2.7 Python方法调用机制解析：从描述符到字节码执行

一、描述符——Python属性访问的幕后推手

描述符是Python中一个强大的特性，它通过实现特定的协议来控制属性访问。简单来说，描述符是一个包含__get__、__set__或__delete__方法的类对象。当访问一个类属性时，Python会检查该属性是否实现了这些方法，从而决定如何获取或设置它的值。一个描述符应该定义下面的方法中的一个或多个（至少包含__get__）：

• __get__(self, instance, owner)：定义获取属性时的行为，instance代表访问该属性的实例（如果是通过类访问则为None），owner代表属性所属的类。
• __set__(self, instance, value)：定义设置属性时的行为
• __delete__(self, instance)：定义删除属性时的行为

 当描述符同时实现了__get__和__set__方法时，我们称之为数据描述符，当只实现__get__方法时，我们称之为非数据描述符。在Python中，函数本质上都是非数据描述符，即所有函数的类实现了__get__方法，这也是为什么方法调用时能自动获取self参数的原因。例如：

class MyClass:def method(self):passobj = MyClass()
obj.method()
MyClass.method(obj)

 当调用Myclass中的method方法时，method的__get__方法被调用，返回一个"绑定方法"，自动将实例作为第一个参数（instance），类作为第二个参数（owner）。注意，当直接用类访问实例方法时，需要同时填入实例作为参数，否则会报错。

二、类的三种方法调用

在Python的类中，包含三种方法：实例方法、类方法和静态方法。实例方法不带装饰器，第一个参数为self，类方法带有@classmethod装饰器，第一个参数为cls，静态方法带有@staticmethod装饰器，参数任意。

装饰器是Python中一种强大的语法特性，它允许在不修改原函数代码的前提下，通过@decorator语法动态地增强或修改函数的行为。本质上，装饰器是一个可调用对象（通常是函数或类），它接收一个函数作为输入，并返回一个新的函数对象。当Python解释器遇到@decorator语法时，会自动将被装饰的函数传入装饰器，并用返回的新函数替换原函数。这种机制是实现类方法（@classmethod）和静态方法（@staticmethod）的基础。

下面我们给出一个Student类进行实际说明：

class Student:teacher='Teacher Zhang'def __init__(self, name, age, student_id):self.name = nameself.age = ageself.student_id = student_iddef say_hello(self):print(f"Hello, I'm {self.name}, and I'm {self.age} years old.")@classmethoddef introduce_teacher(cls):print(f"My teacher is {cls.teacher}.")@staticmethoddef do_homework(subject='mathematics'):print(f"I'm doing {subject} homework.")xiao_ming=Student('Xiao Ming', 12, 421432)
xiao_ming.say_hello()
xiao_ming.introduce_teacher()
xiao_ming.do_homework('Chinese')
Student.say_hello(xiao_ming)
Student.introduce_teacher()
Student.do_homework('mathematics')

容易分辨出，Student类中的say_hello方法是实例方法，实例方法是Python面向对象编程中最基础的方法类型，其核心特征是将实例本身作为第一个参数（通常命名为self）。当通过实例调用方法时，Python的描述符协议会自动触发函数的__get__方法，生成一个已绑定方法对象，这个过程对开发者完全透明。例如调用xiao_ming.say_hello()时，虽然方法定义时需要显式声明self参数，但实际调用时却不需要传递这个参数，这正是描述符在背后自动完成实例绑定的结果。这种机制使得实例方法能够自然地访问和修改实例状态，成为面向对象封装特性的重要实现基础。值得注意的是，当我们直接用类名调用实例方法时，需要传入一个实例作为参数，例如Student.say_hello(xiao_ming)，此时实例xiao_ming会自动填入__get__方法的instance参数中。

Student类中的introduce_teacher方法是类方法，类方法通过@classmethod装饰器定义，其最显著的特征是将类本身而非实例作为第一个参数（通常命名为cls）。这种方法的描述符实现与实例方法有本质区别：无论通过类直接访问还是通过实例访问，类方法的__get__总是返回绑定到类的方法对象。例如Student.introduce_teacher()和xiao_ming.introduce_teacher()最终都会接收到Student类作为cls参数。这种特性使类方法特别适合实现与类相关的工厂方法、备选构造器，或者需要访问类级别属性（如示例中的teacher变量）的操作，同时保持多态性。

Student类中的do_homework方法是静态方法，静态方法通过@staticmethod装饰器定义，是三种方法类型中最特殊的存在。它的描述符实现直接返回原始函数，既不绑定实例也不绑定类，就像一个普通函数那样被"塞进"类的命名空间中。调用xiao_ming.do_homework('Chinese')时，参数列表会原封不动地传递给函数，不会自动添加任何额外参数。这种特性使静态方法成为逻辑上属于类但又不需要访问实例或类状态的工具函数的理想载体。虽然静态方法可以通过实例或类调用，但从设计意图来看，它本质上更接近模块级函数，只是出于代码组织的目的被放置在类内部，与其他方法形成逻辑分组。

