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Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析

高洛峰
高洛峰原创
2017-01-23 14:50:321224浏览

@property有什么用呢?表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.
上代码,代码最清晰了

class Circle(object):
  def __init__(self, radius):
    self.radius = radius
  
  @property
  def area(self):
    return 3.14 * self.radius ** 2
  
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area

   

可以看到,area虽然是定义成一个方法的形式,但是加上@property后,可以直接c.area,当成属性访问.
现在问题来了,(不是挖掘机技术哪家强),每次调用c.area,都会计算一次,太浪费cpu了,怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property.

class lazy(object):
  def __init__(self, func):
    self.func = func
  
  def __get__(self, instance, cls):
    val = self.func(instance)
    setattr(instance, self.func.__name__, val)
    return val
  
class Circle(object):
  def __init__(self, radius):
    self.radius = radius
  
  @lazy
  def area(self):
    print 'evalute'
    return 3.14 * self.radius ** 2
  
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
print c.area
print c.area

   

可以看到,'evalute'只输出了一次.如果看了我前面几篇博文,对@lazy的机制应该很好理解.
在这里,lazy类有__get__方法,说明是个描述器,第一次执行c.area的时候,因为顺序问题,先去c.__dict__中找,没找到,就去类空间找,在类Circle中,有area()方法,于是就被__get__拦截.
在__get__中,调用实例的area()方法算出结果,并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它,即加到c.__dict__中去.
再次执行c.area的时候,先去c.__dict__找,因为此时已经有了,就不会经过area()方法和__get__了.

注意点
请注意以下代码场景:

代码片段1: 
Python2.6代码  

class Parrot(object):
  def __init__(self):
    self._voltage = 100000
  
  @property
  def voltage(self):
    """Get the current voltage."""
    return self._voltage
  
if __name__ == "__main__":
  # instance
  p = Parrot()
  # similarly invoke "getter" via @property
  print p.voltage
  # update, similarly invoke "setter"
  p.voltage = 12

   

代码片段2: 
Python2.6代码  

class Parrot:
  def __init__(self):
    self._voltage = 100000
  
  @property
  def voltage(self):
    """Get the current voltage."""
    return self._voltage
  
if __name__ == "__main__":
  # instance
  p = Parrot()
  # similarly invoke "getter" via @property
  print p.voltage
  # update, similarly invoke "setter"
  p.voltage = 12

   

代码1、2的区别在于 

class Parrot(object):

在python2.6下,分别运行测试 
片段1:将会提示一个预期的错误信息 AttributeError: can't set attribute 
片段2:正确运行

参考python2.6文档,@property将提供一个ready-only property,以上代码没有提供对应的@voltage.setter,按理说片段2代码将提示运行错误,在python2.6文档中,我们可以找到以下信息:

BIF: 
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]]) 
Return a property attribute for new-style classes (classes that derive from object). 
原来在python2.6下,内置类型 object 并不是默认的基类,如果在定义类时,没有明确说明的话(代码片段2),我们定义的Parrot(代码片段2)将不会继承object

而object类正好提供了我们需要的@property功能,在文档中我们可以查到如下信息:

new-style class 
Any class which inherits from object. This includes all built-in types like list and dict. Only new-style classes can use Python's newer, versatile features like __slots__, descriptors, properties, and __getattribute__().

同时我们也可以通过以下方法来验证 
Python 2.6代码  

class A:
  pass
 
>>type(A)
<type &#39;classobj&#39;>

   

Python 2.6代码  

class A(object):
  pass
 
>>type(A)
<type &#39;type&#39;>

   

从返回的306552a787556acb6bf144fc50ffb3aa,29ceede16bf0e876336658bcd2af4f7f可以看出29ceede16bf0e876336658bcd2af4f7f是我们需要的object类型(python 3.0 将object类作为默认基类,所以都将返回29ceede16bf0e876336658bcd2af4f7f)

为了考虑代码的python 版本过渡期的兼容性问题,我觉得应该定义class文件的时候,都应该显式定义object,做为一个好习惯

最后的代码将如下: 

class Parrot(object):
  def __init__(self):
    self._voltage = 100000
 
  @property
  def voltage(self):
    """Get the current voltage."""
    return self._voltage
 
  @voltage.setter
  def voltage(self, new_value):
    self._voltage = new_value
  
if __name__ == "__main__":
  # instance
  p = Parrot()
  # similarly invoke "getter" via @property
  print p.voltage
  # update, similarly invoke "setter"
  p.voltage = 12

   

另外,@property是在2.6、3.0新增的,2.5没有该功能。 

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