Python 설명자의 의미 소개

'디스크립터'라는 개념을 자주 들어보셨겠지만, 대부분의 프로그래머들은 거의 사용하지 않기 때문에 그 원리를 명확하게 이해하지 못할 수도 있습니다. python 동영상 튜토리얼 칼럼에서 자세히 소개하겠습니다. ):

python 비디오 튜토리얼

하지만 경력을 쌓고 Python 사용에 더욱 능숙해지고 싶다면 여전히 설명자를 해야 한다고 생각합니다. 여러분의 향후 개발에 큰 도움이 될 것이며, 향후 Python 디자인에 대해 더 깊이 이해하는 데도 도움이 될 것입니다. 개발 과정에서 디스크립터를 직접 사용하지는 않았지만, 하위 레벨에서는 매우 자주 사용됩니다. 예를 들어 다음과 같습니다:

• 함수, 바운드 메서드, 언바운드 메서드
• 설치 프로그램 property, staticmethod, classmethod
  모두 익숙하신가요?
  사실 이들은 설명자와 불가분하게 연결되어 있습니다. 다음 기사를 통해 설명자의 작동 원리를 살펴보겠습니다.

설명자란 무엇인가요?

描述符的这个概念有一个清晰的了解，这对于你以后的发展有着巨大的帮助，也有利于你将来更深层次的python设计的理解。

尽管在开发的过程中，我们没有直接的使用过描述符，但是它在底层的运用却是十分频繁的存在。例如下面的这些：

• function 、bound method 、unbound method
• 装是器property 、staticmethod 、classmethod
  这些是不是都很熟悉？
  其实这些都与描述符有着千丝万缕的联系，这样吧，我们通过下面的文章来探讨一下描述符背后的工作原理吧。

什么是描述符？

在我们了解什么是描述符前，我们可以先找一个例子来看一下

class A:
    x = 10print(A.x) # 10

这个例子很简单，我们先在类A中定义一个类属性x,然后得出它的值。
除了这种直接定义类属性的方法外，我们还可以这样去定义一个类属性：

class Ten:
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return 10class A:
    x = Ten()   # 属性换成了一个类print(A.x) # 10

我们可以发现，这回的类属性x不是一个具体的值了，而是一个类Ten，通过这个Ten定义了一个__get__方法，返回具体的值。

因此可得出：在python中，我们可以把一个类的属性，托管给一个类，而这样的属性就是一个描述符
简而言之,描述符是一个绑定行为属性

而这又有着什么意思呢？
回想，我们在开发时，一般情况下，会将行为叫做什么？行为即一个方法。

所以我们也可以将描述符理解为：对象的属性并非一个具体的值，而是交给了一个方法去定义。

可以想像一下，如果我们用一个方法去定义一个属性，这么做有什么好处？

有了方法，我们就可以在方法内实现自己的逻辑，最简单的，我们可以根据不同的条件，在方法内给属性赋予不同的值，就像下面这样：

class Age:
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj.name == 'zhangsan':
            return 20
        elif obj.name == 'lisi':
            return 25
        else:
            return ValueError("unknow")class Person:

    age = Age()

    def __init__(self, name):
        self.name = name

p1 = Person('zhangsan')print(p1.age)   # 20p2 = Person('lisi')print(p2.age)   # 25p3 = Person('wangwu')print(p3.age)   # unknow

这个例子中，age 类属性被另一个类托管了，在这个类的 __get__ 中，它会根据 Person 类的属性 name，决定 age 是什么值。

通过这样一个例子，我们可以看到，通过描述符的使用，我们可以轻易地改变一个类属性的定义方式。

描述符协议

了解了描述符的定义，现在我们把重点放到托管属性的类上。

其实，一个类属性想要托管给一个类，这个类内部实现的方法不能是随便定义的，它必须遵守「描述符协议」，也就是要实现以下几个方法：

• __get__(self, obj, type=None) -> value
• __set__(self, obj, value) -> None
• __delete__(self, obj) -> None

