1、属性描述符的基础介绍1.1 何为属性描述符？

属性描述符是一种Python语言中的特殊对象，用于定义和控制类属性的行为。属性描述符可以通过定义__get__、__set__、__delete__方法来控制属性的读取、赋值和删除操作。

通过使用属性描述符，可以实现对属性的访问控制、类型检查、计算属性等高级功能。

如果一个对象定义了这些方法中的任何一个,它就是一个描述符。

看完上面的文字描述，是不是感觉一头雾水，没关系，接下来通过一个简单的案例来讲解属性描述符的作用。

1.2 为什么需要属性描述符？

假设我们现在要做一个成绩管理系统，在定义学生类时，我们可能这样写：

class Student(object):    def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):        self.name = name        self.age = age        self.cn_score = cn_score        self.en_score = en_score    def __str__(self):        return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)xiaoming = Student("xiaoming", 18, 70, 55)print(xiaoming)

1.2.1 init函数中做参数校验

因为python是动态语言类型，不像静态语言那样，可以给参数指定类型，所以在传参时，无法得知参数是否正确。比如，当cn_score传入的值为字符串时，程序并不会报错。这个时候，一般就会想到对传入的参数做校验，当传入的参数不符合要求时，抛错。

class Student(object):    def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):        self.name = name        if not isinstance(age, int):            raise TypeError("age must be int")        if age <= 0:            raise ValueError("age must be greater than 0")        self.age = age        if not isinstance(cn_score, int):            raise TypeError("cn_score must be int")        if 0 <= cn_score <= 100:            raise ValueError("cn_score must be between 0 and 100")        self.cn_score = cn_score        if not isinstance(en_score, int):            raise TypeError("en_score must be int")        if 0 <= en_score <= 100:            raise ValueError("en_score must be between 0 and 100")        self.en_score = en_score    def __str__(self):        return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)print(xiaoming)

虽然上面的代码可以实现参数校验，但是过多的逻辑判断在初始化函数里面，会导致函数特别臃肿，当增加新的参数时，需要增加逻辑判断，一方面重复代码增加，另外也不符合开闭原则。

1.2.2 使用property做参数校验

这个时候该怎么处理呢，我们知道python的内置函数 property可用于装饰方法，使方法之看起来像属性一样。我们可以借助此函数来优化代码，优化后如下：

class Student(object):    def __init__(self, name, age, cn_score, en_score):        self.name = name        self.age = age        self.cn_score = cn_score        self.en_score = en_score    @property    def age(self):        return self.age    @age.setter    def age(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("age must be int")        if value <= 0:            raise ValueError("age must be greater than 0")        self.age = value    @property    def cn_score(self):        return self.cn_score    @cn_score.setter    def cn_score(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("cn_score must be int")        if 0 <= value <= 100:            raise ValueError("cn_score must be between 0 and 100")        self.cn_score = value    @property    def en_score(self):        return self.en_score    @en_score.setter    def en_score(self, value):        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("en_score must be int")        if 0 <= value <= 100:            raise ValueError("en_score must be between 0 and 100")        self.en_score = value    def __str__(self):        return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)print(xiaoming)

现在代码看起来已经挺不错的了，确实。但是想想平常开发中，我们使用Diango 的 ORM 时，定义model时，只需要定义 modle 的属性，就可以使其完成参数的校验，比如ip = models.CharField(max_length=20, db_index=True, verbose_name='IP')。这是怎么做到的呢？

1.2.3 使用属性描述符做参数校验

其实，Django 是使用到了Python的属性描述符 __get__、__set__。接下来，我们使用上面的两个方法，来进行改造。代码如下：

class Score:    def __init__(self, score):        self.score = score    def __get__(self, instance, owner):        return self.score    def __set__(self, instance, value):        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("value must be int")        if 0 <= value <= 100:            self.score = value        else:            raise ValueError("value must be between 0 and 100")class Age:    def __init__(self, age):        self.age = age    def __get__(self, instance, owner):        return self.age    def __set__(self, instance, value):        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("age must be int")        if value <= 0:            raise ValueError("age must be greater than 0")        self.age = valueclass Student(object):    age = Age(0)    cn_score = Score(0)    en_score = Score(0)    def __init__(self, name, _age, _cn_score, _en_score):        self.name = name        # 通过这里参数名称的区别，我们可以更加明确的知道，是调用        self.age = _age        self.cn_score = _cn_score        self.en_score = _en_score    def __str__(self):        return "Student: {},age:{},cn_score:{},en_score:{}".format(self.name, self.age, self.cn_score, self.en_score)xiaoming = Student("xiaoming", -1, 70, 55)print(xiaoming)

