Python中的Descriptor
Python中的Descriptor详解Python中的成员变量
Descriptor是什么？简而言之，Descriptor是用来定制访问类或实例的成员的一种协议。额。。好吧，一句话是说不清楚的。下面先介绍一下Python中成员变量的定义和使用。
我们知道，在Python中定义类成员和C/C++相比得到的结果具有很大的差别。如下面的定义：
1 class Cclass
2 {
3 int I;
4 void func();
5 };
6
7 Cclass c; 而Python中类似的定义如下：
1 class Pclass(object):
2 i = 1
3 def func(self, x): return x
4
5 p = Pclass() 在上面的定义中，C++定义了一个类型，所有该类型的对象都包含有一个成员整数i和函数func；而Python则创建了一个名为Pclass、类型（__class__）为type（详情请参见MetaClass，Python中一切皆为对象，类型也不例外）的对象，然后再创建一个名为p、类型为Pclass的对象。如下所示：
1 In : type(pclass)
2 Out:
3 In : p = pclass()
4 In : type(p)
5 Out: p和Pclass各自包含了一些成员，如下所示：
1 p.__class__ p.__init__ p.__sizeof__
2 p.__delattr__ p.__module__ p.__str__
3 p.__dict__ p.__new__ p.__subclasshook__
4 p.__doc__ p.__reduce__ p.__weakref__
5 p.__format__ p.__reduce_ex__ p.f
6 p.__getattribute__ p.__repr__ p.i
7 p.__hash__ p.__setattr__ 其中，带有双下划线的成员为特殊成员，或者可以称之为固定成员（和__slots__定义的成员类似），这些成员变量的值可以被改变，但不能被删除（del）。其中，__class__变量为对象所属的类型，__doc__为对象的文档字符串。有一个特殊成员值得注意：__dict__,该字典中保存了对象的自定义变量。相信大家在初学Python对于其中对象可以任意增加删除成员变量的能力感到惊讶，其实这个功能的玄机就在于__dict__成员中（注意type的__dict__为dictproxy类型）：
1 In : p.x = 2
2 In : p.__dict__
3 Out: {'x': 2} 通过上面的演示可以很清楚地看出：Python将对象的自定义成员以键值对的形式保存到__dict__字典中，而前面提到的类型定义只是这种情况的语法糖而已，即上面的类型定义等价于以下形式的定义：
1 Class Pclass(object): pass
2 Pclass.i = 1
3 Pclass.f = lambda x: x 访问成员变量时，Python也是从__dict__字典中取出变量名对应的值，如下形式的两种访问形式是等价的——在Descriptor被引入之前：
1 p.i
2 p.__dict__['i'] Descriptor的引入即将改变上面的规则，且看下文分解。
定义：DescriptorProtocol
Descriptor如何改变对象成员的访问规则呢？根据计算机理论中“绝大多数软件问题都可以用增加一个中间层的方式解决”这一名言，我们需要为对象访问提供一个中间层，而非直接访问所需的对象。实现这一中间层的方式是定义Descriptor协议。Descriptor的定义很简单，如果一个类包含以下三个方法（之一），则可以称之为一个Descriptor：
[*] object.__get__(self,instance, owner)
[*] 成员被访问时调用，instance为成员所属的对象、owner为instance所属的类型
[*] object.__set__(self,instance, value)
[*] 成员被赋值时调用
[*] object.__delete__(self,instance)
[*] 成员被删除时调用
如果我们需要改变一个对象在其它对象中的访问规则，需要将其定义成Descriptor，之后在对该成员进行访问时将调用该Descriptor的相应函数。下面是一个使用Descriptor改变访问规则的例子：
1 class MyDescriptor(object):
2 def __init__(self, x):
3 self.x = x
4 def __get__(self, instance, owner):
5 print 'get from descriptor'
6 return self.x
7 def __set__(self, instance, value):
8 print 'set from descriptor'
9 self.x = value
10 def __delete__(self, instance)
