Python之描述符的功能实例

这篇文章主要为大家详细介绍了Python之描述符的功能实例，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

感兴趣的小伙伴，下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧！

一、描述符定义

描述符是一种类，我们把实现了__get__()、__set__()和__delete__()中的其中任意一种方法的类称之为描述符。

描述符的作用是用来代理一个类的属性，需要注意的是描述符不能定义在被使用类的构造函数中，只能定义为类的属性，它只属于类的，不属于实例，我们可以通过查看实例和类的字典来确认这一点。

描述符是实现大部分Python类特性中最底层的数据结构的实现手段，我们常使用的@classmethod、@staticmethd、@property、甚至是__slots__等属性都是通过描述符来实现的。它是很多高级库和框架的重要工具之一，是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个非常重要组件。

如下示例一个描述符及引用描述符类的代码：

代码如下：

class Descriptors:
 
    def __init__(self, key, value_type):
        self.key = key
        self.value_type = value_type
 
    def __get__(self, instance, owner):
        print("===> 执行Descriptors的 get")
        return instance.__dict__[self.key]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print("===> 执行Descriptors的 set")
        if not isinstance(value, self.value_type):
            raise TypeError("参数%s必须为%s" % (self.key, self.value_type))
        instance.__dict__[self.key] = value
 
    def __delete__(self, instance):
        print("===>  执行Descriptors的delete")
        instance.__dict__.pop(self.key)
 
 
class Person:
    name = Descriptors("name", str)
    age = Descriptors("age", int)
 
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
 
 
person = Person("xu", 15)
print(person.__dict__)
person.name
person.name = "xu-1"
print(person.__dict__)
# 结果：
#     ===> 执行Descriptors的 set
#     ===> 执行Descriptors的 set
#     {'name': 'xu', 'age': 15}
#     ===> 执行Descriptors的 get
#     ===> 执行Descriptors的 set
#     {'name': 'xu-1', 'age': 15}

Python基础分析之描述符

其中，Descriptors类就是一个描述符，Person是使用描述符的类。

类的__dict__属性是类的一个内置属性，类的静态函数、类函数、普通函数、全局变量以及一些内置的属性都是放在类__dict__里。

在输出描述符的变量时，会调用描述符中的__get__方法，在设置描述符变量时，会调用描述符中的__set__方法。

二、描述符的种类和优先级

描述符分为数据描述符和非数据描述符。

至少实现了内置__set__()和__get__()方法的描述符称为数据描述符；实现了除__set__()以外的方法的描述符称为非数据描述符。

描述符的优先级的高低顺序：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__()。

在上述“描述符定义”章节的例子中，实例person的属性优先级低于数据描述符Descriptors，所以在赋值或获取值过程中，均调用了描述符的方法。

代码如下：

class Descriptors:
    def __get__(self, instance, owner):
        print("===> 执行 Descriptors get")
 
    def __set__(self, instance, value):
        print("===> 执行 Descriptors set")
 
    def __delete__(self, instance):
        print("===> 执行 Descriptors delete")
 
 
class University:
    name = Descriptors()
 
    def __init__(self, name):
        self.name = name

Python基础分析之描述符

 

类属性 > 数据描述符

代码如下：

# 类属性 > 数据描述符
# 在调用类属性时，原来字典中的数据描述法被覆盖为 XX-XX
print(University.__dict__)  # {..., 'name': <__main__.Descriptors object at 0x7ff8c0eda278>,}
 
University.name = "XX-XX"
print(University.__dict__)  # {..., 'name': 'XX-XX',}

Python基础分析之描述符

数据描述符 > 实例属性

代码如下：

# 数据描述符 > 实例属性
# 调用时会现在实例里面找，找不到name属性，到类里面找，在类的字典里面找到 'name': <__main__.Descriptors object at 0x7fce16180a58>
# 初始化时调用 Descriptors 的 __set__； un.name 调用  __get__
print(University.__dict__)
un = University("xx-xx")
un.name
# 结果：
#     {..., 'name': <__main__.Descriptors object at 0x7ff8c0eda278>,}
#     ===> 执行 Descriptors set
#     ===> 执行 Descriptors get

