python 描述器

描述器定义

① 实现描述符协议
  • 实现 __get__(), __set__(), __delete__() 方法
② 实例&类属性、方法的访问
  • 1、类和实例的访问
    # 标准的描述符定义
    class Quanty:
        def __init__(self, weight):
            self.weight = weight
        
        def __get__(self, instance, cls):
            return self.weight
            
        def __set__(self, instance, value):
            self.weight = value
    
    class Person:
        name = 'PY_ONE'
        weight = Quanty(90)  # 描述器实例
        
        def __init__(self, age):
            self.age = age
        
        @classmethod
        def get_verson(cls):
            return 1.0
        
        @staticmethod
        def find_version():
            return 1.0
    
    • 使用 vars()__dict__查看对象的属性
    # Person 类对象
    >>> vars(Person)
    >>> mappingproxy({
        '__dict__': <attribute '__dict__' of 'Person' objects>,
        '__doc__': None,
        '__init__': <function __main__.Person.__init__>,
        '__module__': '__main__',
        '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Person' objects>,
        'find_version': <staticmethod at 0x10544ed30>,
        'get_verson': <classmethod at 0x10544e240>,
        'name': 'PY_ONE',
        'weight': <__main__.Quanty at 0x105472cc0>
    })
    
    # Person 实例对象
    >>> per = Person(18)
    >>> vars(per)
    >>> {'age': 18}
    
    # 可以看到,实例对象 per 只有 age 一个属性,类 Person 有 name, get_version, find_version, weight 属性
    
    • 类属性可以使用实例或类对象访问,只有类才能修改
    >>> p1, p2 = Person(16), Person(17)
    >>> p1.name  # PY_ONE
    >>> p2.name  # PY_ONE
    >>> Person.name  # PY_ONE
    
    >>> p1.name = 'PY_WJ'
    >>> Person.name  # PY_ONE
    >>> p2.name  # PY_ONE
    >>> p1.name  # PY_ONE
    
    >>> Person.name = '_PY'
    >>> p2.name  # _PY
    >>> p1.name  # PY_WJ
    
    • 属性访问的原理与描述器
    # 属性访问就是基于 Python 的描述器实现。类或者实例通过 . 操作符访问属性,会先访问对象的 __dict__,如果没有再访问类(或父类,元类除外)的 __dict__。如果最后这个 __dict__ 的对象是一个描述器,则会调用描述器的 __get__ 方法
    
    >>> p2.name  # 等同于调用 p2.__dict__,发现 name 不在此属性字典中,则尝试调用 type(p2).__dict__,发现此属性存在,且此属性的对象是字符串,故为 type(p2).__dict__['name']
    
    >>> p2.weight  # 和上述调用一致,不过在 type(p2).__dict__['weight']的对象是一个描述器,故最终调用如下 type(p2).__dict__['weight'].__get__(p2, type(p2))
    
    • 类方法的调用
    >>> p1.get_version  # 调用同上,发现 p1 实例中没有 get_version 属性,且 type(p1).__dict__['get_version'] 的对象是 classmethod 实例,故最终调用如下 type(p1).__dict__['get_version'].__get__(Person)
    
    • 静态方法同类方法
    # 同类方法的调用
    
  • 2、使用描述符对类属性做验证
    • 示例如下
    # 验证正数的描述器
    class PositiveNum:
        
        def __init__(self, key_col):
            self._key_col = key_col
        
        def __get__(self, instance, cls):
            return instance.__dict__[self._key_col]
            
        def __set__(self, instance, value):
            if value < 0:
                raise ValueError('value must be > 0')
            instance.__dict__[self._key_col] = value
    
    # 商品类
    class Good:
        price = PositiveNum('price')
        quantity = PositiveNum('quantity')
        
        def __init__(self, price, quantity):
            self.price = price
            self.quantity = quantity
    
    >>> g = Good(12, -1)  # ValueError
    >>> g = Good(12, 8)  # {'price': 12, 'quantity': 8}
    
    # 疑问点 a
    >>> g.price = -1  # ValueError:  会执行type(g).__dict__['price'].__set__(g, -1)
    
    # 疑问点 b
    >>> Good.price = -1  # TODO 
    
  • 3、疑问点解释
    • 疑问点 a
    # 只是对类属性声明为描述符对象,为何对实例属性进行赋值操作的时候,也会被描述符覆盖?
    
    答: 
    1、描述符分为覆盖型描述符和非覆盖型描述符,而判断是否为覆盖型描述符的条件就是该描述符是否实现了 __set__(self, obj, value) 方法。
    2、对于同名实例属性,如上文的 price 和 quantity 属性,如果描述符为覆盖型描述符,则描述符同样会覆盖对实例属性的复制操作。
    3、当描述符和实例字典中的某个属性重名,按访问优先级为 覆盖型描述符 > 同名实例字典中属性 > 非覆盖型描述符
    
    • 疑问点 b
    # 类属性已声明为描述符对象,为何对类属性赋值会覆盖描述符?
    
    答:
    1、不管描述符是不是覆盖型描述符,对类属性赋值都能覆盖描述符
    2、这是一种猴子补丁技术
    
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