Python 描述符(Descriptor)入门

 更新时间:2016年11月20日 10:18:38   作者:Manjusaka   我要评论

本文给大家介绍的是Python中比较重要的一个知识点--描述符(Descriptor),描述符(descriptor)是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性,但是一旦你理解了之后,描述符的确还是有它的应用价值的。

很久都没写 Flask 代码相关了,想想也真是惭愧,然并卵,这次还是不写 Flask 相关,不服你来打我啊(就这么贱,有本事咬我啊

这次我来写一下 Python 一个很重要的东西,即 Descriptor (描述符)

初识描述符

老规矩, Talk is cheap,Show me the code. 我们先来看看一段代码

classPerson(object):
""""""
#----------------------------------------------------------------------
def__init__(self, first_name, last_name):
"""Constructor"""
 self.first_name = first_name
 self.last_name = last_name
#----------------------------------------------------------------------
 @property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)
if__name__=="__main__":
 person = Person("Mike","Driscoll")
 print(person.full_name)
# 'Mike Driscoll'
 print(person.first_name)
# 'Mike'

这段代大家肯定很熟悉,恩, property 嘛,谁不知道呢,但是 property 的实现机制大家清楚么?什么不清楚?那还学个毛的 Python 啊。。。开个玩笑,我们看下面一段代码

classProperty(object):
"Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"
def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
 self.fget = fget
 self.fset = fset
 self.fdel = fdel
ifdocisNoneandfgetisnotNone:
 doc = fget.__doc__
 self.__doc__ = doc
def__get__(self, obj, objtype=None):
ifobjisNone:
returnself
ifself.fgetisNone:
raiseAttributeError("unreadable attribute")
returnself.fget(obj)
def__set__(self, obj, value):
ifself.fsetisNone:
raiseAttributeError("can't set attribute")
 self.fset(obj, value)
def__delete__(self, obj):
ifself.fdelisNone:
raiseAttributeError("can't delete attribute")
 self.fdel(obj)
defgetter(self, fget):
returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
defsetter(self, fset):
returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
defdeleter(self, fdel):
returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

看起来是不是很复杂,没事,我们来一步步的看。不过这里我们首先给出一个结论: Descriptors 是一种特殊 的对象,这种对象实现了 __get__ , __set__ , __delete__ 这三个特殊方法。

详解描述符

说说 Property

在上文,我们给出了 Propery 实现代码,现在让我们来详细说说这个

classPerson(object):
""""""
#----------------------------------------------------------------------
def__init__(self, first_name, last_name):
"""Constructor"""
 self.first_name = first_name
 self.last_name = last_name
#----------------------------------------------------------------------
 @Property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)
if__name__=="__main__":
 person = Person("Mike","Driscoll")
 print(person.full_name)
# 'Mike Driscoll'
 print(person.first_name)
# 'Mike'

首先,如果你对装饰器不了解的话,你可能要去看看这篇文章,简而言之,在我们正式运行代码之前,我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描,对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中,这段代码

@Property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)

会触发这样一个过程,即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。

这个时候,同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题,欢迎在评论里进行讨论。

关于描述符

还记得之前我们所提到的一个定义么: Descriptors 是一种特殊的对象,这种对象实现了 __get__ , __set__ , __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中,为了体现描述符的重要性,有这样一段话:“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天,秒天秒地秒空气 。恩,在新式类中,属性,方法调用,静态方法,类方法等都是基于描述符的特定使用。

OK,你可能想问,为什么描述符是这么重要呢?别急,我们接着看

使用描述符

首先请看下一段代码

classA(object):#注:在 Python 3.x 版本中,对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承,如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要

defa(self):
pass
if__name__=="__main__":
 a=A()
 a.a()

大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ,好的,现在请大家思考下,我们在调用这个方法的时候发生了什么?

OK?想出来了么?没有?好的我们继续

首先我们调用一个属性的时候,不管是成员还是方法,我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中,如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议,那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了:“在这样一个调用过程中,有这样一个优先级顺序,如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ,那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中,优先调用我们描述符里的 __get__ 方法,如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ,那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性,如果不存在,则依照相应原则往上查找我们类,父类中的 __dict__ 中所包含的属性,一旦属性存在,则调用 __get__ 方法,如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象?没事,我们马上会讲,不过在这里,我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ,再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢?其实很简单,在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ,如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子:

importmath
classlazyproperty:
def__init__(self, func):
 self.func = func
def__get__(self, instance, owner):
ifinstanceisNone:
returnself
else:
 value = self.func(instance)
 setattr(instance, self.func.__name__, value)
returnvalue
classCircle:
def__init__(self, radius):
 self.radius = radius
pass
 @lazyproperty
defarea(self):
 print("Com")
returnmath.pi * self.radius *2
deftest(self):
pass
if__name__=='__main__':
 c=Circle(4)
 print(c.area)

好的,让我们仔细来看看这段代码,首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程,前面已经说了,我们不在重复。接着,在我们第一次调用 c.area 的时候,我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符,然后发现在 c 中既不存在描述符,也不存在这样一个属性,接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ,然后查找到名为 area 的属性,同时这是一个 non data descriptors ,由于我们的实例字典内并不存在 area 属性,那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法,并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着,我们在后续调用 c.area 的时候,我们能在实例字典中找到 area 属性的存在,且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ,于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法,而是直接从实例的字典中直接获取属性值。

描述符的使用

描述符的使用面很广,不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候,使用描述符,比如我们之前提到的这个例子

classlazyproperty:
def__init__(self, func):
 self.func = func
def__get__(self, instance, owner):
ifinstanceisNone:
returnself
else:
 value = self.func(instance)
 setattr(instance, self.func.__name__, value)
returnvalue
def__set__(self, instance, value=0):
pass

importmath

classCircle:
def__init__(self, radius):
 self.radius = radius
pass
 @lazyproperty
defarea(self, value=0):
 print("Com")
ifvalue ==0andself.radius ==0:
raiseTypeError("Something went wring")
returnmath.pi * value *2ifvalue !=0elsemath.pi * self.radius *2
deftest(self):
pass

利用描述符的特性实现懒加载,再比如,我们可以控制属性赋值的值

classProperty(object):
"Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"
def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
 self.fget = fget
 self.fset = fset
 self.fdel = fdel
ifdocisNoneandfgetisnotNone:
 doc = fget.__doc__
 self.__doc__ = doc
def__get__(self, obj, objtype=None):
ifobjisNone:
returnself
ifself.fgetisNone:
raiseAttributeError("unreadable attribute")
returnself.fget(obj)
def__set__(self, obj, value=None):
ifvalueisNone:
raiseTypeError("You can`t to set value as None")
ifself.fsetisNone:
raiseAttributeError("can't set attribute")
 self.fset(obj, value)
def__delete__(self, obj):
ifself.fdelisNone:
raiseAttributeError("can't delete attribute")
 self.fdel(obj)
defgetter(self, fget):
returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
defsetter(self, fset):
returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
defdeleter(self, fdel):
returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
classtest():
def__init__(self, value):
 self.value = value
 @Property
defValue(self):
returnself.value
 @Value.setter
deftest(self, x):
 self.value = x

如上面的例子所描述的一样,我们可以判断所传入的值是否有效等等。

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