python基础----再看property、描述符(__get__,__set__,__delete__)
一、再看property
一个静态属性property本质就是实现了get,set,delete三种方法
class Foo:
@property
def AAA(self):
print('get的时候运行我啊') @AAA.setter
def AAA(self,value):
print('set的时候运行我啊') @AAA.deleter
def AAA(self):
print('delete的时候运行我啊') #只有在属性AAA定义property后才能定义AAA.setter,AAA.deleter
f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA 用法一
用法1
class Foo:
def get_AAA(self):
print('get的时候运行我啊') def set_AAA(self,value):
print('set的时候运行我啊') def delete_AAA(self):
print('delete的时候运行我啊')
AAA=property(get_AAA,set_AAA,delete_AAA) #内置property三个参数与get,set,delete一一对应 f1=Foo()
f1.AAA
f1.AAA='aaa'
del f1.AAA 用法二
用法2
怎么用?
class Goods: def __init__(self):
# 原价
self.original_price = 100
# 折扣
self.discount = 0.8 @property
def price(self):
# 实际价格 = 原价 * 折扣
new_price = self.original_price * self.discount
return new_price @price.setter
def price(self, value):
self.original_price = value @price.deleter
def price(self):
del self.original_price obj = Goods()
obj.price # 获取商品价格
obj.price = 200 # 修改商品原价
print(obj.price)
del obj.price # 删除商品原价 案例一
案例1
#实现类型检测功能 #第一关:
class People:
def __init__(self,name):
self.name=name @property
def name(self):
return self.name # p1=People('alex') #property自动实现了set和get方法属于数据描述符,比实例属性优先级高,所以你这面写会触发property内置的set,抛出异常 #第二关:修订版 class People:
def __init__(self,name):
self.name=name #实例化就触发property @property
def name(self):
# return self.name #无限递归
print('get------>')
return self.DouNiWan @name.setter
def name(self,value):
print('set------>')
self.DouNiWan=value @name.deleter
def name(self):
print('delete------>')
del self.DouNiWan p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.name)
print(p1.__dict__) p1.name='egon'
print(p1.__dict__) del p1.name
print(p1.__dict__) #第三关:加上类型检查
class People:
def __init__(self,name):
self.name=name #实例化就触发property @property
def name(self):
# return self.name #无限递归
print('get------>')
return self.DouNiWan @name.setter
def name(self,value):
print('set------>')
if not isinstance(value,str):
raise TypeError('必须是字符串类型')
self.DouNiWan=value @name.deleter
def name(self):
print('delete------>')
del self.DouNiWan p1=People('alex') #self.name实际是存放到self.DouNiWan里
p1.name=1 案例二
案例2
二、描述符(__get__,__set__,__delete__)
1 描述符是什么: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
class Foo: #在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符
def __get__(self, instance, owner):
pass
def __set__(self, instance, value):
pass
def __delete__(self, instance):
pass 定义一个描述符
定义一个描述符
2 描述符是干什么的:描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性,不能定义到构造函数中)
class Foo:
def __get__(self, instance, owner):
print('触发get')
def __set__(self, instance, value):
print('触发set')
def __delete__(self, instance):
print('触发delete') #包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行 引子:描述符类产生的实例进行属性操作并不会触发三个方法的执行
引子:描述符类产生的实例进行属性操作并不会触发三个方法的执行
#描述符Str
class Str:
def __get__(self, instance, owner):
print('Str调用')
def __set__(self, instance, value):
print('Str设置...')
def __delete__(self, instance):
print('Str删除...') #描述符Int
class Int:
def __get__(self, instance, owner):
print('Int调用')
def __set__(self, instance, value):
print('Int设置...')
def __delete__(self, instance):
print('Int删除...') class People:
name=Str()
age=Int()
def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
self.name=name
self.age=age #何地?:定义成另外一个类的类属性 #何时?:且看下列演示 p1=People('alex',18) #描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name #描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age #我们来瞅瞅到底发生了什么
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__) #补充
print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__) 描述符应用之何时?何地?
描述符应用之何时?何地?
