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一般来说,描述器(descriptor)是一个有”绑定行为”的对象属性(object attribute),它的属性访问被描述器协议方法重写。这些方法是 __get__()
、 __set__()
和 __delete__()
。如果一个对象定义了以上任意一个方法,它就是一个描述器。而描述器协议的具体形式如下:
descr.__get__(self, obj, type=None) --> value descr.__set__(self, obj, value) --> None descr.__delete__(self, obj) --> None
描述器本质上是一个类对象,该对象定义了描述器协议三种方法中至少一种。而这三种方法只有当类的实例出现在一个所有者类(owner class)之内时才有效,也就是说,描述器必须出现在所有者类或其父类的字典 __dict__
里。这里提到了两个类,一是定义了描述器协议的描述器类,另一个是使用描述器的所有者类。
描述器往往以装饰器的方式被使用,导致二者常被混淆。描述器类和不带参数的装饰器类一样,都传入函数对象作为参数,并返回一个类实例,所不同的是,装饰器类返回 callable 的实例,描述器则返回描述器实例。
记住上面的话,下面我们举例说明。
Python 内置的 property
函数可以说是最著名的描述器之一,几乎所有讲述描述器的文章都会拿它做例子。
property
是用 C 实现的,不过这里有一份等价的 Python 实现:
class Property(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel if doc is None and fget is not None: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError("unreadable attribute") return self.fget(obj) def __set__(self, obj, value): if self.fset is None: raise AttributeError("can‘t set attribute") self.fset(obj, value) def __delete__(self, obj): if self.fdel is None: raise AttributeError("can‘t delete attribute") self.fdel(obj) def getter(self, fget): return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) def setter(self, fset): return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) def deleter(self, fdel): return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
Property
怎么用呢?看下面的例子:
class C(object): def __init__(self): self._x = None @Property def x(self): """I‘m the ‘x‘ property.""" return self._x @x.setter def x(self, value): assert value > 0 self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
我们结合源代码和用法来分析 Property
。
@Property
的用法就是一个装饰器。我们可以将其等价转化为:
x = Property(x)
函数 x
作为位置参数被赋给 Property.__init__()
的 fget
,得到新的 x
已经不是个函数而是个完整实现了 __get__()
方法的描述器实例了。
@x.setter
的用法略有不同。它实际上是利用上面定义的描述器实例 x
的 setter
方法,重新创建了新的实例。这时变量 x
再次被更新,指向了一个完整实现 __get__()
和 __set__()
方法的新描述器。传入 setter
方法的函数名必须是 x
,否则如果是 y
,按照装饰器的性质,
y = x.setter(y)
新描述器就被 y
引用了,与需求不符。
Property
提供了像访问类“成员变量”一样访问 get、set 方法的能力。
In [123]: c = C() In [124]: c.x = 1 In [125]: c.x Out[125]: 1 In [126]: c.x = 0 --------------------------------------------------------------------------- AssertionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-126-b03deb420dcb> in <module>() ----> 1 c.x = 0 <ipython-input-50-95b8686aa4bd> in __set__(self, obj, value) 20 if self.fset is None: 21 raise AttributeError("can‘t set attribute") ---> 22 self.fset(obj, value) 23 24 def __delete__(self, obj): <ipython-input-116-379a4e5fa639> in x(self, value) 10 @x.setter 11 def x(self, value): ---> 12 assert value > 0 13 self._x = value 14 AssertionError:
与一般的属性访问不同,c.x
访问的已经不是简单的属性,而是相当于 x.__get__(c)
,可以调用各种复杂方法对属性作检查、包装 。
那么,描述器是怎样被访问到的呢?
有两类描述器:如果同时定义了 __get__()
和 __set__()
方法的描述器称为资料描述器(data descriptor),仅定义了 __get__()
的描述器称为非资料描述器(non-data descriptor)。非资料描述器常用于类的方法,如常见的 staticmethod
和 classmethod
,都是其应用。
如前文所说,描述器常在所有者类或其实例中被调用。
对于实例对象,object.__getattribute__()
会把 c.x
转化为 type(c).__dict__[‘x‘].__get__(c, type(c))
。如果实例中有和描述器重名的属性 x
怎么办?资料和非资料描述器的区别在于,相对于实例字典的优先级不同。当描述器和实例字典中的某个属性重名,按访问优先级,资料描述器 > 同名实例字典中的属性 > 非资料描述器,优先级小的会被大的覆盖。上面的类 C
中,会优先访问资料描述器 x
。下面将讲到,类的方法实际就是一个仅实现了 __get__()
的非资料描述器,所以如果实例 c
中同时定义了名为 foo
的方法和属性,那么 c.foo
访问的是属性而非方法。
对于类,type.__getattribute__()
把 C.x
转化为 C.__dict__[‘x‘].__get__(None, C)
。
有几点需要牢记的:
__getattribute__()
方法调用__getattribute__()
可能会妨碍描述器被自动调用__getattribute__()
仅存在于继承自 object
的新式类之中object.__getattribute__()
和 type.__getattribute__()
对 __get__()
的调用不一样Python 面向对象的特征建立在基于函数的环境之上。Python 用非资料描述器将二者无缝结合。
方法和普通函数唯一的区别就是,一般方法的第一个参数引用了当前实例,即通常命名为 self
的变量。
Python 中的函数,可以被认为是一个实现了 __get__()
的非资料描述器,用 Python 来描述就是:
class Function(object): . . . def __get__(self, obj, objtype=None): "Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c" return types.MethodType(self, obj, objtype)
当函数作为属性被访问时,非资料描述器把函数变为一个方法,把实例调用 obj.f(*args)
转化成 f(obj, *args)
,把类调用 klass.f(*args)
转化为 f(*args)
。
更多绑定和转换参见下表。
转换 | 从对象调用 | 从类调用 |
---|---|---|
函数 | f(obj, *args) | f(*args) |
静态方法 | f(*args) | f(*args) |
类方法 | f(type(obj), *args) | f(klass, *args) |
静态方法是特殊的方法,可以无须实例化而在类中被直接调用,这时当然无法提供合法的 self
。为此,需要实现 staticmethod
描述器,其 __get__()
返回的函数无需实例参数,其实也就是原样返回即可,可以用 Python 这样实现
class StaticMethod(object): "Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c" def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, obj, objtype=None): return self.f
类方法是另一种特殊的方法,无需当前实例 self
, 但是需要当前类 klass
(通常也写成 cls
),纯 Python 实现如下:
class ClassMethod(object): "Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c" def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, obj, klass=None): if klass is None: klass = type(obj) def newfunc(*args): return self.f(klass, *args) return newfunc
标签:table 需求 ada pytho 优先 检查 方式 code body
原文地址:https://www.cnblogs.com/BeautifulWorld/p/11700545.html