1、屬性描述符的基礎介紹
1.1 何為屬性描述符?
屬性描述符是一種Python語言中的特殊物件,用於定義和控制類屬性的行為。屬性描述符可以透過定義__get__、__set__、__delete__
方法來控制屬性的讀取、賦值和刪除操作。
透過使用屬性描述符,可以實現對屬性的訪問控制、型別檢查、計算屬性等高階功能。
如果一個物件定義了這些方法中的任何一個,它就是一個描述符。
看完上面的文字描述,是不是感覺一頭霧水,沒關係,接下來透過一個簡單的案例來講解屬性描述符的作用。
1.2 為什麼需要屬性描述符?
假設我們現在要做一個成績管理系統,在定義學生類時,我們可能這樣寫:
class Student(object):
def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):
self.name = name
self.age = age
self.cn_score = cn_score
self.en_score = en_score
def __str__(self):
return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)
xiaoming = Student("xiaoming", 18, 70, 55)
print(xiaoming)
1.2.1 init函式中做引數校驗
因為python是動態語言型別,不像靜態語言那樣,可以給引數指定型別,所以在傳參時,無法得知引數是否正確。比如,當cn_score傳入的值為字串時,程式並不會報錯。這個時候,一般就會想到對傳入的引數做校驗,當傳入的引數不符合要求時,拋錯。
class Student(object):
def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):
self.name = name
if not isinstance(age, int):
raise TypeError("age must be int")
if age <= 0:
raise ValueError("age must be greater than 0")
self.age = age
if not isinstance(cn_score, int):
raise TypeError("cn_score must be int")
if 0 <= cn_score <= 100:
raise ValueError("cn_score must be between 0 and 100")
self.cn_score = cn_score
if not isinstance(en_score, int):
raise TypeError("en_score must be int")
if 0 <= en_score <= 100:
raise ValueError("en_score must be between 0 and 100")
self.en_score = en_score
def __str__(self):
return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)
xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)
print(xiaoming)
雖然上面的程式碼可以實現引數校驗,但是過多的邏輯判斷在初始化函式里面,會導致函式特別臃腫,當增加新的引數時,需要增加邏輯判斷,一方面重複程式碼增加,另外也不符合開閉原則。
1.2.2 使用property做引數校驗
這個時候該怎麼處理呢,我們知道python的內建函式 property
可用於裝飾方法,使方法之看起來像屬性一樣。我們可以藉助此函式來最佳化程式碼,最佳化後如下:
class Student(object):
def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):
self.name = name
self.age = age
self.cn_score = cn_score
self.en_score = en_score
@property
def age(self):
return self.age
@age.setter
def age(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("age must be int")
if value <= 0:
raise ValueError("age must be greater than 0")
self.age = value
@property
def cn_score(self):
return self.cn_score
@cn_score.setter
def cn_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("cn_score must be int")
if 0 <= value <= 100:
raise ValueError("cn_score must be between 0 and 100")
self.cn_score = value
@property
def en_score(self):
return self.en_score
@en_score.setter
def en_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("en_score must be int")
if 0 <= value <= 100:
raise ValueError("en_score must be between 0 and 100")
self.en_score = value
def __str__(self):
return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)
xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)
print(xiaoming)
現在程式碼看起來已經挺不錯的了,確實。但是想想平常開發中,我們使用Diango 的 ORM 時,定義model時,只需要定義 modle 的屬性,就可以使其完成引數的校驗,比如ip = models.CharField(max_length=20, db_index=True, verbose_name='IP')
。這是怎麼做到的呢?