Python基础分析之描述符

下面是测试 实例属性、 非数据描述符、__getattr__ 使用代码

代码如下：

class Descriptors:
    def __get__(self, instance, owner):
        print("===>2 执行 Descriptors get")
 
 
class University:
    name = Descriptors()
 
    def __init__(self, name):
        self.name = name
 
    def __getattr__(self, item):
        print("---> 查找 item = {}".format(item))

Python基础分析之描述符

实例属性 > 非数据描述符

代码如下：

# 实例属性 > 非数据描述符
# 在创建实例的时候，会在属性字典中添加 name，后面调用 un2.name 访问，都是访问实例字典中的 name
un2 = University("xu2")
print(un2.name)  # xu    并没有调用到  Descriptors 的 __get__
print(un2.__dict__)  # {'name': 'xu2'}
un2.name = "xu-2"
print(un2.__dict__)  # {'name': 'xu-2'}

Python基础分析之描述符

非数据描述符 > 找不到的属性触发__getattr__

代码如下：

# 非数据描述符 > 找不到的属性触发__getattr__
# 找不到 name1 使用 __getattr__
un3 = University("xu3")
print(un3.name1)  # ---> 查找 item = name1

Python基础分析之描述符

三、描述符的应用

使用描述符检验数据类型

代码如下：

class Typed:
    def __init__(self, key, type):
        self.key = key
        self.type = type
 
    def __get__(self, instance, owner):
        print("---> get 方法")
        # print("instance = {}, owner = {}".format(instance, owner))
        return instance.__dict__[self.key]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print("---> set 方法")
        # print("instance = {}, value = {}".format(instance, value))
        if not isinstance(value, self.type):
            # print("设置name的值不是字符串： type = {}".format(type(value)))
            # return
            raise TypeError("设置{}的值不是{},当前传入数据的类型是{}".format(self.key, self.type, type(value)))
        instance.__dict__[self.key] = value
 
    def __delete__(self, instance):
        print("---> delete 方法")
        # print("instance = {}".format(instance))
        instance.__dict__.pop(self.key)
 
 
class Person:
    name = Typed("name", str)
    age = Typed("age", int)
 
    def __init__(self, name, age, salary):
        self.name = name
        self.age = age
        self.salary = salary
 
 
p1 = Person("xu", 99, 100.0)
print(p1.__dict__)
p1.name = "XU1"
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)
# 结果：
#     ---> set 方法
#     ---> set 方法
#     {'name': 'xu', 'age': 99, 'salary': 100.0}
#     ---> set 方法
#     {'name': 'XU1', 'age': 99, 'salary': 100.0}
#     ---> delete 方法
#     {'age': 99, 'salary': 100.0}

Python基础分析之描述符

四、描述符 + 类装饰器  （给 Person类添加类属性）

类装饰器，道理和函数装饰器一样

代码如下：

def Typed(**kwargs):
    def deco(obj):
        for k, v in kwargs.items():
            setattr(obj, k, v)
        return obj
    return deco
 
 
@Typed(x=1, y=2)  # 1、Typed(x=1, y=2) ==> deco   2、@deco ==> Foo = deco(Foo)
class Foo:
    pass
 
