深入了解Python中描述器的使用

目录

• 概述
• 实现方式
• 应用场景
• 计算属性
• 缓存属性值
• 实现属性访问控制
• 自定义属性访问控制
• 总结

概述

Python描述器是一个Python对象，它定义了在访问其他对象的属性时发生的操作。描述器可以用来实现许多不同的行为，包括计算属性、缓存属性值、实现属性访问控制等。通过使用描述器，我们可以在访问属性时自定义行为，而不需要在每个使用属性的地方编写重复的代码。

描述器可以应用于任何类的属性，包括实例属性、类属性和静态属性。描述器是Python编程中的一个高级特性，对于深入了解Python语言和高级编程的程序员来说非常有用。

实现方式

Python描述器是通过实现描述器协议来定义的。描述器协议是Python对象协议的一种，它定义了三个方法：__get__()、__set__()和__delete__()。

当一个对象的属性被访问时，Python解释器将首先检查该属性是否是一个描述器。如果属性是描述器，则调用__get__()方法获取属性值。如果属性不是描述器，则直接返回属性值。

如果我们想要使用一个Python描述器来控制属性访问行为，我们需要实现描述器协议中的__get__()、__set__()和__delete__()方法中的至少一个方法。下面是这些方法的具体说明：

__get__(self, instance, owner)：用于获取属性值。如果访问属性的是一个实例，则instance参数是实例对象，owner参数是类对象。如果访问属性的是一个类，则instance参数是None，owner参数是类对象。

__set__(self, instance, value)：用于设置属性值。如果设置属性值的是一个实例，则instance参数是实例对象，value参数是要设置的值。如果设置属性值的是一个类，则instance参数是None，value参数是要设置的值。

__delete__(self, instance)：用于删除属性值。如果删除属性值的是一个实例，则instance参数是实例对象。如果删除属性值的是一个类，则instance参数是None。

如何使用Python描述器

应用场景

Python描述器可以用于许多不同的情况，包括计算属性、缓存属性值和实现属性访问控制。下面是一些使用Python描述器的示例。

计算属性

计算属性是一个由其他属性计算得出的属性。例如，我们可以使用一个描述器来实现一个计算属性，该计算属性将两个数字属性相加。下面是一个实现计算属性的示例代码：

class SumDescriptor:  
    def __init__(self, a, b):  
        self.a = a  
        self.b = b  
     
    def __get__(self, instance, owner):  
        return getattr(instance, self.a) + getattr(instance, self.b)  
     
class MyClass:  
    def __init__(self, a, b):  
        self.a = a  
        self.b = b  
        self.sum = SumDescriptor('a', 'b')  

在上面的代码中，SumDescriptor是一个描述器，它使用__get__()方法来计算a和b属性的和。MyClass是一个包含a和b属性的类，它还定义了一个sum属性，该属性是SumDescriptor的实例。

当我们使用MyClass创建一个实例时，可以通过访问sum属性来获取a和b属性的和，而无需手动计算它们：

>>> obj = MyClass(1, 2)  
>>> obj.sum  
3  

缓存属性值

另一个常见的用途是缓存属性值。当一个属性的值是一个较慢的计算或一个大量数据时，我们可以使用描述器来缓存属性值以提高程序的性能。下面是一个缓存属性值的示例代码：

class CachedProperty:  
    def __init__(self, func):  
        self.func = func  
        self.__name__ = func.__name__  
         
    def __get__(self, instance, owner):  
        if instance is None:  
            return self  
        value = self.func(instance)  
        setattr(instance, self.__name__, value)  
        return value  
  
class MyClass:  
    def __init__(self, data):  
        self._data = data  
         
    @CachedProperty  
    def processed_data(self):  
        # Perform some slow computation  
        result = ...  
        return result  

在上面的代码中，CachedProperty是一个描述器，它使用__get__()方法来缓存属性值。MyClass是一个包含_data属性的类，它定义了一个processed_data属性，该属性使用@CachedProperty装饰器来实现缓存。当我们访问processed_data属性时，如果缓存中已经存在属性值，则直接返回缓存的值。否则，计算属性值，并将其存储在缓存中。

实现属性访问控制

描述器还可以用于实现属性访问控制。例如，我们可以使用描述器来禁止对一个属性进行修改。下面是一个实现属性访问控制的示例代码：

class ReadOnlyDescriptor:  
    def __init__(self, value):  
        self.value = value  
         
    def __get__(self, instance, owner):  
        return self.value  
     
    def __set__(self, instance, value):  
        raise AttributeError("can't set attribute")  
  
class MyClass:  
    def __init__(self, data):  
        self._data = ReadOnlyDescriptor(data)  

在上面的代码中，ReadOnlyDescriptor是一个描述器，它使用__set__()方法来禁止对属性进行修改。MyClass是一个包含 _data属性的类，它定义了一个只读的属性。当我们尝试对_data属性进行修改时，会引发AttributeError异常。

自定义属性访问控制

除了上面介绍的基本描述器，Python还提供了property装饰器，它可以用于定义自定义的属性访问控制。使用property装饰器，我们可以将一个方法转换为一个只读属性，一个可写属性或一个可读写属性。下面是一个自定义属性访问控制的示例代码：

class MyClass:  
    def __init__(self, value):  
        self._value = value  
         
    @property  
    def value(self):  
        return self._value  
     
    @value.setter  
    def value(self, new_value):  
        if new_value < 0:  
            raise ValueError("value must be non-negative")  
        self._value = new_value  

在上面的代码中，value方法被转换为一个属性。@property装饰器将value方法转换为只读属性，@value.setter装饰器将value方法转换为可写属性。当我们尝试对value属性进行修改时，如果新值小于0，则引发ValueError异常。

总结

Python描述器是一种强大的工具，可以用于实现属性访问控制、计算属性、缓存属性值等功能。了解Python描述器的概念和原理，可以帮助我们更好地理解Python的面向对象编程模型，提高代码的可读性和可维护性。在使用Python描述器时，我们需要注意描述器的生命周期、访问控制的实现方式以及缓存数据的有效性等问题，以确保程序的正确性和性能。

原文地址：https://juejin.cn/post/7215043206034341944