只要是实现了以上几个方法的其中一个，那么这个类属性就可以称作描述符。

另外，描述符又可以分为「数据描述符」和「非数据描述符」：

• 只定义了 __get___，叫做非数据描述符
• 除了定义 __get__ 之外，还定义了 __set__ 或 __delete__，叫做数据描述符

它们两者有什么区别，我会在下面详述。

现在我们来看一个包含 __get__ 和 __set__ 方法的描述符例子：

# coding: utf8class Age:

    def __init__(self, value=20):
        self.value = value

    def __get__(self, obj, type=None):
        print('call __get__: obj: %s type: %s' % (obj, type))
        return self.value

    def __set__(self, obj, value):
        if value  type: <class># 20print(Person.age)# call __get__: obj: None type: <class># 20p1.age = 25# call __set__: obj: <__main__.person> value: 25print(p1.age)# call __get__: obj: <__main__.person> type: <class># 25p1.age = -1# ValueError: age must be greater than 0</class></__main__.person></__main__.person></class></class>

在这例子中，类属性 age 是一个描述符，它的值取决于 Age 类。

从输出结果来看，当我们获取或修改 age 属性时，调用了 Age 的 __get__ 和 __set__

설명자가 무엇인지 이해하기 전에 먼저 예제를 살펴보겠습니다.🎜

def getattr_hook(obj, name):
    try:
        return obj.__getattribute__(name)
    except AttributeError:
        if not hasattr(type(obj), '__getattr__'):
            raise    return type(obj).__getattr__(obj, name)

🎜이 예제는 매우 간단합니다. 먼저 🎜class 속성🎜A >x를 선택한 다음 해당 값을 가져옵니다.
클래스 속성을 직접 정의하는 이 방법 외에도 다음과 같이 클래스 속성을 정의할 수도 있습니다. 🎜

# 获取一个对象的属性
def __getattribute__(obj, name):
    null = object()
    # 对象的类型 也就是实例的类
    objtype = type(obj)
    # 从这个类中获取指定属性
    cls_var = getattr(objtype, name, null)
    # 如果这个类实现了描述符协议
    descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null)
    if descr_get is not null:
        if (hasattr(type(cls_var), '__set__')
            or hasattr(type(cls_var), '__delete__')):
            # 优先从数据描述符中获取属性            return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从实例中获取属性    if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj):
        return vars(obj)[name]
    # 从非数据描述符获取属性    if descr_get is not null:
        return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从类中获取属性    if cls_var is not null:
        return cls_var
    # 抛出 AttributeError 会触发调用 __getattr__
    raise AttributeError(name)

🎜이번에는 클래스 속성 x가 특정 값이 아니라는 것을 알 수 있습니다. 대신 Ten 클래스입니다. 이 Ten은 특정 값을 반환하는 __get__ 메서드를 정의합니다. 🎜🎜결론은 다음과 같습니다. Python에서는 🎜클래스의 속성을 클래스에 호스팅할 수 있으며 이러한 속성은 설명자🎜
간단히 말하면 설명자입니다. 는 바인딩 동작 속성입니다🎜🎜이게 무슨 뜻인가요?
우리가 개발할 때 일반적으로 행동을 무엇이라고 부르나요? 행동은 메소드입니다. 🎜🎜그래서 descriptor를 다음과 같이 이해할 수도 있습니다. 🎜객체의 속성은 특정 값이 아니라 메서드에 의해 정의됩니다. 🎜🎜🎜속성을 정의하는 방법을 사용하면 어떤 이점이 있는지 상상할 수 있습니까? 🎜🎜메서드를 사용하면 메서드 내에서 자체 논리를 구현할 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 다음과 같이 다양한 조건에 따라 메서드 내의 속성에 다양한 값을 할당할 수 있다는 것입니다. code>age 클래스 속성은 이 클래스의 __get__에서 호스팅되며 Person 클래스 속성 name을 기반으로 합니다. >는 age 값이 무엇인지 결정합니다. 🎜🎜이러한 예를 통해 설명자를 사용하면 클래스 속성이 정의되는 방식을 쉽게 변경할 수 있음을 알 수 있습니다. 🎜🎜🎜설명자 프로토콜🎜🎜🎜설명자의 정의를 이해했으므로 이제 관리 속성 클래스에 중점을 둡니다. 🎜🎜실제로 클래스 속성을 클래스에서 호스팅하려면 이 클래스 내부에 구현된 메서드를 임의로 정의할 수 없습니다. 즉, 다음 메서드를 구현해야 합니다. 🎜

