描述符

描述符

描述符也是面向进阶的一种，由于它的涉及比较广，所以单独讲。

一、描述符

描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个,这也被称为描述符协议。

描述符的作用是用来代理另外一个类的属性，必须把描述符定义成一个类的类属性，不能定义到构造函数中。

描述符分为两种，一种是数据描述符：至少实现了__get__()和__set__()；另一种是非数据描述符：没有实现__set__()。

1.描述符格式

class Foo: #在python3中任何类都是新式类,它只要实现了三种方法之一,那么这个类就被称作一个描述符def __get__(self, instance, owner):  #调用一个属性时触发passdef __set__(self, instance, value):   #为一个属性赋值时触发passdef __delete__(self, instance):   #采用del删除属性时触发pass

2.描述符的使用

描述符该如何使用呢？具体代码如下：

class Foo:   #描述符def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')def __set__(self, instance, value):print('我是set方法')def __delete__(self, instance):print('我是delete方法')
class Bar:x = Foo()      #把描述符代理一个类的属性def __init__(self,n):  self.x = nb1 = Bar(10)
b1.x = 11111
b1.x
del b1.x

执行代码结果为：

我是set方法
我是set方法
我是get方法
我是delete方法

可以看出在实例化时也会触发__set__方法，因为在类Bar的初始化函数中self.x是被描述符代理的属性。那么对象b1中的属性字典中到底存不存在x这个值呢？具体代码如下所示：

class Foo():   #描述符def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')def __set__(self, instance, value):print('我是set方法')def __delete__(self, instance):print('我是delete方法')
class Bar:x = Foo()def __init__(self,n):  self.x = nb1 = Bar(10)
print(b1.__dict__)
b1.x = 11111
print(b1.__dict__)

执行结果为：

我是set方法
{}
我是set方法
{}

这是什么情况？无论是实例化操作还是赋值操作，在对象b1的属性字典中仍然为空。正是因为描述符的关系，它相当于把被描述符的类的调用属性操作、赋值操作、删除操作都赋予另一个类来实现，跟本身类并没有关系，当然这关系到优先级的问题。

3.描述符的优先级

我们要严格遵守优先级：类属性>数据描述符>实例属性>非数据描述符>找不到的属性触发__getattr__()。

（1）我们先对类属性>数据描述符进行分析，具体代码如下：

class Foo():def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')def __set__(self, instance, value):print('我是set方法')def __delete__(self, instance):print('我是delete方法')
class Bar:x = Foo()Bar.x=111   
print(Bar.x)   #结果为：111

上述代码打印结果仍为111，并没有执行数据描述符，是因为Bar类调用了本来要被描述符代理的属性x进行了修改。所有类属性的优先级比数据描述符高。

（2）数据描述符>实例属性的分析代码如下：

class Foo():def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')def __set__(self, instance, value):print('我是set方法')def __delete__(self, instance):print('我是delete方法')
class Bar:x = Foo()b1 = Bar()
b1.x  #结果为：我是get方法
b1.x = 111   #结果为：我是set方法

上述代码Foo类被定义成Bar类的类属性，即对Bar类进行实例化，实例属性只执行数据描述符的方法。说明了数据描述符的优先级高于实例属性。

（3）实例属性>非数据描述符的分析代码如下：

class Foo():def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')
class Bar:x = Foo()b1 = Bar()
b1.x = 111   
print(b1.__dict__)    #结果为：{'x': 111}

上述代码可以看出实例给自己属性进行赋值操作，可以在实例的属性字典中找到，这说明了实例属性的优先级高于非数据描述符。

（4）非数据描述符>找不到的属性触发__getattr__()的分析代码如下：

class Foo():def __get__(self, instance, owner):print('我是get方法')
class Bar:x = Foo()def __getattr__(self, item):print('我是getattr方法')
b1 = Bar()
b1.x    #结果为：我是get方法
b1.name   #结果为：我是getattr方法

上述代码可以看出找得到时触发__get__方法，找不到就会触发__getattr__方法。说明了非数据描述符的优先级高于找不到的属性触发__getattr__()。

4.描述符的应用

描述符可以应用到哪些场合呢？我们就来举个例子，通过描述符机制来实现参数的赋值类型限制。即：

class Typed:def __init__(self,key,expected_type):self.key = keyself.expected_type = expected_typedef __get__(self, instance, owner):print('get方法')return instance.__dict__[self.key]def __set__(self, instance, value):print('set方法')if not isinstance(value,self.expected_type):raise TypeError('你传入的类型不是%s' %self.expected_type)instance.__dict__[self.key] = valuedef __delete__(self, instance):print('delete方法')instance.__dict__.pop(self.key)
class People:name = Typed('name',str)age = Typed('age',int)salary = Typed('salary',float)def __init__(self,name,age,salary):self.name = nameself.age = ageself.salary = salaryp1 = People('alex',18,6666.66)
p2 = People(250,26,4568.55)  #不符合赋值类型，抛出异常

上述代码对象p1是满足参数的赋值类型，所以会触发三次__set__方法。而对象p2不符合赋值类型，就会抛出异常。

5.propetry

一个静态属性property本质就是实现了__get__，__set__，__delete__三种方法。

propetry有两种用法，第一种即：

class Foo:@property   #静态属性def AAA(self):print('get的时候运行')@AAA.setterdef AAA(self,value):print('set的时候运行',value)@AAA.deleterdef AAA(self):print('delete的时候运行')
f1 = Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

