Python描述器

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

引入描述器

以stackoverflow上关于描述器（descriptor ）的疑问开篇。

python">class Celsius:
    def __get__(self, instance, owner):
        return 5 * (instance.fahrenheit - 32) / 9
    def __set__(self, instance, value):
        instance.fahrenheit = 32 + 9 * value / 5
class Temperature:
    celsius = Celsius()
    def __init__(self, initial_f):
        self.fahrenheit = initial_f
t = Temperature(212)
print(t.celsius)  # 输出100.0
t.celsius = 0
print(t.fahrenheit)  # 输出32.0

以上代码实现了温度的摄氏温度和华氏温度之间的自动转换。其中Temperature类含有实例变量fahrenheit和类变量celsius，celsius由描述器Celsius进行代理。由这段代码引出的三点疑问：

  1. 疑问一：什么是描述器？

  2. 疑问二：__get__,__set__,__delete__三种方法的参数

  3. 疑问三：描述器有哪些应用场景

  4. 疑问四：property和描述器的区别是什么？

疑问一：什么是描述器？

描述器是一个 实现了 __get__、 __set__和__delete__中1个或多个方法的类对象。当一个类变量指向这样的一个装饰器的时候， 访问这个类变量会调用__get__ 方法， 对这个类变量赋值会调用__set__ 方法，这种类变量就叫做描述器。

描述器 事实上是一种代理机制：当一个类变量被定义为描述器，对这个类变量的操作，将由此描述器来代理。

疑问二：描述器三种方法的参数

class descriptor:
    def __get__(self, instance, owner):
        print(instance)
        print(owner)
        return "desc"
    def __set__(self, instance, value):
        print(instance)
        print(value)
    def __delete__(self, instance):
        print(instance)
class A:
    a = descriptor()
del A().a  # 输出<__main__.A object at 0x7f3fc867cbe0>
A().a  # 返回desc，输出<__main__.A object at 0x7f3fc86741d0>，<class "__main__.A">
A.a  # 返回desc，输出None，<class "__main__.A">
A().a = 5  # 输出<__main__.A object at 0x7f3fc86744a8>，5
A.a = 5  # 直接修改类A的类变量，也就是a不再由descriptor描述器进行代理。

由以上输出结果可以得出结论：

参数解释

  • __get__(self, instance, owner) instance 表示当前实例 owner 表示类本身, 使用类访问的时候， instance为None

  • __set__(self, instance, value) instance 表示当前实例, value 右值， 只有实例才会调用 __set__

  • __delete__(self, instance) instance 表示当前实例

三种方法的本质

  • 访问：instance.descriptor实际是调用了descriptor.__get__(self, instance, owner)方法，并且需要返回一个value

  • 赋值：instance.descriptor = value实际是调用了descriptor.__set__(self, instance, value)方法，返回值为None。

  • 删除：del instance.descriptor实际是调用了descriptor.__delete__(self, obj_instance)方法，返回值为None

疑问三：描述器有哪些应用场景

我们想创建一种新形式的实例属性，除了修改、访问之外还有一些额外的功能，例如 类型检查、数值校验等，就需要用到描述器 《Python Cookbook》

即描述器主要用来接管对实例变量的操作。

实现classmethod装饰器

from functools import partial
from functools import wraps
class Classmethod():
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn
    def __get__(self, instance, owner):
        return wraps(self.fn)(partial(self.fn, owner))

将方法fn的第一个参数固定成实例的类。可参考python官方文档的另一种写法：descriptor

class ClassMethod(object):
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn
    def __get__(self, instance, owner=None):
        if owner is None:
            owner = type(obj)
        def newfunc(*args):
            return self.f(owner, *args)
        return newfunc

实现staticmethod装饰器

class Staticmethod:
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn
    def __get__(self, instance, cls):
        return self.fn

实现property装饰器

class Property:
    def __init__(self, fget, fset=None, fdel=None, doc=""):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel
        self.doc = doc
    def __get__(self, instance ,owner):
        if instance is not None:
            return self.fget(instance)
        return self
    def __set__(self, instance, value):
        if not callable(self.fset):
            raise AttibuteError("cannot set")
        self.fset(instance, value)
    def __delete__(self, instance):
        if not callable(self.fdel):
            raise AttributeError("cannot delete")
        self.fdel(instance)
    def setter(self, fset):
        self.fset = fset
        return self
    def deleter(self, fdel):
        self.fdel = fdel
        return self

使用自定义的Property来描述farenheit和celsius类变量：

class Temperature:
    def __init__(self, cTemp):
        self.cTemp = cTemp  # 有一个实例变量cTemp：celsius temperature
    def fget(self):
        return self.celsius * 9 /5 +32
    def fset(self, value):
        self.celsius = (float(value) -32) * 5 /9
    def fdel(self):
        print("Farenhei cannot delete")
    farenheit = Property(fget, fset, fdel, doc="Farenheit temperature")
    def cget(self):
        return self.cTemp
    def cset(self, value):
        self.cTemp = float(value)
    def cdel(self):
        print("Celsius cannot delete")
    celsius = Property(cget, cset, cdel, doc="Celsius temperature")

使用结果：

t = Temperature(0)
t.celsius  # 返回0.0
del t.celsius  # 输出Celsius cannot delete
t.celsius = 5
t.farenheit  # 返回41.0
t.farenheit = 212
t.celsius  # 返回100.0
del t.farenheit  # 输出Farenhei cannot delete

