Python中的描述器怎么使用

寻技术 Python编程 2023年08月30日 75

    概述

    描述器是一种Python对象,用于定义在访问其他对象属性时所执行的操作。通过描述器,可以实现多种不同的行为,例如计算属性、缓存属性值、以及控制属性访问等。使用描述器可以自定义属性访问行为,避免在每个属性使用处编写重复的代码。

    任何类的属性,包括实例属性、类属性和静态属性都可以使用描述器。Python编程中的描述器是高级特性,对于具备深入了解Python语言和高级编程技能的程序员非常实用。

    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__()__delete__()

    Python解释器在访问一个对象的属性时,会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__()__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的描述器可应用于多种情境,例如计算属性、缓存属性值和实现属性的访问控制。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。举例来说,使用一个描述器可以创建一个计算属性,该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。使用描述器可以缓存属性值,从而提高程序性能,特别是当属性值是一个较慢的计算或大量数据时。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。

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