通过上面的定义，也能够实现之前的功能，而且代码重用度更高，看起来也更加简洁。

1.3 属性描述符分类

常见的属性描述符包括数据描述符和非数据描述符。

  • 数据描述符

是指同时定义了__get__、__set__方法的属性描述符，它可以完全控制属性的读写操作。

  • 非数据描述符

是指只定义了__get__方法的属性描述符，它只能控制属性的读取操作，而不能控制属性的赋值和删除操作。

2、属性描述符的详细介绍2.1 属性描述符的调用时机

描述符本质就是一个新式类,在这个新式类中,至少实现了__get__、__set__、__delete__中的一个,这也被称为描述符协议。

  • __get__():调用一个属性时,触发

  • __set__():为一个属性赋值时,触发

  • __delete__():采用del删除属性时,触发

通过下面的例子将更加清晰的知道 属性描述符的调用时机。

class Age:    def __init__(self, age):        self.age = age    def __get__(self, instance, owner):        print("coming __get__")        return self.age    def __set__(self, instance, value):        print("coming __set__")        if not isinstance(value, int):            raise TypeError("age must be int")        if value <= 0:            raise ValueError("age must be greater than 0")        self.age = value    def __delete__(self, instance):        print("coming __del__")        del self.ageclass Student(object):    age = Age(0)    def __init__(self, name):        self.name = namexiaoming = Student("xiaoming")xiaoming.age = 9print(xiaoming.age)del xiaoming.age#################结果：coming __set__coming __get__coming __del__

2.2 属性的搜索顺序

这里跟属性描述符关系不是特别大，主要是看看属性的搜索顺序。

默认的属性访问是从对象的字典中 get, set, 或者 delete 属性。例如a.x的查找顺序是:

a.__getattribute__() -> a.__dict__['age'] -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基类(不包括元类)-> a.__getattr__ -> 抛错

如果查找的值是对象定义的描述方法之一，python可能会调用描述符方法来重载默认行为,发生在这个查找环节的哪里取决于定义了哪些描述符方法。

1、非数据描述器，实例的属性搜索顺序如下：

a.__getattribute__() -> a.__dict__['age'] -> a.__get__() -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基类(不包括元类)-> a.__getattr__ -> 抛错 。

class Age(object):    def __get__(self, instance, owner):        print("coming __get__")        return "__get__"    # def __set__(self, instance, value):    #     print("coming __set__")    #     self.age = valueclass A2(object):    age = 10    def __init__(self):        self.age = 1000class A(object):    age = Age()    def __init__(self):        super().__init__()    # def __getattribute__(self, item):    #     print("coming __getattribute__")    #     return "xxx"    #    def __getattr__(self, item):        print("coming __getattr__")        return "__getattr__"a = A()print(a.age)

2、数据描述器，实例的属性搜索顺序如下：

a.__getattribute__() -> a.__get__() -> a.__dict__['age'] -> type(a).__dict__['age'] -> type(a)的基类(不包括元类)-> a.__getattr__ -> 抛错 。

class Age(object):    def __get__(self, instance, owner):        print("coming __get__")        return "__get__"    def __set__(self, instance, value):        print("coming __set__")        self.age = valueclass A2(object):    def __init__(self):        self.age = 1000class A(object):    age = Age()    def __init__(self):        self.age = 100        super().__init__()    # def __getattribute__(self, item):    #     print("coming __getattribute__")    #     return "xxx"    #    def __getattr__(self, item):        print("coming __getattr__")        return "__getattr__"a = A()print(a.age)

参考链接：

【案例讲解】Python为什么要使用描述符？

[属性描述符：__get__函数、__set__函数和__delete_函数](