14 内置方法（中）之描述符

面向对象学习目录

1 面向对象介绍

2 类、实例、属性、方法详解

3 面向过程与面向对象进一步比较

4 类与对象

5 属性查找与绑定方法

6 小结

7 继承与派生

8 组合

9 抽象类

10 多态

11 封装

12 绑定方法与非绑定方法

13 内置方法（上）

14 内置方法（中）之描述符

15 内置方法（下）

16 元类

---

六、描述符(__get__,__set__,__delete__)

1 描述符是什么:

        描述符本质就是一个新式类，在这个新式类中，至少实现了__get__(),__set__(),__delete__()中的一个，这也被称为描述符协议

        __get__()：调用一个属性时，触发 

        __set__()：为一个属性赋值时，触发 

        __delete__()：采用del删除属性时，触发

 

        定义一个描述符

class Foo: # 在python3中Foo是新式类,它实现了三种方法,这个类就被称作一个描述符
    def __get__(self, instance, owner):
        pass
    def __set__(self, instance, value):
        pass
    def __delete__(self, instance):
        pass

2 描述符是干什么的:

        描述符的作用是用来代理另外一个类的属性的(必须把描述符定义成这个类的类属性，不能定义到构造函数中)

        引子:描述符类产生的实例进行属性操作并不会触发三个方法的执行

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('触发get')
    def __set__(self, instance, value):
        print('触发set')
    def __delete__(self, instance):
        print('触发delete')
 
#包含这三个方法的新式类称为描述符,由这个类产生的实例进行属性的调用/赋值/删除,并不会触发这三个方法
f1=Foo()
f1.name='egon'
f1.name
del f1.name
#疑问:何时,何地,会触发这三个方法的执行

描述符应用之何时?何地?

# 描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')
 
# 描述符Int
class Int:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Int调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Int设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Int删除...')
 
class People:
    name=Str()
    age=Int()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age
 
# 何地？：定义成另外一个类的类属性
 
# 何时？：且看下列演示
 
p1=People('alex',18)
 
# 描述符Str的使用
p1.name
p1.name='egon'
del p1.name
 
# 描述符Int的使用
p1.age
p1.age=18
del p1.age
 
# 我们来瞅瞅到底发生了什么
print(p1.__dict__)
print(People.__dict__)
 
# 补充
print(type(p1) == People) #type(obj)其实是查看obj是由哪个类实例化来的
print(type(p1).__dict__ == People.__dict__)

3 描述符分两种 

一 数据描述符:

        至少实现了__get__()和__set__()

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

二 非数据描述符:

        没有实现__set__()

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')

4 注意事项: 

        一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类 

        二 必须把描述符定义成这个类的类属性，不能为定义到构造函数中 

        三 要严格遵循该优先级,优先级由高到底分别是 

                1.类属性 

                2.数据描述符 

                3.实例属性 

                4.非数据描述符 

                5.找不到的属性触发__getattr__()

 

类属性>数据描述符

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')
 
class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age
 
 
#基于上面的演示,我们已经知道,在一个类中定义描述符它就是一个类属性,存在于类的属性字典中,而不是实例的属性字典
 
#那既然描述符被定义成了一个类属性,直接通过类名也一定可以调用吧,没错
People.name #恩,调用类属性name,本质就是在调用描述符Str,触发了__get__()
 
People.name='egon' #那赋值呢,我去,并没有触发__set__()
del People.name #赶紧试试del,我去,也没有触发__delete__()
#结论:描述符对类没有作用-------->傻逼到家的结论
 
'''
原因:描述符在使用时被定义成另外一个类的类属性,因而类属性比二次加工的描述符伪装而来的类属性有更高的优先级
People.name #恩,调用类属性name,找不到就去找描述符伪装的类属性name,触发了__get__()
 
People.name='egon' #那赋值呢,直接赋值了一个类属性,它拥有更高的优先级,相当于覆盖了描述符,肯定不会触发描述符的__set__()
del People.name #同上
'''

数据描述符>实例属性

#描述符Str
class Str:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Str调用')
    def __set__(self, instance, value):
        print('Str设置...')
    def __delete__(self, instance):
        print('Str删除...')
 
class People:
    name=Str()
    def __init__(self,name,age): #name被Str类代理,age被Int类代理,
        self.name=name
        self.age=age
 
 
p1=People('egon',18)
 
