설명자(descriptor)는 Python 언어에서 심오하지만 중요한 흑마술입니다. Python 언어의 핵심으로 널리 사용됩니다. 설명자에 능숙하면 Python 추가됩니다. 프로그래머의 도구 상자에 속임수를 쓰세요. 이 글에서는 디스크립터의 정의와 몇 가지 일반적인 시나리오에 대해 이야기하고, 글 마지막에 , __getattr
, __getattribute__
세 가지 __getitem__
매직 메소드를 추가하겠습니다. 속성 액세스를 포함합니다.
descr__get__(self, obj, objtype=None) --> value descr.__set__(self, obj, value) --> None descr.__delete__(self, obj) --> None
(객체 속성)가 위의 세 가지 메서드 중 하나를 정의하는 한 이 클래스는 설명자 클래스라고 부를 수 있습니다. object attribute
클래스를 만들고 RevealAcess
메서드를 구현합니다. 이제 이 클래스를 설명자 클래스라고 부를 수 있습니다. __get__
class RevealAccess(object): def __get__(self, obj, objtype): print('self in RevealAccess: {}'.format(self)) print('self: {}\nobj: {}\nobjtype: {}'.format(self, obj, objtype)) class MyClass(object): x = RevealAccess() def test(self): print('self in MyClass: {}'.format(self))
EX1 인스턴스 속성
다음으로 메소드의 각 매개변수의 의미를 살펴보겠습니다. 다음 예에서 __get__
는 RevealAccess 클래스 인스턴스 x, self
는 MyClass 클래스의 인스턴스 m이고, obj
는 이름에서 알 수 있듯이 MyClass 클래스 자체입니다. 출력 문에서 볼 수 있듯이 objtype
액세스 설명자 m.x
는 x
메서드를 호출합니다. __get__
>>> m = MyClass() >>> m.test() self in MyClass: <__main__.MyClass object at 0x7f19d4e42160> >>> m.x self in RevealAccess: <__main__.RevealAccess object at 0x7f19d4e420f0> self: <__main__.RevealAccess object at 0x7f19d4e420f0> obj: <__main__.MyClass object at 0x7f19d4e42160> objtype: <class '__main__.MyClass'>
EX2 클래스 속성
속성이 클래스를 통해 직접 액세스되는 경우 x
연결은 직접 None이므로 이해하기 쉽습니다. , MyClass 인스턴스가 존재하지 않기 때문입니다. obj
>>> MyClass.x self in RevealAccess: <__main__.RevealAccess object at 0x7f53651070f0> self: <__main__.RevealAccess object at 0x7f53651070f0> obj: None objtype: <class '__main__.MyClass'>설명자 원리설명자 트리거위의 예에서는 각각 인스턴스 속성과 클래스 속성의 관점에서 설명자의 사용법을 나열했습니다. 내부 원리 분석:
에 액세스하면 기본 클래스 객체의 __getattribute__ 메서드가 실제로 호출됩니다. 이 메서드에서는 obj.d가 实例属性
로 변환됩니다. type(obj).__dict__['d'].__get__(obj, type(obj))
에 액세스하면 cls.d를 类属性
로 변환하는 메타클래스 유형의 __getattribute__ 메서드를 호출하는 것과 같습니다. 여기서 __get__( )의 obj는 다음과 같습니다. 인스턴스가 없기 때문에 없음입니다. cls.__dict__['d'].__get__(None, cls)
매직 메소드에 대해 간단히 이야기해보겠습니다. 이 메소드는 객체의 속성에 접근할 때 무조건 호출됩니다. 자세한 내용은 __getattribute__
, __getattr
과 같습니다. 기사 마지막 부분에 추가 보충 자료를 작성하겠지만 지금은 자세히 다루지 않겠습니다. __getitem__
이라고 합니다. data descriptor
이라고 합니다. non-data descriptor
data descriptor > instance dict > non-data descriptor > __getattr__()이게 무슨 뜻인가요? 즉, 동일한 이름을 가진
과 data descriptor->d
가 인스턴스 객체 obj에 나타나면 instance attribute->d
가 obj.d
속성에 액세스할 때 데이터 설명자의 우선순위가 더 높기 때문에 Python은 d
을 호출합니다. 대신 obj.__dict__['d']를 호출하는 대신. 그러나 설명자가 데이터 설명자가 아닌 경우 Python은 type(obj).__dict__['d'].__get__(obj, type(obj))
을 호출합니다. obj.__dict__['d']
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) -> property attributefget, fset 및 fdel은 각각 클래스의 getter, setter 및 deleter 메서드입니다. 다음 예를 사용하여 속성 사용 방법을 설명합니다.
