dict 是 Python 中用于查看对象属性字典的内置属性，返回包含实例或类自定义属性的字典。1. 它仅包含动态添加的实例属性，不包括类方法、继承属性或使用 slots 的属性；例如 Person 类中 species 为类属性，不在实例 dict 中。2. 类与实例的 dict 独立存在，修改实例 dict 不影响类，但实例属性优先于类属性访问。3. 若类定义了 slots__，则实例无 __dict__，以节省内存并禁止动态添加属性，如 Point 类设置 x、y 后无法添加 z 属性。4. 直接修改 __dict 可绕过 property setter 验证逻辑，破坏封装性，如 BankAccount 中绕过余额校验导致负值。5. 在 Python 3.7 前 dict 不保证属性顺序，虽现版本已有序，但旧环境需注意兼容性。合理使用可辅助调试与动态编程，但应避免滥用引发风险。
__dict__ 是 Python 中一个非常有用的属性，用于查看类或实例的属性字典。它返回一个包含对象所有可写属性的字典。虽然使用方便，但在实际开发中需要注意一些关键点，避免误用导致问题。
1. __dict__ 只包含实例或类的自定义属性
Python 对象的 __dict__ 仅保存动态添加的属性，不会包含类中定义的方法、从父类继承的属性，或者使用 __slots__ 的属性。
例如：class Person:
species = "Homo sapiens"
def __init__(self, name):
self.name = namep = Person("Alice")
p.age = 30
print(p.dict) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30}
这里 species 是类属性，不在实例的 __dict__ 中；方法如 __init__ 也不会出现。
2. 类和实例的 __dict__ 是分开的
类有自己的 __dict__，实例也有自己的 __dict__。修改实例的 __dict__ 不会影响类，但访问属性时会遵循 MRO 和属性查找链。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
示例：class Dog:
color = "brown"
d = Dog()
d.dict['color'] = "white" # 动态添加实例属性
print(d.color) # 输出: white（实例属性优先）
此时实例的 color 覆盖了类属性，但类的 __dict__ 并未改变。
3. __slots__ 会禁用 __dict__
如果类定义了 __slots__，实例将不再拥有 __dict__，以节省内存并限制动态属性添加。
示例：class Point:
__slots__ = ['x', 'y']
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = yp = Point(1, 2)
p.z = 3 # 报错：AttributeError
print(p.dict) # 报错：没有 dict
这种情况下无法通过 __dict__ 动态添加属性，也不可访问该属性。
4. 直接修改 __dict__ 可能引发意外行为
虽然可以手动更新 __dict__，但容易绕过属性验证、property setter 或描述符逻辑。
比如：class BankAccount:
def __init__(self, balance):
self._balance = balance
@property
def balance(self):
return self._balance
@balance.setter
def balance(self, value):
if value < 0:
raise ValueError("Balance cannot be negative")
self._balance = valueacc = BankAccount(100)
acc.dict['_balance'] = -50 # 绕过 setter
print(acc.balance) # 输出: -50，违反了业务规则
这种操作破坏了封装性，应尽量避免。
5. __dict__ 不保证顺序（旧版本）
在 Python 3.7 之前，字典不保证插入顺序。虽然现代 Python（3.7+）已默认保持顺序，但若需兼容旧版本或确保顺序，建议使用 collections.OrderedDict 或明确排序。
基本上就这些。合理使用 dict 能帮助调试和动态编程，但要注意其局限性和潜在风险。