#如果描述符是一个数据描述符(即有__get__又有__set__),那么p1.name的调用与赋值都是触发描述符的操作,于p1本身无关了,相当于覆盖了实例的属性
p1.name='egonnnnnn'
p1.name
print(p1.__dict__)#实例的属性字典中没有name,因为name是一个数据描述符,优先级高于实例属性,查看/赋值/删除都是跟描述符有关,与实例无关了
del p1.name

实例属性>非数据描述符

class Foo:
    def func(self):
        print('我胡汉三又回来了')
 
f1=Foo()
f1.func()
#调用类的方法,也可以说是调用非数据描述符
#函数是一个非数据描述符对象(一切皆对象么)
print(dir(Foo.func))
print(hasattr(Foo.func,'__set__'))
print(hasattr(Foo.func,'__get__'))
print(hasattr(Foo.func,'__delete__'))
#有人可能会问,描述符不都是类么,函数怎么算也应该是一个对象啊,怎么就是描述符了
#笨蛋哥,描述符是类没问题,描述符在应用的时候不都是实例化成一个类属性么
#函数就是一个由非描述符类实例化得到的对象
#没错，字符串也一样
 
f1.func='这是实例属性啊'
print(f1.func)
 
del f1.func #删掉了非数据
f1.func()

再次验证：实例属性>非数据描述符

class Foo:
    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
 
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length
 
 
#name是一个数据描述符,因为name=Foo()而Foo实现了get和set方法,因而比实例属性有更高的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是描述符的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'

class Foo:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get')
 
class Room:
    name=Foo()
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length
 
 
#name是一个非数据描述符,因为name=Foo()而Foo没有实现set方法,因而比实例属性有更低的优先级
#对实例的属性操作,触发的都是实例自己的
r1=Room('厕所',1,1)
r1.name
r1.name='厨房'

非数据描述符>找不到

class Foo:
　　def func(self):
　　　　print('我胡汉三又回来了')
 
　　def __getattr__(self, item):
　　　　print('找不到了当然是来找我啦',item)

f1=Foo()
f1.xxxxxxxxxxx

5 描述符使用

        众所周知，python是弱类型语言，即参数的赋值没有类型限制，下面我们通过描述符机制来实现类型限制功能

 

牛刀小试

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
 
class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
p1=People('egon',18,3231.3)
 
#调用
print(p1.__dict__)
p1.name
 
#赋值
print(p1.__dict__)
p1.name='egonlin'
print(p1.__dict__)
 
#删除
print(p1.__dict__)
del p1.name
print(p1.__dict__)

拔刀相助

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        return instance.__dict__[self.name]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
 
class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
#疑问:如果我用类名去操作属性呢
People.name #报错,错误的根源在于类去操作属性时,会把None传给instance

　　修订__get__方法

class Str:
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:  # 方便直接用类去调用属性时，不会报错，会返回一个Str对象
            return self
        return instance.__dict__[self.name]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
 
class People:
    name=Str('name')
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
24
print(People.name) #完美,解决

磨刀霍霍

class Str:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type): #如果不是期望的类型，则抛出异常
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
 
class People:
    name=Str('name',str) #新增类型限制str
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
p1=People(123,18,3333.3) #传入的name因不是字符串类型而抛出异常

大刀阔斧

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
 
class People:
    name=Typed('name',str)
    age=Typed('name',int)
    salary=Typed('name',float)
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
p1=People(123,18,3333.3)
p1=People('egon','18',3333.3)
p1=People('egon',18,3333)

　　大刀阔斧之后我们已然能实现功能了，但是问题是，如果我们的类有很多属性，你仍然采用在定义一堆类属性的方式去实现，low，这时候我需要教你一招：独孤九剑

 

类的装饰器:无参

def decorate(cls):
    print('类的装饰器开始运行啦------>')
    return cls
 
@decorate  # 无参:People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
p1=People('egon',18,3333.3)

类的装饰器:有参

def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        return cls
    return decorate
 
@typeassert(name=str,age=int,salary=float) 
#有参: 1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs 
#     2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
p1=People('egon',18,3333.3)