class Account(object): def __init__(self): self._acct_num = None def get_acct_num(self): return self._acct_num def set_acct_num(self, value): self._acct_num = value def del_acct_num(self): del self._acct_num acct_num = property(get_acct_num, set_acct_num, del_acct_num, '_acct_num property.')acct가 Account의 인스턴스인 경우 acct.acct_num은 getter를 호출하고 acct.acct_num = value는 setter를 호출하며 del acct_num.acct_num 삭제자를 호출합니다.
>>> acct = Account() >>> acct.acct_num = 1000 >>> acct.acct_num 1000Python은 간단한 애플리케이션 시나리오를 위한 속성을 생성하는 데 사용할 수 있는
데코레이터도 제공합니다. 속성 개체에는 해당 데코레이팅된 함수의 접근자 함수를 통해 속성의 복사본을 만드는 데 사용할 수 있는 getter, setter 및 delete 데코레이터 메서드가 있습니다. @property
class Account(object): def __init__(self): self._acct_num = None @property # the _acct_num property. the decorator creates a read-only property def acct_num(self): return self._acct_num @acct_num.setter # the _acct_num property setter makes the property writeable def set_acct_num(self, value): self._acct_num = value @acct_num.deleter def del_acct_num(self): del self._acct_num속성을 읽기 전용으로 설정하려면 setter 메소드를 제거하면 됩니다. 런타임에 설명자 만들기런타임에 속성을 추가할 수 있습니다:
class Person(object): def addProperty(self, attribute): # create local setter and getter with a particular attribute name getter = lambda self: self._getProperty(attribute) setter = lambda self, value: self._setProperty(attribute, value) # construct property attribute and add it to the class setattr(self.__class__, attribute, property(fget=getter, \ fset=setter, \ doc="Auto-generated method")) def _setProperty(self, attribute, value): print("Setting: {} = {}".format(attribute, value)) setattr(self, '_' + attribute, value.title()) def _getProperty(self, attribute): print("Getting: {}".format(attribute)) return getattr(self, '_' + attribute)rrree정적 메서드 및 클래스 메서드설명자를 사용하여 구현을 시뮬레이션할 수 있습니다. Python의
및 @staticmethod
. 먼저 아래 표를 살펴보겠습니다. @classmethod
Transformation | Called from an Object | Called from a Class |
---|---|---|
function | f(obj, *args) | f(*args) |
staticmethod | f(*args) | f(*args) |
classmethod | f(type(obj), *args) | f(klass, *args) |
对于静态方法f
。c.f
和C.f
是等价的,都是直接查询object.__getattribute__(c, ‘f’)
或者object.__getattribute__(C, ’f‘)
。静态方法一个明显的特征就是没有self
变量。
静态方法有什么用呢?假设有一个处理专门数据的容器类,它提供了一些方法来求平均数,中位数等统计数据方式,这些方法都是要依赖于相应的数据的。但是类中可能还有一些方法,并不依赖这些数据,这个时候我们可以将这些方法声明为静态方法,同时这也可以提高代码的可读性。
使用非数据描述符来模拟一下静态方法的实现:
class StaticMethod(object): def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, obj, objtype=None): return self.f
我们来应用一下:
class MyClass(object): @StaticMethod def get_x(x): return x print(MyClass.get_x(100)) # output: 100
Python的@classmethod
和@staticmethod
的用法有些类似,但是还是有些不同,当某些方法只需要得到类的引用
而不关心类中的相应的数据的时候就需要使用classmethod了。
使用非数据描述符来模拟一下类方法的实现:
class ClassMethod(object): def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, obj, klass=None): if klass is None: klass = type(obj) def newfunc(*args): return self.f(klass, *args) return newfunc
首次接触Python魔术方法的时候,我也被__get__
, __getattribute__
, __getattr__
, __getitem__
之间的区别困扰到了,它们都是和属性访问相关的魔术方法,其中重写__getattr__
