描述器用到的方法
用到3个魔术方法: __get__()、__set__()、__delete__() 方法使用格式: obj.__get__(self, instance, owner) obj.__set__(self, instance, value) obj.__delete__(self, instance) self: 指当前类的实例本身 instance: 指owner的实例 owner: 指当前实例作为属性的所属类
代码一
以下代码执行过程: 定义B类时,执行A()赋值操作,进行A类的初始化,再打印B类调用类属性x的a1属性 紧接着执行B类的初始化,通过b实例调用类属性的x的a1属性class A: def __init__(self): self.a1 = 'a1' print('A.init')class B: x = A() def __init__(self): print('B.init')print('-' * 20)print(B.x.a1)print('*' * 20)b = B()print(b.x.a1) 描述器定义
Python中,一个类中实现了__get__、__set__、__delete__三个方法中的任何一个方法,那么这个类就是描述器.如果仅实现了__get__,就是非数据描述符 non-data descriptor同时实现了除__get__以外的__set__或__delete__方法,就是数据描述符 data descriptor如果一个类的类属性设置为描述器,那么它被称为此描述器的owner属主描述器方法何时被触发: 当属主类中对是描述器的类属性进行访问时(即类似b.x),__get__方法被触发 当属主类中对是描述器的实例属性通过'.'号赋值时,__set__方法被触发
代码二
class A: def __init__(self): self.a1 = 'a1' print('A.init') def __get__(self,instance,owner): print('A.__get__ {} {} {}'.format(self,instance,owner))class B: x = A() def __init__(self): print('B.init')print('-' * 20)print(B.x)# print(B.x.a1) # AttributeError B.x为None,None没有a1属性print('*' * 20)b = B()# print(b.x.a1) # AttributeError B.x为None,None没有a1属性调用B类的类属性,被A类__get__方法拦截,并返回值None 代码三
class A: def __init__(self): self.a1 = 'a1' print('A.init') def __get__(self,instance,owner): print('A.__get__ {} {} {}'.format(self,instance,owner)) return selfclass B: x = A() def __init__(self): print('B.init')print('-' * 20)print(B.x)print(B.x.a1) print('*' * 20)b = B()print(b.x)print(b.x.a1) 解决上例中的返回值为None,将A类的实例返回,可成功调用A实例的a1属性 代码四
class A: def __init__(self): self.a1 = 'a1' print('A.init') def __get__(self,instance,owner): print('A.__get__ {} {} {}'.format(self,instance,owner)) return selfclass B: x = A() print(x) def __init__(self): print('B.init')# self.x = 100 # 实例调用x属性时,直接查实例自己的__dict__ self.x = A() # 实例调用x属性时,不进入A类的__get__方法 print(self.x) print('-' * 20)print(B.x) # __get__print(B.x.a1) # __get__print('*' * 20)b = B()print(b.x)print(b.x.a1) 总结: 不论是实例还是类,只要是访问了是描述器的类属性,都会被描述器的__get__方法拦截 属性的访问顺序(本质)
代码五
class A: def __init__(self): self.a1 = 'a1' print('A.init') def __get__(self,instance,owner): print('A.__get__ {} {} {}'.format(self,instance,owner)) return self def __set__(self,instance,value): print('A.__set__ {} {} {}'.format(self,instance,value))class B: x = A() print(x) def __init__(self): print('B.init') self.x = 100# self.x = A() # 同上面100结果类似 print(self.x)# print('-' * 20)# print(B.x)# print(B.x.a1) # print('*' * 20)b = B()# print(b.x)# print(b.x.a1) print(b.__dict__)print(B.__dict__)屏蔽A类的__set__方法,实例的__dict__为{'x': 100}不屏蔽A类的__set__方法,实例的__dict__为{}__set__方法本质将实例的__dict__的属性名清空,从而达到数据描述器优先于查实例字典的假象 Python中的描述器
描述器在Python中应用非常广泛Python的方法(包括staticmethod()和classmethod()) 都实现为非数据描述器.因此,实例可以通过'.'号进行生成属性.property()函数实现为一个数据描述器.则实例不能使用'.'号进行赋值属性.