使用装饰器的方式来装饰Temperature的两个属性farenheit和celsius：

class Temperature:
    def __init__(self, cTemp):
        self.cTemp = cTemp
    @Property  # celsius = Property(celsius)
    def celsius(self):
        return self.cTemp
    @celsius.setter
    def celsius(self, value):
        self.cTemp = value
    @celsius.deleter
    def celsius(self):
        print("Celsius cannot delete")
    @Property  # farenheit = Property(farenheit)
    def farenheit(self):
        return self.celsius * 9 /5 +32
    @farenheit.setter
    def farenheit(self, value):
        self.celsius = (float(value) -32) * 5 /9
    @farenheit.deleter
    def farenheit(self):
        print("Farenheit cannot delete")

使用结果同直接用描述器描述类变量

实现属性的类型检查

首先实现一个类型检查的描述器Typed

class Typed:
    def __init__(self, name, expected_type):
        # 每个属性都有一个名称和对应的类型
        self.name = name
        self.expected_type = expected_type
    def __get__(self, instance, cls):
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]
    def __set__(self, instance ,value):
        if not isinstance(value, self.expected_type):
            raise TypeError("Attribute {} expected {}".format(self.name, self.expected_type))
        instance.__dict__[self.name] = value
    def __delete__(self, instance):
        del instance.__dict__[self.name]

然后实现一个Person类，Person类的属性name和age都由Typed来描述

class Person:
    name = Typed("name", str)
    age = Typed("age", int)
    def __init__(self, name: str, age: int):
        self.name = name
        self.age = age

类型检查过程：

>>> Person.__dict__
mappingproxy({"__dict__": <attribute "__dict__" of "Person" objects>,
              "__doc__": None,
              "__init__": <function __main__.Person.__init__>,
              "__module__": "__main__",
              "__weakref__": <attribute "__weakref__" of "Person" objects>,
              "age": <__main__.Typed at 0x7fe2f440bd68>,
              "name": <__main__.Typed at 0x7fe2f440bc88>})
>>> p = Person("suncle", 18)
>>> p.__dict__
{"age": 18, "name": "suncle"}
>>> p = Person(18, "suncle")
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-88-ca4808b23f89> in <module>()
----> 1 p = Person(18, "suncle")
<ipython-input-84-f876ec954895> in __init__(self, name, age)
      4 
      5     def __init__(self, name: str, age: int):
----> 6         self.name = name
      7         self.age = age
<ipython-input-83-ac59ba73c709> in __set__(self, instance, value)
     11     def __set__(self, instance ,value):
     12         if not isinstance(value, self.expected_type):
---> 13             raise TypeError("Attribute {} expected {}".format(self.name, self.expected_type))
     14         instance.__dict__[self.name] = value
     15 
TypeError: Attribute name expected <class "str">

但是上述类型检查的方法存在一些问题，Person类可能有很多属性，那么每一个属性都需要使用Typed描述器描述一次。我们可以写一个带参数的类装饰器来解决这个问题：

def typeassert(**kwargs):
    def wrap(cls):
        for name, expected_type in kwargs.items():
            setattr(cls, name, Typed(name, expected_type))  # 经典写法
        return cls
    return wrap

然后使用typeassert类装饰器重新定义Person类：

@typeassert(name=str, age=int)
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

可以看到typeassert类装饰器的参数是传入的属性名称和类型的键值对。

如果我们想让typeassert类装饰器自动的识别类的初始化参数类型，并且增加相应的类变量的时候，我们就可以借助inspect库和python的类型注解实现了：

import inspect
def typeassert(cls):
    params = inspect.signature(cls).parameters
    for name, param in params.items():
        if param.annotation != inspect._empty:
            setattr(cls, name, Typed(name, param.annotation))
    return cls
@typeassert
class Person:
    def __init__(self, name: str, age: int):  # 没有类型注解的参数不会被托管
        self.name = name
        self.age = age

疑问四：property和描述器的区别

我们可以利用Python的内部机制获取和设置属性值。总共有三种方法：

  1. Getters和Setter。我们可以使用方法来封装每个实例变量，获取和设置该实例变量的值。为了确保实例变量不被外部访问，可以把这些实例变量定义为私有的。所以，访问对象的属性需要通过显式函数：anObject.setPrice（someValue）; anObject.getValue（）。

  2. property。我们可以使用内置的property函数将getter，setter（和deleter）函数与属性名绑定。因此，对属性的引用看起来就像直接访问那么简单，但是本质上是调用对象的相应函数。例如，anObject.price = someValue; anObject.value。

  3. 描述器。我们可以将getter，setter（和deleter）函数绑定到一个单独的类中。然后，我们将该类的对象分配给属性名称。这时候对每个属性的引用也像直接访问一样，但是本质上是调用这个描述器对象相应的方法，例如，anObject.price = someValue; anObject.value。

Getter和Setter这种设计模式不够Pythonic，虽然在C++和JAVA中很常见，但是Python追求的是简介，追求的是能够直接访问。

附1、data-descriptor and no-data descriptor

翻译为中文其实就是资料描述器和非资料描述器

  • data-descriptor：同时实现了__get__和__set__方法的描述器

  • no-data descriptor：只实现了__get__方法的描述器

两者的区别在于：

  • no-data descriptor的优先级低于instance.__dict__

class Int:
    def __get__(self, instance, cls):
        return 3
class A:
    val = Int()
    def __init__(self):
        self.__dict__["val"] = 5
A().val  # 返回5

  • data descriptor的优先级高于instance.__dict__

class Int:
    def __get__(self, instance, cls):
        return 3
    def __set__(self, instance, value):
        pass
class A:
    val = Int()
    def __init__(self):
        self.__dict__["val"] = 5
A().val  # 返回3

附2、描述器机制分析资料：

  1. 官方文档-descriptor

  2. understanding-get-and-set-and-python-descriptors

  3. anyisalin - Python - 描述器

  4. Python描述器引导(翻译)

  5. Properties and Descriptors

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