1.2.3 使用屬性描述符做引數校驗
其實,Django 是使用到了Python的屬性描述符 __get__、__set__
。接下來,我們使用上面的兩個方法,來進行改造。程式碼如下:
class Score:
def __init__(self, score):
self.score = score
def __get__(self, instance, owner):
return self.score
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("value must be int")
if 0 <= value <= 100:
self.score = value
else:
raise ValueError("value must be between 0 and 100")
class Age:
def __init__(self, age):
self.age = age
def __get__(self, instance, owner):
return self.age
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("age must be int")
if value <= 0:
raise ValueError("age must be greater than 0")
self.age = value
class Student(object):
age = Age(0)
cn_score = Score(0)
en_score = Score(0)
def __init__(self, name, _age, _cn_score, _en_score):
self.name = name
# 透過這裡引數名稱的區別,我們可以更加明確的知道,是呼叫
self.age = _age
self.cn_score = _cn_score
self.en_score = _en_score
def __str__(self):
return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)
xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)
print(xiaoming)
透過上面的定義,也能夠實現之前的功能,而且程式碼重用度更高,看起來也更加簡潔。
1.3 屬性描述符分類
常見的屬性描述符包括資料描述符和非資料描述符。
- 資料描述符
是指同時定義了
__get__、__set__
方法的屬性描述符,它可以完全控制屬性的讀寫操作。
- 非資料描述符
是指只定義了
__get__
方法的屬性描述符,它只能控制屬性的讀取操作,而不能控制屬性的賦值和刪除操作。
2、屬性描述符的詳細介紹
2.1 屬性描述符的呼叫時機
描述符本質就是一個新式類,在這個新式類中,至少實現了__get__、__set__、__delete__
中的一個,這也被稱為描述符協議。
-
__get__()
:呼叫一個屬性時,觸發 -
__set__()
:為一個屬性賦值時,觸發 -
__delete__()
:採用del刪除屬性時,觸發
透過下面的例子將更加清晰的知道 屬性描述符的呼叫時機。
class Age:
def __init__(self, age):
self.age = age
def __get__(self, instance, owner):
print("coming __get__")
return self.age
def __set__(self, instance, value):
print("coming __set__")
if not isinstance(value, int):
raise TypeError("age must be int")
if value <= 0:
raise ValueError("age must be greater than 0")
self.age = value
def __delete__(self, instance):
print("coming __del__")
del self.age
class Student(object):
age = Age(0)
def __init__(self, name):
self.name = name
xiaoming = Student("xiaoming")
xiaoming.age = 9
print(xiaoming.age)
del xiaoming.age
#################
結果:
coming __set__
coming __get__
coming __del__
2.2 屬性的搜尋順序
這裡跟屬性描述符關係不是特別大,主要是看看屬性的搜尋順序。
預設的屬性訪問是從物件的字典中 get, set, 或者 delete 屬性。例如a.x的查詢順序是:
a.__getattribute__() -> a.__dict__['age'] -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基類(不包括元類)-> a.__getattr__ -> 拋錯
如果查詢的值是物件定義的描述方法之一,python可能會呼叫描述符方法來過載預設行為,發生在這個查詢環節的哪裡取決於定義了哪些描述符方法。
1、非資料描述器,例項的屬性搜尋順序如下:
a.__getattribute__() -> a.__dict__['age'] -> a.__get__() -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基類(不包括元類)-> a.__getattr__ -> 拋錯
。
class Age(object):
def __get__(self, instance, owner):
print("coming __get__")
return "__get__"
# def __set__(self, instance, value):
# print("coming __set__")
# self.age = value
class A2(object):
age = 10
def __init__(self):
self.age = 1000
class A(object):
age = Age()
def __init__(self):
super().__init__()
# def __getattribute__(self, item):
# print("coming __getattribute__")
# return "xxx"
#
def __getattr__(self, item):
print("coming __getattr__")
return "__getattr__"
a = A()
print(a.age)
2、資料描述器,例項的屬性搜尋順序如下:
a.__getattribute__() -> a.__get__() -> a.__dict__['age'] -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基類(不包括元類)-> a.__getattr__ -> 拋錯
。
class Age(object):
def __get__(self, instance, owner):
print("coming __get__")
return "__get__"
def __set__(self, instance, value):
print("coming __set__")
self.age = value
class A2(object):
def __init__(self):
self.age = 1000
class A(object):
age = Age()
def __init__(self):
self.age = 100
super().__init__()
# def __getattribute__(self, item):
# print("coming __getattribute__")
# return "xxx"
#
def __getattr__(self, item):
print("coming __getattr__")
return "__getattr__"
a = A()
print(a.age)
參考連結:
[屬性描述符:__get__函式、__set__函式和__delete_函式](