python理解描述符(descriptor)

Descriptor基础

python中的描述符能够用来定义触发自动执行的代码，它像是一个对象属性操做(访问、赋值、删除)的代理类同样。前面介绍过的property是描述符的一种。

大体流程是这样的：

1. 定义一个描述符类D，其内包含一个或多个__get__()、__set__()、__delete__()方法
   
2. 将描述符类D的实例对象d赋值给另外一个要代理的类中某个属性attr，即attr = D()
   
3. 以后访问、赋值、删除attr属性，将会自动触发描述符类中的__get__()、__set__()、__delete__()方法

简言之，就是建立一个描述符类，它的实例对象做为另外一个类的属性。

要定义描述符类很简单，只要某个类中包含了下面一个或多个方法，就算是知足描述符协议，就是描述符类，就能够做为属性操做的代理器。

class Descriptor():
    def __get__(self, instance, owner):...
    def __set__(self, instance, value):...
    def __delete__(self, instance):...

须要注意的是，__get__的返回值须要是属性值或抛异常，另外两个方法要返回None。

还需注意的是不要把__delete__和__del__搞混了，前者是实现描述符协议的一个方法，后者是对象销毁函数(也常称为析构函数)。

先无论这几个方法中的参数，看一个示例先：

class Descriptor():
    def __get__(self, instance, owner):
        print("self: %s\ninstance: %s\nowner: %s" % (self, instance, owner))

class S:
    # 描述符的示例对象做为S的属性
    attr = Descriptor()

s1 = S()
s1.attr  # 访问对象属性

print("-" * 30)
S.attr   # 访问类属性

输出结果：

self: <__main__.Descriptor object at 0x030C02D0>
instance: <__main__.S object at 0x030C0AB0>
owner: <class '__main__.S'>
------------------------------
self: <__main__.Descriptor object at 0x030C02D0>
instance: None
owner: <class '__main__.S'>

不难看出，在访问类S中的属性attr时，表示访问描述符类的实例对象，它会自动调用描述符类中的__get__方法。

在这个方法中，3个参数self、instance、owner分别对应的内容从结果中已经显示出来了。它们之间有如下等价关系：

s1.attr -> Descriptor.__get__(S.attr, s1, S)
S.attr  -> Descriptor.__get__(S.attr, None, S)

因此，这里解释下__get__(self, instance, owner)中的三个参数：

• self：描述符对象自身，也就是被代理类S中的属性attr
  
• instance：被代理类的实例对象。因此访问类属性(class.attr)时为None
  
• owner：将描述符对象附加到哪一个类上，实际上是instance所属的类，也就是type(instance)

再解释下这里相关的几个角色：

• Descriptor：是描述符类，也是代理者
  
• S：是另外一个类，是托管类、客户类，也就是参数中的owner
  
• attr = Descriptor()：是描述符的实例对象，attr是托管类的属性，也就参数中的self
  
• s1：是托管类实例对象，也就是参数中的instance

按照descriptor的功能，大概能够用上面的方式去定义各个角色。固然，角色的定义没什么限制。

descriptor的做用发挥在哪

当定义了一个类后，能够访问、赋值、删除它的属性，这些操做也一样适用于它的实例对象。

例如Foo类：

class Foo():
    ...

f = Foo()
a = f.bar   # 访问属性
f.bar = b   # 赋值属性
del f.bar   # 删除属性

decriptor发挥做用的时候就在于执行这3类操做的时候：

• 当访问x.d的时候，将自动调用描述符类中的__get__
  
• 当赋值x.d的时候，将自动调用描述符类中的__set__
  
• 当删除x.d的时候，将自动调用描述符类中的__delete__

考虑一下：若是x所属的类中已经定义了__getattr__、__setattr__、__delattr__会如何，是描述符类中的先生效，仍是x自身所属类的这几个方法会生效。再继续考虑，若是x所属类没有定义，但它的父类定义了这几个方法，谁会生效。可自行测试或者参考个人下一篇文章。

