通过超级调用时，为什么我们必须使用__dunder__方法而不是运算符？

通过超级调用时，为什么我们必须使用__dunder__方法而不是运算符？

CPython的Bug跟踪程序的问题805304，“超级实例不支持项目分配”，让Raymond
Hettinger给出了有关所遇到的困难的详细解释。

这种方法无法自动运行的原因是，由于Python的方法缓存，此类方法必须在类上定义，而代理的方法则在运行时找到。

他提供了将提供此功能子集的补丁：

+   if (o->ob_type == &PySuper_Type) {+       PyObject *result;+       result = PyObject_CallMethod(o, "__setitem__", "(OO)", key, value);+       if (result == NULL)+return -1;+       Py_DECREF(result);+       return 0;+   }+

所以这显然是 可能的 。

但是，他得出结论

我一直在想，可以不考虑这一点，而只是证明超级对象仅在显式属性查找时才能发挥作用。

否则，要完全修复它，需要在每个直接从插槽表调用函数的位置组合Python，然后在插槽为空的情况下使用属性查找添加后续调用。

当涉及到诸如repr（obj）之类的函数时，我认为我们希望超级对象能够标识自己，而不是将调用转发给目标对象的__repr __（）方法。

争论似乎是，如果

__dunder__

方法被代理，那么要么被代理，要么

__repr__

它们之间存在不一致。

super()

因此，可能不希望代理这样的方法，以免它太接近程序员相当于一个不可思议的低谷的程度。