 
# 通过类装饰器给类添加属性
print(Foo.__dict__)  # {......, 'x': 1, 'y': 2}
print(Foo.x)

Python基础分析之描述符

使用描述符和类装饰器给 Person类添加类属性

代码如下：

"""
描述符 + 类装饰器
"""
class Typed:
    def __init__(self, key, type):
        self.key = key
        self.type = type
 
    def __get__(self, instance, owner):
        print("---> get 方法")
        # print("instance = {}, owner = {}".format(instance, owner))
        return instance.__dict__[self.key]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print("---> set 方法")
        # print("instance = {}, value = {}".format(instance, value))
        if not isinstance(value, self.type):
            # print("设置name的值不是字符串： type = {}".format(type(value)))
            # return
            raise TypeError("设置{}的值不是{},当前传入数据的类型是{}".format(self.key, self.type, type(value)))
        instance.__dict__[self.key] = value
 
    def __delete__(self, instance):
        print("---> delete 方法")
        # print("instance = {}".format(instance))
        instance.__dict__.pop(self.key)
 
 
def deco(**kwargs):
    def wrapper(obj):
        for k, v in kwargs.items():
            setattr(obj, k, Typed(k, v))
        return obj
    return wrapper
 
 
@deco(name=str, age=int)
class Person:
    # name = Typed("name", str)
    # age = Typed("age", int)
 
    def __init__(self, name, age, salary):
        self.name = name
        self.age = age
        self.salary = salary
 
 
p1 = Person("xu", 99, 100.0)
print(Person.__dict__)
print(p1.__dict__)
p1.name = "XU1"
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)
# 结果：
#     ---> set 方法
#     ---> set 方法
#     {..., 'name': <__main__.Typed object at 0x7f3d79729dd8>, 'age': <__main__.Typed object at 0x7f3d79729e48>}
#     {'name': 'xu', 'age': 99, 'salary': 100.0}
#     ---> set 方法
#     {'name': 'XU1', 'age': 99, 'salary': 100.0}
#     ---> delete 方法
#     {'age': 99, 'salary': 100.0}

Python基础分析之描述符

五、利用描述符自定义 @property

代码如下：

class Lazyproperty:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
 
    def __get__(self, instance, owner):
        print("===> Lazypropertt.__get__ 参数: instance = {}, owner = {}".format(instance, owner))
        if instance is None:
            return self
        res = self.func(instance)
        setattr(instance, self.func.__name__, res)
        return self.func(instance)
 
    # def __set__(self, instance, value):
    #     pass
 
 
class Room:
 
    def __init__(self, name, width, height):
        self.name = name
        self.width = width
        self.height = height
 
    # @property  # area=property(area)
    @Lazyproperty  # # area=Lazyproperty(area)
    def area(self):
        return self.width * self.height
 
#  @property 测试代码
# r = Room("房间", 2, 3)
# print(Room.__dict__)  # {..., 'area': <property object at 0x7f8b42de5ea8>,}
# print(r.area)  # 6
 
# r2 = Room("房间2", 2, 3)
# print(r2.__dict__)  # {'name': '房间2', 'width': 2, 'height': 3}
# print(r2.area)
 
# print(Room.area)  # <__main__.Lazyproperty object at 0x7faabd589a58>
 
r3 = Room("房间3", 2, 3)
print(r3.area)
print(r3.area)
# 结果（只计算一次）：
#     ===> Lazypropertt.__get__ 参数: instance = <__main__.Room object at 0x7fd98e3757b8>, owner = <class '__main__.Room'>
#     6
#     6

Python基础分析之描述符

六、property 补充

代码如下：

class Foo:
 
    @property
    def A(self):
        print("===> get A")
 
    @A.setter
    def A(self, val):
        print("===> set A, val = {}".format(val))
 
    @A.deleter
    def A(self):
        print("===> del A")
 
 
f = Foo()
f.A         # ===> get A
f.A = "a"   # ===> set A, val = a
del f.A     # ===> del A
 
 
 
class Foo:
 
    def get_A(self):
        print("===> get_A")
 
    def set_A(self, val):
        print("===> set_A, val = {}".format(val))
 
    def del_A(self):
        print("===> del_A")
 
    A = property(get_A, set_A, del_A)
 
 
f = Foo()
f.A         # ===> get_A
f.A = "a"   # ===> set_A, val = a
del f.A     # ===> del_A

Python基础分析之描述符

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