,__getitem__
来构造一个自己的集合类非常的常用,下面我们就通过一些例子来看一下它们的应用。
Python默认访问类/实例的某个属性都是通过__getattribute__
来调用的,__getattribute__
会被无条件调用,没有找到的话就会调用__getattr__
。如果我们要定制某个类,通常情况下我们不应该重写__getattribute__
,而是应该重写__getattr__
,很少看见重写__getattribute__
的情况。
从下面的输出可以看出,当一个属性通过__getattribute__
无法找到的时候会调用__getattr__
。
In [1]: class Test(object): ...: def __getattribute__(self, item): ...: print('call __getattribute__') ...: return super(Test, self).__getattribute__(item) ...: def __getattr__(self, item): ...: return 'call __getattr__' ...: In [2]: Test().a call __getattribute__ Out[2]: 'call __getattr__'
对于默认的字典,Python只支持以obj['foo']
形式来访问,不支持obj.foo
的形式,我们可以通过重写__getattr__
让字典也支持obj['foo']
的访问形式,这是一个非常经典常用的用法:
class Storage(dict): """ A Storage object is like a dictionary except `obj.foo` can be used in addition to `obj['foo']`. """ def __getattr__(self, key): try: return self[key] except KeyError as k: raise AttributeError(k) def __setattr__(self, key, value): self[key] = value def __delattr__(self, key): try: del self[key] except KeyError as k: raise AttributeError(k) def __repr__(self): return '<Storage ' + dict.__repr__(self) + '>'
我们来使用一下我们自定义的加强版字典:
>>> s = Storage(a=1) >>> s['a'] 1 >>> s.a 1 >>> s.a = 2 >>> s['a'] 2 >>> del s.a >>> s.a ... AttributeError: 'a'
getitem用于通过下标[]
的形式来获取对象中的元素,下面我们通过重写__getitem__
来实现一个自己的list。
class MyList(object): def __init__(self, *args): self.numbers = args def __getitem__(self, item): return self.numbers[item] my_list = MyList(1, 2, 3, 4, 6, 5, 3) print my_list[2]
这个实现非常的简陋,不支持slice和step等功能,请读者自行改进,这里我就不重复了。
下面是参考requests库中对于__getitem__
的一个使用,我们定制了一个忽略属性大小写的字典类。
程序有些复杂,我稍微解释一下:由于这里比较简单,没有使用描述符的需求,所以使用了@property
装饰器来代替,lower_keys
的功能是将实例字典
中的键全部转换成小写并且存储在字典self._lower_keys
中。重写了__getitem__
方法,以后我们访问某个属性首先会将键转换为小写的方式,然后并不会直接访问实例字典,而是会访问字典self._lower_keys
去查找。赋值/删除操作的时候由于实例字典会进行变更,为了保持self._lower_keys
和实例字典同步,首先清除self._lower_keys
的内容,以后我们重新查找键的时候再调用__getitem__
的时候会重新新建一个self._lower_keys
。
class CaseInsensitiveDict(dict): @property def lower_keys(self): if not hasattr(self, '_lower_keys') or not self._lower_keys: self._lower_keys = dict((k.lower(), k) for k in self.keys()) return self._lower_keys def _clear_lower_keys(self): if hasattr(self, '_lower_keys'): self._lower_keys.clear() def __contains__(self, key): return key.lower() in self.lower_keys def __getitem__(self, key): if key in self: return dict.__getitem__(self, self.lower_keys[key.lower()]) def __setitem__(self, key, value): dict.__setitem__(self, key, value) self._clear_lower_keys() def __delitem__(self, key): dict.__delitem__(self, key) self._lower_keys.clear() def get(self, key, default=None): if key in self: return self[key] else: return default
我们来调用一下这个类:
>>> d = CaseInsensitiveDict() >>> d['ziwenxie'] = 'ziwenxie' >>> d['ZiWenXie'] = 'ZiWenXie' >>> print(d) {'ZiWenXie': 'ziwenxie', 'ziwenxie': 'ziwenxie'} >>> print(d['ziwenxie']) ziwenxie # d['ZiWenXie'] => d['ziwenxie'] >>> print(d['ZiWenXie']) ziwenxie
위 내용은 Python의 매직 설명자의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!