descriptor简介
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
# -*- 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:
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)
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:
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:
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
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。
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
第一,在访问complex_calc的时候并没有使用函数调用(没有括号);