3 描述符分两种
一 数据描述符:至少实现了__get__()和__set__()
1 class Foo:
2 def __set__(self, instance, value):
3 print('set')
4 def __get__(self, instance, owner):
5 print('get')
二 非数据描述符:没有实现__set__()
1 class Foo:
2 def __get__(self, instance, owner):
3 print('get')
4 注意事项:
一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类
二 必须把描述符定义成这个类的类属性,不能为定义到构造函数中
三 要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.找不到的属性触发__getattr__()
#描述符Str
class Str:
def __get__(self, instance, owner):
print('Str调用')
def __set__(self, instance, value):
print('Str设置...')
def __delete__(self, instance):
print('Str删除...') class People:
name=Str()
def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
self.name=name
self.age=age #基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典 #那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错
People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,我去,并没有触发__set__()
del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__()
#结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论 '''
原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级
People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__() People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__()
del People.name #同上
''' 类属性>数据描述符
类属性>数据描述符
#描述符Str
class Str:
def __get__(self, instance, owner):
print('Str调用')
def __set__(self, instance, value):
print('Str设置...')
def __delete__(self, instance):
print('Str删除...') class People:
name=Str()
def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
self.name=name
self.age=age p1=People('egon',18) #如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了
del p1.name 数据描述符>实例属性
数据描述符>实例属性
class Foo:
def func(self):
print('我胡汉三又回来了')
f1=Foo()
f1.func() #调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符
#函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么
#函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象
#没错,字符串也一样 f1.func='这是实例属性啊'
print(f1.func) del f1.func #删掉了非数据
f1.func() 实例属性>非数据描述符
实例属性>非数据描述符
class Foo:
def __set__(self, instance, value):
print('set')
def __get__(self, instance, owner):
print('get')
class Room:
name=Foo()
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length #name是一个数据描述符,因为name=Foo()而Foo实现了get和set方法,因而比实例属性有更高的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是描述符的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房' class Foo:
def __get__(self, instance, owner):
print('get')
class Room:
name=Foo()
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length #name是一个非数据描述符,因为name=Foo()而Foo没有实现set方法,因而比实例属性有更低的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是实例自己的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房' 再次验证:实例属性>非数据描述符
再次验证:实例属性>非数据描述符
class Foo:
def func(self):
print('我胡汉三又回来了') def __getattr__(self, item):
print('找不到了当然是来找我啦',item)
f1=Foo() f1.xxxxxxxxxxx 非数据描述符>找不到
非数据描述符>找不到
5 描述符使用
众所周知,python是弱类型语言,即参数的赋值没有类型限制,下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能
class Str:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) class People:
name=Str('name')
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary p1=People('egon',18,3231.3) #调用
print(p1.__dict__)
p1.name #赋值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__) #删除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__) 牛刀小试
牛刀小试
class Str:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) class People:
name=Str('name')
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary #疑问:如果我用类名去操作属性呢
People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance #修订__get__方法
class Str:
def __init__(self,name):
self.name=name
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) class People:
name=Str('name')
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary
print(People.name) #完美,解决 拔刀相助
拔刀相助
class Str:
def __init__(self,name,expected_type):
self.name=name
self.expected_type=expected_type
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型,则抛出异常
raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) class People:
name=Str('name',str) #新增类型限制str
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3)#传入的name因不是字符串类型而抛出异常 磨刀霍霍
磨刀霍霍
class Typed:
def __init__(self,name,expected_type):
self.name=name
self.expected_type=expected_type
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
if not isinstance(value,self.expected_type):
raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) class People:
name=Typed('name',str)
age=Typed('name',int)
salary=Typed('name',float)
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','',3333.3)
p1=People('egon',18,3333) 大刀阔斧
大刀阔斧
大刀阔斧之后我们已然能实现功能了,但是问题是,如果我们的类有很多属性,你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现,low,这时候我需要教你一招:独孤九剑
def decorate(cls):
print('类的装饰器开始运行啦------>')
return cls @decorate #无参:People=decorate(People)
class People:
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3) 类的装饰器:无参
类的装饰器:无参
def typeassert(**kwargs):
def decorate(cls):
print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
return cls
return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary p1=People('egon',18,3333.3) 类的装饰器:有参
类的装饰器:有参
终极大招
class Typed:
def __init__(self,name,expected_type):
self.name=name
self.expected_type=expected_type
def __get__(self, instance, owner):
print('get--->',instance,owner)
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name] def __set__(self, instance, value):
print('set--->',instance,value)
if not isinstance(value,self.expected_type):
raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
instance.__dict__[self.name]=value
def __delete__(self, instance):
print('delete--->',instance)
instance.__dict__.pop(self.name) def typeassert(**kwargs):
def decorate(cls):
print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
for name,expected_type in kwargs.items():
setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
return cls
return decorate
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) #有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 2.People=decorate(People)
class People:
def __init__(self,name,age,salary):
self.name=name
self.age=age
self.salary=salary print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3) 刀光剑影
刀光剑影
6 描述符总结
描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性
描述父是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.