示例
class A: @classmethod def foo(cls): pass @staticmethod def bar(): pass @property def z(self): return 5 def __init__(self): # 非数据描述器 self.foo = 100 self.bar = 200# self.z = 300 # z属性不能使用实例覆盖a = A()print(a.__dict__)print(A.__dict__)
练习
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实现StaticMethod装饰器,完成staticmethod装饰器的功能
class StaticMethod: def __init__(self,fn): self._fn = fn def __get__(self,instance,owner): print(self,instance,owner) return self._fnclass A: @StaticMethod # stmd = StaticMehtod(stmd) def stmd(): print('stmd')print(A.__dict__)A.stmd() # 类调用stmd属性-
实现ClassMethod装饰器,完成classmethod装饰器的功能
from functools import partialclass ClassMethod: def __init__(self,fn): self._fn = fn def __get__(self,instance,owner): print(self,instance,owner) return partial(self._fn,owner) # 使用partial函数将类给作为默认参数class A: @ClassMethod # clsmd = ClassMethod(clsmd) def clsmd(cls): print('cls',cls.__name__)print(A.__dict__)A.clsmd()-
类初始化的参数检查
import inspectclass Typed: def __init__(self,tp): self._tp = tp def __get__(self,instance,owner): pass def __set__(self,instance,value): if not isinstance(value,self._tp): raise ValueError(value) setattr(instance.__class__,self._name,value)def pcheck(cls): def wrapper(*args): sig = inspect.signature(cls) params = sig.parameters for i,(name,param) in enumerate(params.items()): if param.empty != param.annotation:# if not isinstance(args[i],param.annotation):# raise ValueError(args[i]) setattr(cls,name,Typed(param.annotation)) return cls(*args) return wrapper@pcheckclass A:# a = Typed(str)# b = Typed(int) def __init__(self,a:str,b:int): self.a = a self.b = bA('1',2)描述器结合装饰实现
import inspectclass Typed: def __init__(self,name,tp): self._name = name self._tp = tp def __get__(self,instance,owner): print('get',self,instance,owner) return instance.__dict__[self._name] def __set__(self,instance,value): print('set',self,instance,value) if not isinstance(value,self._tp): raise ValueError(value) instance.__dict__[self._name] = valueclass A: a = Typed('a',str) b = Typed('b',int) def __init__(self,a:str,b:int): self.a = a self.b = ba = A('1',2)print(a.__dict__)# print(type(a.a),type(a.b))print(a.a)描述器实现
import inspectdef pcheck(cls): def wrapper(*args): sig = inspect.signature(cls) params = sig.parameters for i,(_,param) in enumerate(params.items()): if param.empty != param.annotation: if not isinstance(args[i],param.annotation): raise ValueError(args[i]) return cls(*args) return wrapper@pcheck # A = pcheck(A)class A: def __init__(self,a:str,b:int): self.a = a self.b = bA('1','2')装饰器版本
class A: def __init__(self,a:str,b:int): if not (isinstance(a,str) and isinstance(b,int)): raise ValueError(a,b) else: self.a = a self.b = bA('1',2)直接参数检查
思路: 实现参数检查的本质是判断传入的参数是否符合形参定义的类型,也就是用isinstance进行判断. 因此参数检查的不同实现的区别在于在哪些地方拦截传入的参数,来进行检查. 上述实现的拦截地方: 在类初始化时,在对实例属性赋值之前拦截 使用装饰器,和inspect模块,在实例化之前进行参数检查 使用描述器,在初始化时对实例属性设置时,触发描述器的__set__方法,在__set__方法中进行参数检查,再对其实例的类添加类属性 (如果添加在实例上,则会递归调用回到__set__方法) 使用装饰器获取参数注解,给类添加有描述器的类属性,再通过描述器的方式进行参数检查