在 Python 中，并非所有对象的 print 输出都是字典形式，但许多对象的 print 输出确实会以类似字典的结构展示，这取决于对象的 repr 或 str 方法的实现方式。
Person.dict 输出类似字典，是因为 mappingproxy 类型的 repr 方法被设计成返回字典风格的字符串表示，方便开发者查看类属性。
class Person:
species = "Human"

print(Person.dict) # 输出类似字典，但实际是 mappingproxy
print(type(Person.dict)) # <class 'mappingproxy'>
=输出结果===
{
'module': 'main',
'species': 'Human',
'dict': <attribute 'dict' of 'Person' objects>,
'weakref': <attribute 'weakref' of 'Person' objects>,
'doc': None
}
虽然输出看起来像字典，但 Person.dict 本身是 mappingproxy，不能直接修改

不是所有对象的 print 都像字典
Python 对象的 print 行为由 repr 或 str 决定，不同对象有不同的输出风格：
(1) 普通对象（无 dict）
python
x = 123
print(x) # 123（整数，不是字典形式）

s = "hello"
print(s) # hello（字符串，不是字典形式）
(2) 自定义类的实例
python
class Dog:
def init(self, name):
self.name = name

d = Dog("Buddy")
print(d) # <main.Dog object at 0x7f8c1a2b3d90>（默认输出内存地址）
如果想让它输出字典形式，可以自定义 repr：

python
class Dog:
def init(self, name):
self.name = name

def __repr__(self):
    return str(self.__dict__)  # 强制输出字典形式

d = Dog("Buddy")
print(d) # {'name': 'Buddy'}（现在像字典）

(3) 特殊对象（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame）
python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr) # [1 2 3]（不是字典形式）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 总结
Person.dict 输出像字典，但实际是 mappingproxy（只读字典视图）。

不是所有 Python 对象的 print 都像字典，只有部分对象（如 dict、自定义 repr 的类）会这样。

基本类型（int, str）、容器（list, dict）、第三方库对象（numpy.ndarray）通常不以字典形式输出。

如果想自定义 print 行为，可以重写 repr 或 str。4]})
print(df) # 输出表格形式，不是字典