执行结果为：

get的时候运行
set的时候运行 aaa
delete的时候运行

上述代码中只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter。

第二种用法的代码实现如下：

class Foo:def get_AAA(self):print('get的时候运行')def set_AAA(self,value):print('set的时候运行',value)def del_AAA(self):print('delete的时候运行')AAA = property(get_AAA,set_AAA,del_AAA)  #内置property三个参数与get,set,delete一一对应
f1 = Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA

执行结果为：

get的时候运行
set的时候运行 aaa
delete的时候运行

上述两种用法的结果都是一样的。

我们也可以利用描述符自定制property，实现延时计算。我们先对一段代码进行分析，来看看我们利用描述符自定制property该如何实现相同的目的。即：

class Room:def __init__(self,name,width,length):self.name = nameself.width = widthself.length = length@property   #area=property(area)def area(self):return self.width*self.length
r1 = Room('别墅',15,16)
print(r1.area)   #结果为：240

在上述代码中@property相当于实现了area=property(area)，而property它是一个类，这是不是相当于property类定义成Room类的类属性，这不就是描述符的性质吗？它既然是描述符，那么它是数据描述符还是非数据描述符呢？从结果它打印实例属性可以看出，它是非数据描述符，因为实例属性的优先级>非数据描述符。假如我们自定制property，不采用内置的静态属性property，该如何实现上述代码，即：

class Lazyproperty:def __init__(self,func):self.func = funcdef __get__(self, instance, owner):return self.func(instance)  #instance实例本身
class Room:def __init__(self,name,width,length):self.name = nameself.width = widthself.length = length@Lazyproperty   #area=Lazyproperty(area)def area(self):return self.width*self.length
r1 = Room('别墅',15,16)
print(r1.area)   #结果为：240

上述代码中的@Lazyproperty是我自定制的，当然Lazyproperty类中我们只能定义成非数据描述符，否则不会执行area方法。

我们继续利用自定制property来实现延时计算功能：

class Lazyproperty:def __init__(self,func):self.func = funcdef __get__(self, instance, owner):print('get')if instance is None:     #被类调用必须写，否则报错，因为类没有实例return selfres = self.func(instance)  #instance实例本身setattr(instance,self.func.__name__,res)  #缓存return res
class Room:def __init__(self,name,width,length):self.name = nameself.width = widthself.length = length@Lazyproperty   #area=Lazyproperty(area)def area(self):return self.width*self.length
r1 = Room('别墅',15,16)
print(r1.area)  #从字典里先找，因为实例属性>非数据描述符，没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法
print(r1.area)  #先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算

上述代码实现了延时计算功能，这样这不会每次都打印get的操作。描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性。

 6.类的装饰器

类的装饰器与函数的装饰器性质是一样的，类的装饰器分为无参装饰器和有参装饰器。

我们先来定义一个无参的装饰器，即：

def deco(func):print('============')func.x = 1func.y = 2return func
@deco    #相当于Foo = deco(Foo)
class Foo:pass
print(Foo.__dict__)

执行结果为：

============
{'__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None, 'x': 1, 'y': 2}

上述代码当程序遇到@deco就马上执行了Foo=deco(Foo)，可以在结果可以看出Foo类中的属性字典中有键值对x与y。

下面我们来介绍有参的装饰器该如何定义：

def Typed(**kwargs):def deco(obj):for key,val in kwargs.items():setattr(obj,key,val)return objreturn deco@Typed(x=1,y=2,z=3)   #1.Typed(x=1,y=2,z=3)--->deco   2.@deco----->Foo=deco(Foo)
class Foo:pass
print(Foo.__dict__)@Typed(name='alex')  #@deco---->Bar=deco(Bar)
class Bar:pass
print(Bar.name)

执行的结果为：

{'__module__': '__main__', '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Foo' objects>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Foo' objects>, '__doc__': None, 'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
alex

上述代码定义了有参的装饰器，函数Typed是用来接收所有参数的。

下面我们利用装饰器的应用以及描述符来实现参数的赋值类型限制，即：

class Typed:def __init__(self,key,expected_type):self.key = keyself.expected_type = expected_typedef __get__(self, instance, owner):print('get方法')return instance.__dict__[self.key]def __set__(self, instance, value):print('set方法')if not isinstance(value,self.expected_type):raise TypeError('你传入的类型不是%s' %self.expected_type)instance.__dict__[self.key] = valuedef __delete__(self, instance):print('delete方法')instance.__dict__.pop(self.key)def deco(**kwargs):def wrapper(obj):for key,val in kwargs.items():setattr(obj,key,Typed(key,val))   #Typed(key,val)描述符return objreturn wrapper@deco(name = str,age = int,salary = float)
class People:def __init__(self,name,age,salary):self.name = nameself.age = ageself.salary = salaryp1 = People('alex',20,6666.66)

实例化时触发了三次__set__方法。在描述符里也规定了参数的赋值类型。

转载于:https://www.cnblogs.com/lzc69/p/11316469.html

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