7 利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算(本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符:类的属性字典中函数名为key,value为描述符类产生的对象)
class Room:
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length @property
def area(self):
return self.width * self.length r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) @property回顾
@property回顾
class Lazyproperty:
def __init__(self,func):
self.func=func
def __get__(self, instance, owner):
print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
if instance is None:
return self
return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情 class Room:
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
def area(self):
return self.width * self.length r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) 自己做一个@property
自己做一个@property
class Lazyproperty:
def __init__(self,func):
self.func=func
def __get__(self, instance, owner):
print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
if instance is None:
return self
else:
print('--->')
value=self.func(instance)
setattr(instance,self.func.__name__,value) #计算一次就缓存到实例的属性字典中
return value class Room:
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于'定义了一个类属性,即描述符'
def area(self):
return self.width * self.length r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算 实现延迟计算功能
实现延迟计算功能
#缓存不起来了 class Lazyproperty:
def __init__(self,func):
self.func=func
def __get__(self, instance, owner):
print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
if instance is None:
return self
else:
value=self.func(instance)
instance.__dict__[self.func.__name__]=value
return value
# return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情
def __set__(self, instance, value):
print('hahahahahah') class Room:
def __init__(self,name,width,length):
self.name=name
self.width=width
self.length=length @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
def area(self):
return self.width * self.length print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area) #缓存功能失效,每次都去找描述符了,为何,因为描述符实现了set方法,它由非数据描述符变成了数据描述符,数据描述符比实例属性有更高的优先级,因而所有的属性操作都去找描述符了 一个小的改动,延迟计算的美梦就破碎了
一个小的改动,延迟计算的美梦就破碎了
8 利用描述符原理完成一个自定制@classmethod
class ClassMethod:
def __init__(self,func):
self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
def feedback():
print('在这里可以加功能啊...')
return self.func(owner)
return feedback class People:
name='linhaifeng'
@ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
def say_hi(cls):
print('你好啊,帅哥 %s' %cls.name) People.say_hi() p1=People()
p1.say_hi()
#疑问,类方法如果有参数呢,好说,好说 class ClassMethod:
def __init__(self,func):
self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
def feedback(*args,**kwargs):
print('在这里可以加功能啊...')
return self.func(owner,*args,**kwargs)
return feedback class People:
name='linhaifeng'
@ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
def say_hi(cls,msg):
print('你好啊,帅哥 %s %s' %(cls.name,msg)) People.say_hi('你是那偷心的贼') p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的贼') 自己做一个@classmethod
自己做一个@classmethod
9 利用描述符原理完成一个自定制的@staticmethod
class StaticMethod:
def __init__(self,func):
self.func=func def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
def feedback(*args,**kwargs):
print('在这里可以加功能啊...')
return self.func(*args,**kwargs)
return feedback class People:
@StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
def say_hi(x,y,z):
print('------>',x,y,z) People.say_hi(1,2,3) p1=People()
p1.say_hi(4,5,6) 自己做一个@staticmethod
自己做一个@staticmethod
详情见:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6204014.html#_label7
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