示例1：原始代码

假设如今有一个Student类，须要记录stuid、name、score一、score二、score3信息。

class Student():
    def __init__(self, stuid, name, score1, score2, score3):
        self.stuid = stuid
        self.name = name
        self.score1 = score1
        self.score2 = score2
        self.score3 = score3

    def returnMe(self):
        return "%s, %s, %i, %i, %i" % (
            self.stuid,
            self.name,
            self.score1,
            self.score2,
            self.score3)

stu = Student("20101120", "malong", 67, 77, 88)
print(stu.returnMe())

可是如今有个需求，要求score1-score3的数值范围只能是0-100分。

因而修改__init__()：

class Student():
    def __init__(self, stuid, name, score1, score2, score3):
        self.stuid = stuid
        self.name = name

        if 0 <= score1 <= 100:
            self.score1 = score1
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

        if 0 <= score2 <= 100:
            self.score2 = score2
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

        if 0 <= score3 <= 100:
            self.score3 = score3
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

这个修改对于初始化Student对象时有效，但Python中属性的赋值太过自由，以后能够随意赋值：

stu = Student("20101120", "malong", 67, 77, 88)

stu.score1 = -23
print(stu.returnMe())

使用property

使用Property或者自定义的getter、setter或运算符__getattr__、__setattr__重载都能解决上面的问题，保证没法赋值超出0到100范围内的数值。

class Student():
    def __init__(self, stuid, name, score1, score2, score3):
        self.stuid = stuid
        self.name = name
        self._score1 = score1
        self._score2 = score2
        self._score3 = score3

    def get_score1(self):
        return self._score1

    def set_score1(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self._score1 = score
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

    def get_score2(self):
        return self._score2

    def set_score2(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self._score2 = score
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

    def get_score3(self):
        return self._score3

    def set_score3(self, score):
        if 0 <= score <= 100:
            self._score3 = score
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")

    score1 = property(get_score1, set_score1)
    score2 = property(get_score2, set_score2)
    score3 = property(get_score3, set_score3)

    def returnMe(self):
        return "%s, %s, %i, %i, %i" % (
            self.stuid,
            self.name,
            self.score1,
            self.score2,
            self.score3)

下面测试时将抛出异常。

stu = Student("20101120", "malong", 67, 77, 88)
print(stu.returnMe())
stu.score1 = -23

但很显然，上面的重复代码太多了。

使用descriptor

若是使用descriptor，将很容易解决上面的问题。只需将score一、score二、score3交给描述符类托管便可。

from weakref import WeakKeyDictionary

class Score():
    """ score should in [0,100] """

    def __init__(self):
        self.score = WeakKeyDictionary()
        #self.score = {}

    def __get__(self, instance, owner):
        return self.score[instance]

    def __set__(self, instance, value):
        if 0 <= value <= 100:
            self.score[instance] = value
        else:
            raise ValueError("score not in [0,100]")


class Student():
    # 托管属性定义在类级别上
    score1 = Score()
    score2 = Score()
    score3 = Score()

    def __init__(self, stuid, name, score1, score2, score3):
        self.stuid = stuid
        self.name = name
        self.score1 = score1
        self.score2 = score2
        self.score3 = score3

    def returnMe(self):
        return "%s, %s, %i, %i, %i" % (
            self.stuid,
            self.name,
            self.score1,
            self.score2,
            self.score3)


stu = Student("20101120", "malong", 67, 77, 88)
print(stu.returnMe())
stu.score1 = -23

很明显地，它们的代码被完整地复用了。这里score一、score二、score3被描述符类Score托管了，这3个分值分别被放进了Score实例对象的dict中(是单独存放它们仍是使用dict数据结构来保存，取决于你)。

另外，上面使用了弱引用的字典，由于每一个属性只在描述符对象中才会被用上，为了保证Student对象被销毁的时候能释放这些资源，因此采用弱引用，避免出现内存泄漏。

参考资料

• Python Descriptors Demystified