它看起来像字典，但实际上是一个特殊的mappingproxy对象
当您打印Person.__dict__时，虽然输出看起来像字典，但它的真实身份是：

python
print(type(Person.dict)) # 输出: <class 'mappingproxy'>
这是Python内部实现的只读字典代理对象，核心特点是：

字典式接口：支持keys()/values()/items()等字典操作

禁止直接修改：保护类属性不被意外篡改

实时视图：始终反映类命名空间的最新状态
这也是为什么Person.dict.dict 会报错 AttributeError，这是因为 Person.dict 返回的是一个 mappingproxy 对象，而不是普通的字典，而 mappingproxy 本身没有 dict 属性
实例对象（如 p = Person()）的 dict 是一个 普通字典，但字典本身没有 dict 属性
p = Person()
print(type(p.dict)) # <class 'dict'>
print(p.dict.dict) # AttributeError: 'dict' object has no attribute 'dict'
字典是 Python 的基础数据类型，它没有 dict 属性，所以访问 p.dict.dict 也会报错。

这个A.dict['dict']为啥又可以了呢，用[],不用.
为什么A.dict['dict']有效？
(1) 绕过描述符协议
A.__dict__返回的是mappingproxy（类命名空间的只读视图）

用[]访问时：

直接操作这个mappingproxy字典
不会触发__dict__描述符的__get__方法

直接返回描述符对象本身
class A: pass
print(type(A.dict['dict'])) # <class 'getset_descriptor'>
这个getset_descriptor是Python内部实现的专门用于管理实例__dict__的描述符

打印结果：
class A: pass

相当于：
class DictDescriptor:
def get(self, obj, owner):
if obj is None:
return owner.dict # 类访问时返回类命名空间
return obj.dict # 实例访问时返回实例属性字典

def __set__(self, obj, value):
    obj.__dict__ = value  \# 控制实例属性的整体替换

2. 与自定义描述符的对比
   特性 ----- dict__描述符 ---------------------- 自定义Temperature描述符
   目标-----------管理实例属性存储字典----------------控制特定属性的访问逻辑
   存储位置---------------类__dict__中的特殊描述符----------------作为类属性存在
   触发时机-----------任何实例属性访问时--------------仅修饰的特定属性访问时
   底层实现--------------C语言实现的getset_descriptor------------------Python实现的__get/set
   典型操作--------------------整体获取/替换__dict__--------------------属性值转换/验证

# 字典式访问：拿到描述符对象本身
desc = A.dict['dict'] # <attribute 'dict' of 'A' objects>
print(type(desc)) # <class 'getset_descriptor'>

A.dict 是 mappingproxy 类型（类的命名空间只读视图）
mappingproxy 本身没有 dict 属性（因为它不是常规Python对象）

分层解析
(1) 类的 dict（mappingproxy）
python
class A: pass

print(type(A.dict)) # <class 'mappingproxy'>
作用：提供对类命名空间的只读访问

特性：

• 是CPython内部实现的特殊对象
• 没有Python级别的__dict__属性
• 通过C代码直接访问类的原始字典

(2) 普通对象的 dict
python
a = A()
print(type(a.dict)) # <class 'dict'>
作用：存储实例属性

特性：

• 是真正的Python字典
• 但字典类型本身也没有__dict__属性

这种设计体现了Python的分层优化思想：

• 类__dict__需要保护：用mappingproxy防止意外修改
• 代理对象要极简：mappingproxy只做视图，不承担存储
• 避免无限递归：如果mappingproxy有__dict__，那么它的__dict__又需要代理，形成死循环