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python descriptor 详解

2017-01-09 21:53 323 查看

descriptor简介

　　在python中，如果一个新式类定义了__get__, __set__, __delete__方法中的一个或者多个，那么称之为descriptor。descriptor有分为data descriptor与non-data descriptor， descriptor通常用来改变默认的属性访问（attribute lookup），这部分会在下一遍文章中介绍。注意，descriptor的实例是一定是的属性（class attribute)。
　　这三个特殊的函数签名是这样的：

　　object.

__get__

(self, instance, owner)：return value

　　object.

__set__

(self, instance, value)：return None

　　object.

__delete__

(self, instance)： return None
　　

　　下面的代码展示了简单的用法：

# -*- coding: utf-8 -*-
class Des(object):
def __init__(self, init_value):
self.value = init_value

def __get__(self, instance, typ):
print('call __get__', instance, typ)
return self.value

def __set__(self, instance, value):
print ('call __set__', instance, value)
self.value = value

def __delete__(self, instance):
print ('call __delete__', instance)

class Widget(object):
t = Des(1)

def main():
w = Widget()
print type(w.t)
w.t = 1
print w.t, Widget.t
del w.t

if __name__=='__main__':
main()

　　运行结果如下：

('call __get__', <__main__.Widget object at 0x02868570>, <class '__main__.Widget'>)
<type 'int'>

('call __set__', <__main__.Widget object at 0x02868570>, 1)

('call __get__', <__main__.Widget object at 0x02868570>, <class '__main__.Widget'>)
1 ('call __get__', None, <class '__main__.Widget'>)

1

('call __delete__', <__main__.Widget object at 0x02868570>)

　　从输出结果可以看到，对于这个三个特殊函数，形参instance是descriptor实例所在的类的实例（w），而形参owner就是这个类（widget）

　　w.t 等价于 Pro.__get__(t, w, Widget).而Widget.t 等价于 Pro.__get__(t, None, Widget)

descriptor注意事项

　　需要注意的是， descriptor的实例一定是类的属性，因此使用的时候需要自行区分实例。比如下面这个例子，我们需要保证以下属性不超过一定的阈值。

class MaxValDes(object):
def __init__(self, inti_val, max_val):
self.value = inti_val
self.max_val = max_val

def __get__(self, instance, typ):
return self.value

def __set__(self, instance, value):
self.value= min(self.max_val, value)

class Widget(object):
a = MaxValDes(0, 10)

if __name__ == '__main__':
w0 = Widget()
print 'inited w0', w0.a
w0.a = 123
print 'after set w0',w0.a
w1 = Widget()
print 'inited w1', w1.a

　　代码很简单，我们通过MaxValDes这个descriptor来保证属性的值不超过一定的范围。运行结果如下：

inited w0 0
after set w0 10
inited w1 10

　　可以看到，对w0.a的赋值符合预期，但是w1.a的值却不是0，而是同w0.a一样。这就是因为，a是类Widget的类属性， Widget的实例并没有'a'这个属性，可以通过__dict__查看。

　　那么要怎么修改才符合预期呢，看下面的代码：

class MaxValDes(object):
def __init__(self, attr, max_val):
self.attr = attr
self.max_val = max_val

def __get__(self, instance, typ):
return instance.__dict__[self.attr]

def __set__(self, instance, value):
instance.__dict__[self.attr] = min(self.max_val, value)

class Widget(object):
a = MaxValDes('a', 10)
b = MaxValDes('b', 12)
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 1

if __name__ == '__main__':
w0 = Widget()
print 'inited w0', w0.a, w0.b
w0.a = 123
w0.b = 123
print 'after set w0',w0.a, w0.b

w1 = Widget()
print 'inited w1', w1.a, w1.b

　　运行结果如下：

inited w0 0 1
after set w0 10 12
inited w0 0 1

　　可以看到，运行结果比较符合预期，w0、w1两个实例互不干扰。上面的代码中有两点需要注意：

　　第一：第7、10行都是通过instance.__dict__来取值、赋值，而不是调用getattr、setattr，否则会递归调用，死循环。

　　第二：现在类和类的实例都拥有‘a’属性，不过w0.a调用的是类属性‘a'，具体原因参见下一篇文章

descriptor应用场景

　　其实从上面的例子可以看出，descriptor主要用于控制属性的访问（读、写、删除）。python doc里面有写到，property()就是一个data descriptor实现（可参见这个文档）。 python2.2中，大量新式类的实现都基于descriptor　　

They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and

super()

. They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2.

　　在实践中，我们有可能需要监控或者限制对属性的访问。比如，对象的一个属性被“莫名其妙”地修改了，但搜索所有文件有找不到可以的地方，那么我们可以通过__setattr__(self, k, v)方法，对于我们关心的 k 打印出调用栈。另外，也可以用property，示例代码如下：

class TestProperty(object):
def __init__(self):
self.__a = 1

@property
def a(self):
return self.__a

@a.setter
def a(self, v):
print('output call stack here')
self.__a = v

if __name__=='__main__':
t = TestProperty()
print t.a
t.a = 2
print t.a

　　如果需要禁止对属性赋值，或者对新的值做检查，也很容易修改上面的代码实现

　　既然有了property，那什么时候还需要descriptor呢？property最大的问题在于不能重复使用，即对每个属性都需要property装饰，代码重复冗余。而使用descriptor，把相同的逻辑封装到一个单独的类，使用起来方便多了。详细的示例可以参见这篇文章。

　　笔者之前看bottle.py源码的时候，看到这么一个descriptor使用，部分源代码和测试代码如下：

import functools, time
class cached_property(object):
""" A property that is only computed once per instance and then replaces
itself with an ordinary attribute. Deleting the attribute resets the
property. """

def __init__(self, func):
functools.update_wrapper(self, func)
self.func = func

def __get__(self, obj, cls):
if obj is None: return self
value = obj.__dict__[self.func.__name__] = self.func(obj)
return value

class TestClz(object):
@cached_property
def complex_calc(self):
print 'very complex_calc'
return sum(range(100))

if __name__=='__main__':
t = TestClz()
print '>>> first call'
print t.complex_calc
print '>>> second call'
print t.complex_calc

　　运行结果如下：

>>> first call
very complex_calc
4950
>>> second call
4950

　　注意两点：
　　第一，在访问complex_calc的时候并没有使用函数调用（没有括号）；

　　第二，第一次调用的时候打印了“very complex_calc”，第二次没有。

　　笔者也是因为这段代码开始学习descriptor，但看懂这段代码还需要了解Python的属性查找顺序，下一篇文章会对此简单介绍。

references

（0）Implementing Descriptors， python2.7 doc
（1）Descriptor HowTo Guide, https://docs.python.org/2/howto/descriptor.html#descriptor-protocol

（2）Python描述符（descriptor）解密， http://www.geekfan.net/7862/
（3）bottlepy，http://www.bottlepy.org/docs/dev/
（4）bottle.py（源码），https://raw.githubusercontent.com/bottlepy/bottle/master/bottle.py

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