终极大招

刀光剑影

class Typed:
    def __init__(self,name,expected_type):
        self.name=name
        self.expected_type=expected_type
    def __get__(self, instance, owner):
        print('get--->',instance,owner)
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]
 
    def __set__(self, instance, value):
        print('set--->',instance,value)
        if not isinstance(value,self.expected_type):
            raise TypeError('Expected %s' %str(self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name]=value
    def __delete__(self, instance):
        print('delete--->',instance)
        instance.__dict__.pop(self.name)
 
def typeassert(**kwargs):
    def decorate(cls):
        print('类的装饰器开始运行啦------>',kwargs)
        for name,expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls,name,Typed(name,expected_type))
        return cls
    return decorate
 
@typeassert(name=str,age=int,salary=float)
# 有参:1.运行typeassert(...)返回结果是decorate,此时参数都传给kwargs
#     2.People=decorate(People)
class People:
    def __init__(self,name,age,salary):
        self.name=name
        self.age=age
        self.salary=salary
 
print(People.__dict__)
p1=People('egon',18,3333.3)

6 描述符总结

        描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性

        描述符是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件.

 

7 利用描述符原理完成一个自定制@property,实现延迟计算

        （本质就是把一个函数属性利用装饰器原理做成一个描述符：类的属性字典中函数名为key，value为描述符类产生的对象）

 

@property回顾

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length
 
    @property
    def area(self):
        return self.width * self.length
 
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

自己做一个@property

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情
 
class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length
 
    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length
 
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)

实现延迟计算功能

class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            print('--->')
            value=self.func(instance)
            setattr(instance,self.func.__name__,value) #计算一次就缓存到实例的属性字典中
            return value

class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length

    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于'定义了一个类属性,即描述符'
    def area(self):
        return self.width * self.length

r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,没有再去类的中找,然后出发了area的__get__方法
print(r1.area) #先从自己的属性字典找,找到了,是上次计算的结果,这样就不用每执行一次都去计算

一个小的改动，延迟计算的美梦就破碎了

#缓存不起来了
class Lazyproperty:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
    def __get__(self, instance, owner):
        print('这是我们自己定制的静态属性,r1.area实际是要执行r1.area()')
        if instance is None:
            return self
        else:
            value=self.func(instance)
            instance.__dict__[self.func.__name__]=value
            return value
            # return self.func(instance) #此时你应该明白,到底是谁在为你做自动传递self的事情
    def __set__(self, instance, value):
        print('hahahahahah')
 
class Room:
    def __init__(self,name,width,length):
        self.name=name
        self.width=width
        self.length=length
 
    @Lazyproperty #area=Lazyproperty(area) 相当于定义了一个类属性,即描述符
    def area(self):
        return self.width * self.length
 
print(Room.__dict__)
r1=Room('alex',1,1)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area)
print(r1.area) #缓存功能失效,每次都去找描述符了,为何,因为描述符实现了set方法,它由非数据描述符变成了数据描述符,数据描述符比实例属性有更高的优先级,因而所有的属性操作都去找描述符了

8 利用描述符原理完成一个自定制@classmethod

 

自己做一个@classmethod

class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
 
    def __get__(self, instance, owner):  # 类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback():
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner)
        return feedback
 
class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls):
        print('你好啊,帅哥 %s' %cls.name)
 
People.say_hi()
 
p1=People()
p1.say_hi()  # 疑问,类方法如果有参数呢,好说,好说
 
class ClassMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
 
    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(owner,*args,**kwargs)
        return feedback
 
class People:
    name='linhaifeng'
    @ClassMethod # say_hi=ClassMethod(say_hi)
    def say_hi(cls,msg):
        print('你好啊,帅哥 %s %s' %(cls.name,msg))
 
People.say_hi('你是那偷心的贼')
 
p1=People()
p1.say_hi('你是那偷心的贼')

9 利用描述符原理完成一个自定制的@staticmethod

自己做一个@staticmethod

class StaticMethod:
    def __init__(self,func):
        self.func=func
 
    def __get__(self, instance, owner): #类来调用,instance为None,owner为类本身,实例来调用,instance为实例,owner为类本身,
        def feedback(*args,**kwargs):
            print('在这里可以加功能啊...')
            return self.func(*args,**kwargs)
        return feedback
 
class People:
    @StaticMethod# say_hi=StaticMethod(say_hi)
    def say_hi(x,y,z):
        print('------>',x,y,z)
 
People.say_hi(1,2,3)
 
p1=People()
p1.say_hi(4,5,6)