Python 설명자 시작하기

나는 오랫동안 Flask 코드에 대해 글을 쓰지 않았습니다. 생각하면 정말 부끄럽습니다. 하지만 이번에도 Flask에 대해 글을 쓰지 않을 것입니다. 나 (넌 정말 나쁜 년이야, 할 수 있으면 나를 물어라)

이번에는 Python에서 매우 중요한 것, 즉 Descriptor에 대해 써보겠습니다

설명어에 대한 첫 소개

과거의 법칙, Talk는 싸다, 코드를 먼저 살펴보자

classPerson(object):
""""""

#----------------------------------------------------------------------
def__init__(self, first_name, last_name):
"""Constructor"""
 self.first_name = first_name
 self.last_name = last_name

#----------------------------------------------------------------------
 @property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)

if__name__=="__main__":
 person = Person("Mike","Driscoll")
 print(person.full_name)
# 'Mike Driscoll'
 print(person.first_name)
# 'Mike'

이 세대, 뭐 재산에 대해서는 다들 잘 아실 텐데, 혹시 모르시는 분들도 계시겠지만, 재산의 구현 메커니즘을 아시나요? 무엇이 명확하지 않습니까? 파이썬을 배워보는 것은 어떨까요? . . 농담입니다. 다음 코드를 살펴보겠습니다.

classProperty(object):
"Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"
def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
 self.fget = fget
 self.fset = fset
 self.fdel = fdel
ifdocisNoneandfgetisnotNone:
 doc = fget.__doc__
 self.__doc__ = doc

def__get__(self, obj, objtype=None):
ifobjisNone:
returnself
ifself.fgetisNone:
raiseAttributeError("unreadable attribute")
returnself.fget(obj)

def__set__(self, obj, value):
ifself.fsetisNone:
raiseAttributeError("can't set attribute")
 self.fset(obj, value)

def__delete__(self, obj):
ifself.fdelisNone:
raiseAttributeError("can't delete attribute")
 self.fdel(obj)

defgetter(self, fget):
returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

defsetter(self, fset):
returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

defdeleter(self, fdel):
returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

복잡해 보이지 않나요? 차근차근 살펴볼까요? 그러나 여기서 먼저 결론을 내립니다. 설명자는 __get__, __set__ 및 __delete__의 세 가지 특수 메서드를 구현하는 특수 개체입니다.

설명자 상세설명

부동산에 대해 이야기

위에서는 속성 구현 코드를 제공했는데 이제 이에 대해 자세히 설명하겠습니다

classPerson(object):
""""""

#----------------------------------------------------------------------
def__init__(self, first_name, last_name):
"""Constructor"""
 self.first_name = first_name
 self.last_name = last_name

#----------------------------------------------------------------------
 @property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)

if__name__=="__main__":
 person = Person("Mike","Driscoll")
 print(person.full_name)
# 'Mike Driscoll'
 print(person.first_name)
# 'Mike'

우선, 데코레이터에 대해 모르신다면 이 글을 읽어보시면 좋을 것 같습니다. 간단히 말해서, 공식적으로 코드를 실행하기 전에 우리 통역사가 데코레이터와 관련된 부분을 스캔할 것입니다. 클래스 데코레이터도 마찬가지입니다. 위에서 이 코드는

@Property
deffull_name(self):
"""
 Return the full name
 """
return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name)

은 이러한 프로세스, 즉 full_name=Property(full_name)를 트리거합니다. 그런 다음 나중에 객체를 인스턴스화한 후 person.full_name을 호출합니다. 이 프로세스는 실제로 person.full_name.__get__(person)과 동일하며 __get__() 메서드에 작성된 반환 self.fget(obj)을 트리거합니다. 위는 우리가 작성한 def full_name의 실행 코드입니다.

이때 동지들은 getter(), setter(), deleter()=의 구체적인 작동 메커니즘에 대해 생각해 볼 수 있습니다. =아직 궁금한 점이 있으시면 댓글로 편하게 토론해주세요.

설명자 정보

앞서 언급한 정의를 기억하세요. 설명자는 __get__, __set__ 및 __delete__라는 세 가지 특별한 메서드를 구현하는 특별한 종류의 객체입니다. 그런 다음 공식 Python 문서 설명에는 설명자의 중요성을 반영하기 위해 다음 단락이 있습니다. "설명자는 속성, 메서드, 정적 메서드, 클래스 메서드 및 super() 뒤에 있는 메커니즘입니다. Python 전체에서 사용됩니다. 버전 2.2에 도입된 새로운 스타일 클래스를 구현하기 위해 자체적으로 설명합니다. 간단히 말해서 설명자가 먼저 있고 그 다음이 air입니다. 새로운 스타일의 클래스에서는 속성, 메서드 호출, 정적 메서드, 클래스 메서드 등이 모두 설명자의 특정 사용을 기반으로 합니다.

