**：如果定义了 `__getattribute__`，则 `__getattr__` 不会被调用（除非在 `__getattribute__` 内显式调用 `__getattr__` 或引发 `AttributeError`）。示例代码中的 `C` 类同时定义了 `__getattribute__` 和 `__getattr__` 方法。由于 `__getattribute__` 总是优先于 `__getattr__` 被调用，因此即使定义了 `__getattr__`，也不会在访问现有属性时被触发。 ```python class C(object): def __getattr__(self, name): print("__getattr__ called:", name) ``` #### 3. `__get__` `__get__` 是描述符协议的一部分，用于处理通过实例访问描述符的情况。描述符是一个实现了 `__get__`、`__set__` 或 `__delete__` 中至少一个方法的对象。当描述符作为类的属性被访问时，Python 会调用描述符的 `__get__` 方法。 - **调用时机**：当通过实例访问一个描述符时会被调用。 - **行为**：描述符的 `__get__` 方法允许我们在访问描述符时执行一些额外的操作，比如返回不同的值或者执行某些逻辑。 - **注意**：只有当描述符作为其他类的属性时，其 `__get__` 方法才会有意义。示例代码中的 `C` 类定义了一个 `__get__` 方法，它会在通过实例访问 `C` 类的实例属性时被调用。 ```python class C(object): def __get__(self, instance, owner): print("__get__ called", instance, owner) return self ``` ### 总结 - **`__getattribute__`**：用于所有属性访问的预处理，对属性访问进行控制或修改。 - **`__getattr__`**：在属性不存在时提供自定义的回退机制。 - **`__get__`**：描述符协议的一部分，用于处理通过实例访问描述符的情况。通过了解这些特殊方法的作用和调用时机，我们可以更灵活地控制 Python 对象的属性访问机制，从而实现更加复杂和强大的功能。

这段代码的作用是获取一个类（或其子类）中的所有可用关键字，并将其返回。关键字是指类中的方法，可以通过 Robot Framework 测试框架来调用。具体地说，这段代码通过 `dir(self)` 获取类中的所有属性和方法，然后遍历这些属性和方法。如果一个方法有 `internal_robot_var_info` 属性，那么它会被认为是一个关键字，并将其中定义的变量名（即 `internal_robot_var_info` 中的元素）添加到 `internal_robot_var_spec` 字典中，同时将这个方法的名称作为变量名所属的关键字名称。在添加变量名之前，代码会检查这个变量名是否已经被另一个关键字使用。如果是，则会抛出一个运行时异常。如果不是，则会将这个变量名和当前关键字的名称添加到 `internal_robot_var_spec` 字典中。最后，这个方法调用了 `super().get_keyword_names()`，并将其返回值作为自己的返回值。这个方法是在 Robot Framework 的库类中定义的，用于获取库中所有可用的关键字名称。

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python def __getattr__(self, attr):

def__getattr__(self,name:str)->Union[Tensor,'Module']:

if self.separate_models: model_attr = getattr(celltrack_model, model_params.target) self.model = model_attr(**model_params.kwargs) else: assert False, "Variable separate_models should be set to True!"

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