python中的__dict__

类的__dict__返回的是：类的静态函数、类函数、普通函数、全局变量以及一些内置的属性都是放在类的__dict__里的，

而实例化对象的：__dict__中存储了一些类中__init__的一些属性值。 

import的py文件 __dict__返回的是：__init__的一些属性值  +  该py文件中的不在class中的方法（可以进行调用并得到返回值）

一、在一个py文件内调用：

可以通过__dict__访问类中的所有属性的键值对

__dict__的返回值为字典，你可以通过

class MyTestDict(object):
    a = 0
    b = 1
 
    def __init__(self):
        self.a = 2
        self.b = 3
 
    def test_func(name=None):
        print('I am {}'.format(name))
 
    @staticmethod
    def static_test():
        print('static_test')
 
    @classmethod
    def class_test(cls):
        print('class_test')
 
 
myTestDict = MyTestDict()
print(MyTestDict.__dict__)
print(myTestDict.__dict__)

{'__module__': '__main__',

'a': 0,

'b': 1,

'__init__': <function MyTestDict.__init__ at 0x7f1057ed5700>,

'test_func': <function MyTestDict.test_func at 0x7f1057e00c10>,

'static_test': <staticmethod object at 0x7f1057f84cd0>,

'class_test': <classmethod object at 0x7f1057f21400>,

'__dict__': <attribute '__dict__' of 'MyTestDict' objects>,

'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'MyTestDict' objects>,

'__doc__': None}

{'a': 2, 'b': 3}

通过__dict__实例化类：

这里要注意：利用__dict__实例化的时候，一定要在最后加上()，否则实例化不了

print(MyTestDict.__dict__["test_func"](name='XiaoMing'))

I am XiaoMing

二、在另外一个py文件调用：

official.py文件内容：

class MyTestDict(object):
    a = 0
    b = 1
 
    def __init__(self):
        self.a = 2
        self.b = 3
 
    def test_func(name=None):
        print('I am {}'.format(name))
 
    @staticmethod
    def static_test():
        print('static_test')
 
    @classmethod
    def class_test(cls):
        print('class_test')
 
 
 
# 如果在class外部，则在import这个py文件的时候，可以通过official.__dict__['test_func_Out'](name='Tom')来调用
def test_func_Out(name=None):
    print('I am {}'.format(name))
    return name

另外一个py文件：

这样可以调用另外py文件中的方法

import official
 
print(official.__dict__['test_func_Out'](name='Tom'))
 

I am Tom
Tom
 

三、为什么要使用__dict__？

其实一个很关键的原因是因为这样可以在import一些py文件的时候，可以通过自定义的args参数来指定使用哪个model（特别是当你有多个想要调用的model进行测试的时候），直接调整args的参数就可以了，很方便。否则的话你每次换一个模型进行测试，都需要重新写一次import XXX

例如在RCG中：

# load model
pretrained_encoder = models_pretrained_enc.__dict__[args.pretrained_enc_arch](proj_dim=args.rep_dim)
 
# load pre-trained encoder parameters
if 'moco' in args.pretrained_enc_arch:
    pretrained_encoder = models_pretrained_enc.load_pretrained_moco(pretrained_encoder, args.pretrained_enc_path)
elif 'simclr' in args.pretrained_enc_arch:
    pretrained_encoder = models_pretrained_enc.load_pretrained_simclr(pretrained_encoder, args.pretrained_enc_path)
else:
    raise NotImplementedError

在第一步的load model中，使用了__dict__[args.pretrained_enc_arch]来加载预训练的模型，然后再加载这个模型所对应的参数。

这样只需要修改args.pretrained_enc_arch]的参数就可以测试不同的预训练模型对模型带来的影响，否则话，你每次调用一个新的预训练模型，都需要重写语句。

import models_pretrained_enc
# 想要调用预训练模型1
pretrained_encoder1 = models_pretrained_enc.ExampleModel1(proj_dim=args.rep_dim)
# 想要调用预训练模型2
pretrained_encoder2 = models_pretrained_enc.ExampleModel2(proj_dim=args.rep_dim)
# 想要调用预训练模型3
pretrained_encoder3 = models_pretrained_enc.ExampleModel3(proj_dim=args.rep_dim)

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