• __get__(self, obj, type=None) -> 값
• __set__(self, obj, value) -> > li>
• __delete__(self, obj) -> None

🎜위 메소드 중 하나가 구현되는 한 이 클래스 속성은 다음과 같습니다. 설명자라고 할 수 있습니다. 🎜🎜또한 설명자는 "데이터 설명자"와 "비데이터 설명자"로 나눌 수 있습니다. 🎜

• 비데이터 설명자라고 하는 __get___만 정의됩니다. li >
• __get__ 정의 외에도 __set__ 또는 __delete__도 정의되어 데이터 설명자라고 합니다.

🎜그들 사이의 차이점은 무엇입니까? 아래에서 자세히 설명하겠습니다. 🎜🎜이제 __get__ 및 __set__ 메서드가 포함된 설명자의 예를 살펴보겠습니다. 🎜

type(a).__dict__['b'].__get__(a, type(a))复制代码

🎜이 예에서 클래스 속성 age는 값이 Age 클래스에 따라 달라지는 설명자입니다. 🎜🎜출력 결과에 따르면 age 속성을 ​​얻거나 수정할 때 Age의 __get__ 및 __set__이 호출됩니다. 코드> 방법: 🎜<ul> <li>当调用 <code>p1.age 时，__get__ 被调用，参数 obj 是 Person 实例，type 是 type(Person)

当调用 Person.age 时，__get__ 被调用，参数 obj 是 None，type 是 type(Person)

当调用 p1.age = 25时，__set__ 被调用，参数 obj 是 Person 实例，value 是25

当调用 p1.age = -1时，__set__ 没有通过校验，抛出 ValueError

其中，调用 __set__ 传入的参数，我们比较容易理解，但是对于 __get__ 方法，通过类或实例调用，传入的参数是不同的，这是为什么？

这就需要我们了解一下描述符的工作原理。

描述符的工作原理

要解释描述符的工作原理，首先我们需要先从属性的访问说起。

在开发时，不知道你有没有想过这样一个问题：通常我们写这样的代码 a.b，其背后到底发生了什么？

这里的 a 和 b 可能存在以下情况：

1. a 可能是一个类，也可能是一个实例，我们这里统称为对象
2. b 可能是一个属性，也可能是一个方法，方法其实也可以看做是类的属性

其实，无论是以上哪种情况，在 Python 中，都有一个统一的调用逻辑：

1. 先调用 __getattribute__ 尝试获得结果
2. 如果没有结果，调用 __getattr__

用代码表示就是下面这样：

def getattr_hook(obj, name):
    try:
        return obj.__getattribute__(name)
    except AttributeError:
        if not hasattr(type(obj), '__getattr__'):
            raise    return type(obj).__getattr__(obj, name)

我们这里需要重点关注一下 __getattribute__，因为它是所有属性查找的入口，它内部实现的属性查找顺序是这样的：

1. 要查找的属性，在类中是否是一个描述符
2. 如果是描述符，再检查它是否是一个数据描述符
3. 如果是数据描述符，则调用数据描述符的 __get__
4. 如果不是数据描述符，则从 __dict__ 中查找
5. 如果 __dict__ 中查找不到，再看它是否是一个非数据描述符
6. 如果是非数据描述符，则调用非数据描述符的 __get__
7. 如果也不是一个非数据描述符，则从类属性中查找
8. 如果类中也没有这个属性，抛出 AttributeError 异常

写成代码就是下面这样：

# 获取一个对象的属性
def __getattribute__(obj, name):
    null = object()
    # 对象的类型 也就是实例的类
    objtype = type(obj)
    # 从这个类中获取指定属性
    cls_var = getattr(objtype, name, null)
    # 如果这个类实现了描述符协议
    descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null)
    if descr_get is not null:
        if (hasattr(type(cls_var), '__set__')
            or hasattr(type(cls_var), '__delete__')):
            # 优先从数据描述符中获取属性            return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从实例中获取属性    if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj):
        return vars(obj)[name]
    # 从非数据描述符获取属性    if descr_get is not null:
        return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从类中获取属性    if cls_var is not null:
        return cls_var
    # 抛出 AttributeError 会触发调用 __getattr__
    raise AttributeError(name)