三、PVM执行字节码的底层视角

 我们将上面的Student类保存到文件target.py中，并在同目录下创建另一个脚本，其中保存下面的内容，运行后可以输出target模块中的字节码。

import target
import dis
import inspectif __name__ == '__main__':code = inspect.getsource(target)code_obj_module = compile(code, filename="<ast>", mode="exec")print("反汇编后的字节码：")dis.dis(code_obj_module)

 1. 类定义时的字节码分析

当Python解释器遇到类定义时，会生成特定的字节码指令序列来处理不同类型的方法。对于普通实例方法，字节码使用MAKE_FUNCTION指令创建函数对象后直接存储在类命名空间中。关键点在于，这些函数对象都实现了__get__方法，这是后续方法绑定的基础。

  8          20 LOAD_CONST               4 (<code object say_hello at 0x7f1e727e9190, file "<ast>", line 8>)22 LOAD_CONST               5 ('Student.say_hello')24 MAKE_FUNCTION            026 STORE_NAME               5 (say_hello)

类方法和静态方法的处理则更为复杂，在字节码层面可以看到明确的装饰器调用过程：先加载classmethod或staticmethod装饰器对象，然后加载函数代码对象，接着用MAKE_FUNCTION创建原始函数，最后通过CALL_FUNCTION应用装饰器。这个过程中，装饰器将原始函数转换为特殊的描述符对象，改变了其__get__方法的默认行为。

 11          28 LOAD_NAME                6 (classmethod)12          30 LOAD_CONST               6 (<code object introduce_teacher at 0x7f1e727e99d0, file "<ast>", line 11>)32 LOAD_CONST               7 ('Student.introduce_teacher')34 MAKE_FUNCTION            036 CALL_FUNCTION            138 STORE_NAME               7 (introduce_teacher)15          40 LOAD_NAME                8 (staticmethod)16          42 LOAD_CONST              12 (('mathematics',))44 LOAD_CONST               9 (<code object do_homework at 0x7f1e727e9b30, file "<ast>", line 15>)46 LOAD_CONST              10 ('Student.do_homework')48 MAKE_FUNCTION            1 (defaults)50 CALL_FUNCTION            152 STORE_NAME               9 (do_homework)

特别值得注意的是默认参数的处理差异。静态方法定义时如果包含默认参数（如subject='mathematics'），字节码会显示MAKE_FUNCTION带有参数标志，而类方法则没有这个特性。这种细节反映了Python对不同方法类型的差异化编译策略。

2. 三种方法调用时的字节码分析

方法调用的核心字节码指令是LOAD_METHOD和CALL_METHOD。观察字节码可以发现，无论哪种方法类型，调用时都使用相同的指令序列，这种统一性体现了Python虚拟机设计的优雅。LOAD_METHOD负责解析方法引用，而CALL_METHOD负责实际调用，参数处理则通过操作数来区分。

 20          26 LOAD_NAME                1 (xiao_ming)28 LOAD_METHOD              2 (say_hello)30 CALL_METHOD              032 POP_TOP21          34 LOAD_NAME                1 (xiao_ming)36 LOAD_METHOD              3 (introduce_teacher)38 CALL_METHOD              040 POP_TOP22          42 LOAD_NAME                1 (xiao_ming)44 LOAD_METHOD              4 (do_homework)46 LOAD_CONST               5 ('Chinese')48 CALL_METHOD              150 POP_TOP

不同方法在执行LOAD_METHOD时行为存在差异，对于实例方法，它会触发函数对象的__get__方法生成绑定方法；类方法则调用classmethod对象的__get__；静态方法则直接返回原函数。这些差异在字节码层面不可见，完全由描述符协议在运行时动态决定。

参数传递的字节码模式也值得关注，实例方法和类方法调用时，CALL_METHOD的操作数总是比实际显式参数少1，因为第一个参数（self或cls）由LOAD_METHOD隐式处理。而静态方法调用时，操作数严格等于显式参数数量，这与它的非绑定特性完全吻合。

3. 方法调用的本质

从虚拟机角度看，Python方法调用的本质是描述符协议与字节码解释的完美配合。LOAD_METHOD指令实际上执行了两个操作：属性查找和描述符转换。这个设计使得方法调用既保持了语法一致性，又能在运行时支持不同的绑定行为。

更深层次上，三种方法类型的统一调用机制反映了Python的"鸭子类型"哲学。PVM不关心方法的具体类型，只要对象实现了可调用接口，就能用相同的方式调用。这种动态性使得Python的方法系统极具扩展性，开发者可以自定义新的方法类型（如通过实现__get__的描述符类）。

最终，方法调用的性能优化也体现在字节码设计中。Python3.7引入的LOAD_METHOD/CALL_METHOD指令替代了旧版的LOAD_ATTR/CALL_FUNCTION组合，专门优化了方法调用场景。这种针对性优化使得方法调用比普通函数调用更高效，尽管背后要处理更复杂的绑定逻辑。

四、总结

通过描述符协议，Python实现了优雅而一致的方法调用机制：所有方法访问都通过描述符协议处理；不同类型的方法只是实现了不同的__get__行为；字节码层面统一处理，运行时动态决定调用方式。理解这一机制不仅能帮助我们更好地使用Python的面向对象特性，也为理解更高级的特性如property、super()等奠定了基础。描述符协议充分体现了Python"统一访问原则"的设计哲学，让不同实现细节在语法层面保持一致性。