python高级之描述器
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 self
class 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 self
class 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
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._fn
class 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 partial
class 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 inspect
class 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,param.annotation):
# raise ValueError(args)
setattr(cls,name,Typed(param.annotation))
return cls(*args)
return wrapper
@pcheck
class A:
# a = Typed(str)
# b = Typed(int)
def __init__(self,a:str,b:int):
self.a = a
self.b = b
A('1',2)
描述器结合装饰实现
import inspect
class 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__
def __set__(self,instance,value):
print('set',self,instance,value)
if not isinstance(value,self._tp):
raise ValueError(value)
instance.__dict__ = value
class A:
a = Typed('a',str)
b = Typed('b',int)
def __init__(self,a:str,b:int):
self.a = a
self.b = b
a = A('1',2)
print(a.__dict__)
# print(type(a.a),type(a.b))
print(a.a)
描述器实现
import inspect
def 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,param.annotation):
raise ValueError(args)
return cls(*args)
return wrapper
@pcheck # A = pcheck(A)
class A:
def __init__(self,a:str,b:int):
self.a = a
self.b = b
A('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 = b
A('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
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