如果不好理解，你最好写一个程序测试一下，观察各种情况下的属性的查找顺序。

到这里我们可以看到，在一个对象中查找一个属性，都是先从 __getattribute__ 开始的。

在 __getattribute__ 中，它会检查这个类属性是否是一个描述符，如果是一个描述符，那么就会调用它的 __get__ 方法。但具体的调用细节和传入的参数是下面这样的：

• 如果 a 是一个实例，调用细节为：

type(a).__dict__['b'].__get__(a, type(a))复制代码

• 如果 a 是一个类，调用细节为：

a.__dict__['b'].__get__(None, a)复制代码

所以我们就能看到上面例子输出的结果。

数据描述符和非数据描述符

了解了描述符的工作原理，我们继续来看数据描述符和非数据描述符的区别。

从定义上来看，它们的区别是：

• 只定义了 __get___，叫做非数据描述符
• 除了定义 __get__ 之外，还定义了 __set__ 或 __delete__，叫做数据描述符

此外，我们从上面描述符调用的顺序可以看到，在对象中查找属性时，数据描述符要优先于非数据描述符调用。

在之前的例子中，我们定义了 __get__ 和 __set__，所以那些类属性都是数据描述符。

我们再来看一个非数据描述符的例子：

class A:

    def __init__(self):
        self.foo = 'abc'

    def foo(self):
        return 'xyz'print(A().foo)  # 输出什么？
复制代码

这段代码，我们定义了一个相同名字的属性和方法 foo，如果现在执行 A().foo，你觉得会输出什么结果？

答案是 abc。

为什么打印的是实例属性 foo 的值，而不是方法 foo 呢？

这就和非数据描述符有关系了。

我们执行 dir(A.foo)，观察结果：

print(dir(A.foo))# [... '__get__', '__getattribute__', ...]复制代码

看到了吗？A 的 foo 方法其实实现了 __get__，我们在上面的分析已经得知：只定义 __get__ 方法的对象，它其实是一个非数据描述符，也就是说，我们在类中定义的方法，其实本身就是一个非数据描述符。

所以，在一个类中，如果存在相同名字的属性和方法，按照上面所讲的 __getattribute__ 中查找属性的顺序，这个属性就会优先从实例中获取，如果实例中不存在，才会从非数据描述符中获取，所以在这里优先查找的是实例属性 foo 的值。

到这里我们可以总结一下关于描述符的相关知识点：

• 描述符必须是一个类属性
• __getattribute__ 是查找一个属性（方法）的入口
• __getattribute__ 定义了一个属性（方法）的查找顺序：数据描述符、实例属性、非数据描述符、类属性
• 如果我们重写了 __getattribute__ 方法，会阻止描述符的调用
• 所有方法其实都是一个非数据描述符，因为它定义了 __get__

描述符的使用场景

了解了描述符的工作原理，那描述符一般用在哪些业务场景中呢？

在这里我用描述符实现了一个属性校验器，你可以参考这个例子，在类似的场景中去使用它。

首先我们定义一个校验基类 Validator，在 __set__ 方法中先调用 validate 方法校验属性是否符合要求，然后再对属性进行赋值。

class Validator:

    def __init__(self):
        self.data = {}

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.data[obj]

    def __set__(self, obj, value):
        # 校验通过后再赋值
        self.validate(value)
        self.data[obj] = value

    def validate(self, value):
        pass    
复制代码

接下来，我们定义两个校验类，继承 Validator，然后实现自己的校验逻辑。

class Number(Validator):

    def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
        super(Number, self).__init__()
        self.minvalue = minvalue
        self.maxvalue = maxvalue

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
        if self.minvalue is not None and value  self.maxvalue:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
            )class String(Validator):

    def __init__(self, minsize=None, maxsize=None):
        super(String, self).__init__()
        self.minsize = minsize
        self.maxsize = maxsize

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an str')
        if self.minsize is not None and len(value)  self.maxsize:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
            )复制代码

最后，我们使用这个校验类：

class Person:

    # 定义属性的校验规则 内部用描述符实现
    name = String(minsize=3, maxsize=10)
    age = Number(minvalue=1, maxvalue=120)

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 属性符合规则
p1 = Person('zhangsan', 20)print(p1.name, p1.age)# 属性不符合规则
p2 = person('a', 20)# ValueError: Expected 'a' to be no smaller than 3p3 = Person('zhangsan', -1)# ValueError: Expected -1 to be at least 1复制代码

现在，当我们对 Person 实例进行初始化时，就可以校验这些属性是否符合预定义的规则了。

function与method

我们再来看一下，在开发时经常看到的 function、unbound method、bound method 它们之间到底有什么区别？

来看下面这段代码：

class A:

    def foo(self):
        return 'xyz'print(A.__dict__['foo']) # <function>print(A.foo)     # <unbound>print(A().foo)   # <bound>>复制代码</bound></unbound></function>

从结果我们可以看出它们的区别：

• function 准确来说就是一个函数，并且它实现了 __get__ 方法，因此每一个 function 都是一个非数据描述符，而在类中会把 function 放到 __dict__ 中存储
• 当 function 被实例调用时，它是一个 bound method
• 当 function 被类调用时， 它是一个 unbound method

function 是一个非数据描述符，我们之前已经讲到了。

而 bound method 和 unbound method 的区别就在于调用方的类型是什么，如果是一个实例，那么这个 function 就是一个 bound method，否则它是一个 unbound method。

property/staticmethod/classmethod

我们再来看 property、staticmethod、classmethod。

这些装饰器的实现，默认是 C 来实现的。

其实，我们也可以直接利用 Python 描述符的特性来实现这些装饰器，

property 的 Python 版实现：

class property:

    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel
        self.__doc__ = doc

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:
            return self.fget        if self.fget is None:
            raise AttributeError(), "unreadable attribute"
        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):
        if self.fset is None:
            raise AttributeError, "can't set attribute"
        return self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):
        if self.fdel is None:
            raise AttributeError, "can't delete attribute"
        return self.fdel(obj)

    def getter(self, fget):
        return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

    def setter(self, fset):
        return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

    def deleter(self, fdel):
        return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)复制代码

staticmethod 的 Python 版实现：

class staticmethod:

    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.func
复制代码

classmethod 的 Python 版实现：

class classmethod:

    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __get__(self, obj, klass=None):
        if klass is None:
            klass = type(obj)
        def newfunc(*args):
            return self.func(klass, *args)
        return newfunc
复制代码

除此之外，你还可以实现其他功能强大的装饰器。

由此可见，通过描述符我们可以实现强大而灵活的属性管理功能，对于一些要求属性控制比较复杂的场景，我们可以选择用描述符来实现。

总结

这篇文章我们主要讲了 Python 描述符的工作原理。

首先，我们从一个简单的例子了解到，一个类属性是可以托管给另外一个类的，这个类如果实现了描述符协议方法，那么这个类属性就是一个描述符。此外，描述符又可以分为数据描述符和非数据描述符。

之后我们又分析了获取一个属性的过程，一切的入口都在 __getattribute__ 中，这个方法定义了寻找属性的顺序，其中实例属性优先于数据描述符调用，数据描述符要优先于非数据描述符调用。

또한 메소드가 실제로는 데이터 디스크립터가 아니라는 것도 배웠습니다. __getattribute__의 속성 검색 순서에 따라 클래스에 동일한 이름의 인스턴스 속성과 메소드를 정의하면 인스턴스 속성이 먼저 액세스됩니다. __getattribute__ 中的属性查找顺序，实例属性优先访问。

最后我们分析了 function 和 method 的区别，以及使用 Python 描述符也可以实现 property、staticmethod、classmethod

마지막으로 함수와 메서드의 차이점을 분석하고 Python 설명자를 사용하여 속성과 정적 메서드를 구현했습니다. , classmethod 데코레이터.

Python 설명자는 강력한 속성 액세스 제어 기능을 제공하며 복잡한 속성 제어가 필요한 시나리오에서 이를 사용할 수 있습니다.

이 작품은 "CC 라이선스"를 채택하고 있으며, 재인쇄 시 작성자와 이 글의 링크를 명시해야 합니다🎜

위 내용은 Python 설명자의 의미 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!