자, 설명어가 왜 그렇게 중요한지 물어보고 싶을 수도 있습니다. 걱정하지 마시고 계속 시청해 보세요

설명자 사용

먼저 다음 코드를 살펴보세요

classA(object):#참고: Python 3.x 버전에서는 새 클래스를 사용하기 위해 객체 클래스에서 상속을 명시적으로 지정할 필요가 없습니다. Python 2.X(x> 2) 버전이 필요합니다

defa(self):
pass
if__name__=="__main__":
 a=A()
 a.a()

모두들 a.a()라는 진술이 있다는 것을 알아차렸습니다. 이제 생각해 보세요. 이 메소드를 호출하면 어떻게 될까요?

알았나요? 아직 알아냈나요? 아니요? 알았어 계속하자

우선, 속성이 멤버이든 메서드이든 상관없이 속성을 호출할 때 __getattribute__() 속성을 호출하는 메서드를 트리거합니다. 호출이 구현되었습니다. 설명자 프로토콜은 호출 프로세스 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b))를 생성합니다. 좋아, 여기에 또 다른 결론이 있습니다. "이러한 호출 프로세스에는 우선순위 순서가 있습니다. 호출하려는 속성이 데이터 설명자라면 이 속성이 인스턴스의 __dict__에 존재하는지 여부에 관계없이 사전에서 설명자의 __get__ 메서드가 먼저 호출됩니다. 호출하려는 속성이 데이터 설명자가 아닌 경우 인스턴스의 __dict__에 있는 기존 속성에 우선 순위를 부여합니다. 우리 클래스와 상위 클래스의 __dict__에 포함된 속성을 찾습니다. 속성이 존재하면 __get__() 메서드가 호출됩니다. 이해하기에는 조금 추상적인가요? 괜찮습니다. 곧 설명하겠지만 여기서는 먼저 데이터 설명자와 비데이터 설명자를 설명한 다음 예를 살펴봐야 합니다. 데이터 설명자와 비데이터 설명자는 무엇입니까? 실제로 설명자에서 __get__ 및 __set__ 프로토콜을 모두 구현하는 설명자는 __get__ 프로토콜만 구현된 경우 데이터 설명자가 아닙니다. 좋습니다. 이제 예를 살펴보겠습니다.

importmath
classlazyproperty:
def__init__(self, func):
 self.func = func

def__get__(self, instance, owner):
ifinstanceisNone:
returnself
else:
 value = self.func(instance)
 setattr(instance, self.func.__name__, value)
returnvalue
classCircle:
def__init__(self, radius):
 self.radius = radius
pass

 @lazyproperty
defarea(self):
 print("Com")
returnmath.pi * self.radius *2

deftest(self):
pass
if__name__=='__main__':
 c=Circle(4)
 print(c.area)

好的，让我们仔细来看看这段代码，首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程，前面已经说了，我们不在重复。接着，在我们第一次调用 c.area 的时候，我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符，然后发现在 c 中既不存在描述符，也不存在这样一个属性，接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ，然后查找到名为 area 的属性，同时这是一个 non data descriptors ，由于我们的实例字典内并不存在 area 属性，那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法，并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着，我们在后续调用 c.area 的时候，我们能在实例字典中找到 area 属性的存在，且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ，于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法，而是直接从实例的字典中直接获取属性值。

描述符的使用

描述符的使用面很广，不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候，使用描述符，比如我们之前提到的这个例子

classlazyproperty:
def__init__(self, func):
 self.func = func

def__get__(self, instance, owner):
ifinstanceisNone:
returnself
else:
 value = self.func(instance)
 setattr(instance, self.func.__name__, value)
returnvalue

def__set__(self, instance, value=0):
pass


importmath


classCircle:
def__init__(self, radius):
 self.radius = radius
pass

 @lazyproperty
defarea(self, value=0):
 print("Com")
ifvalue ==0andself.radius ==0:
raiseTypeError("Something went wring")

returnmath.pi * value *2ifvalue !=0elsemath.pi * self.radius *2

deftest(self):
pass

利用描述符的特性实现懒加载，再比如，我们可以控制属性赋值的值

classProperty(object):
"Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"
def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
 self.fget = fget
 self.fset = fset
 self.fdel = fdel
ifdocisNoneandfgetisnotNone:
 doc = fget.__doc__
 self.__doc__ = doc

def__get__(self, obj, objtype=None):
ifobjisNone:
returnself
ifself.fgetisNone:
raiseAttributeError("unreadable attribute")
returnself.fget(obj)

def__set__(self, obj, value=None):
ifvalueisNone:
raiseTypeError("You can`t to set value as None")
ifself.fsetisNone:
raiseAttributeError("can't set attribute")
 self.fset(obj, value)

def__delete__(self, obj):
ifself.fdelisNone:
raiseAttributeError("can't delete attribute")
 self.fdel(obj)

defgetter(self, fget):
returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

defsetter(self, fset):
returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

defdeleter(self, fdel):
returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

classtest():
def__init__(self, value):
 self.value = value

 @Property
defValue(self):
returnself.value

 @Value.setter
deftest(self, x):
 self.value = x

如上面的例子所描述的一样，我们可以判断所传入的值是否有效等等。