11 print 'del from descriptor, the val is', self.x
12
13 class C(object):
14 d = MyDescriptor('hello'）
15
16 >> C.d
17 get from descriptor
18
19 >> c = C()
20 >> c.d
21 get from descriptor
22
23 >> c.d = 1
24 set from descriptor
25
26 >> del c.d
27 del from descriptor, the val is 1 从例子中可以看出：当我们对对象成员进行引用（Reference）、赋值（Assign）和删除（Dereference）操作时，如果对象成员为一个Descriptor，则这些操作将执行该Descriptor对象的相应成员函数。以上约定即为Descriptor协议。
obj.name背后的魔法
引入了Descriptor之后，Python对于对象成员访问的规则是怎样的呢？在回答这一问题之前，需要对Descriptor进行简单的划分：
[*] Overriding或Data：对象同时提供了__get__和__set__方法
[*] Nonoverriding或Non-Data：对象仅提供了__get__方法
(__del__方法表示自己被忽略了，很伤心～）
下面是从一个类对象中访问其成员（如C.name）的规则：
[*] 如果“name”在C.__dict__能找到，C.name将访问C.__dict__['name']，假设为v。如果v是一个Descriptor，则返回type(v).__get__(v,None, C)，否则直接返回v；
[*] 如果“name”不在C.__dict__中，则向上查找C的父类，根据MRO（Method Resolution Order）对C的父类重复第一步；
[*] 还是没有找到“name”，抛出AttributeError异常。
从一个类实例对象中访问其成员（如x.name，type(x)为C）要稍微复杂一些：
[*] 如果“name”能在C（或C的父类）中找到，且其值v为一个OverridingDescriptor，则返回type(v).__get__(v,x, C)的值；
[*] 否则，如果“name”能在x.__dict__中找到，则返回x.__dict__['name']的值；
[*] 如果“name”仍未找到，则执行类对象成员的查找规则；
[*] 如果C定义了__getattr__函数，则调用该函数；否则抛出AttributeError异常。
成员赋值的查找规则与访问规则类似，但还是有一点区别：对类成员执行赋值操作时将直接设置C.__dict__中的值，而不会调用Descriptor的__set__函数。
以上面的代码为例，当访问C.d时，Python将在C.__dict__中找到d，并且发现d是一个Descriptor，因此将调用d.__get__(None,C)；当访问c.d时，Python首先查找C，并且在其中发现d的定义，且d为一个OverridingDescriptor，因此执行d.__get__(c,C)。
前面介绍了Descriptor的一些细节，那么Descriptor的作用是什么呢？在Python中，Descriptor主要用来实现一些Python本身的功能，如类方法调用、staticmethod和Property等。下面将对这些使用Descriptor进行类方法调用的实现进行介绍。
Bound &Unbound Method
在python中，函数是第一级的对象，即其本质与其它对象相同，差别在于函数对象是callable对象，即对于函数对象f，可以用语法f()来调用函数。上面提到的对象成员访问规则，对于函数来说是完全一样的。Python在实现成员函数调用时obj.f()时，会执行一下两个步骤：
[*] 根据对象成员访问规则获取函数对象；
[*] 用函数对象执行函数调用；
为了验证上述过程，我们可以执行以下代码：
1 Class C(object):
2 def f(self):
3 pass
4 >> fun = C.f
5 Unbound Method
6 >> fun()
7 >> c = C()
8 >> fun = c.f
9 Bound Method
10 >> fun() 我们可以看到C.f和c.f返回了instancemethod类型的对象，这两个对象也是可调用的，但是却不是我们本以为的func对象。那么instancemethod对象和func对象之间具有什么关联呢？
[*] func类型：func类型为Python中原始的函数对象类型，即deff(): pass将定义一个func类型的对象f；
[*] instancemethod：func的一个wrapper，如果类方法没有绑定到对象，则该instancemethod为一个UnboundMethod，对UnboundMethod的调用将导致TypeError错误；如果类方法绑定到了对象，则该instancemethod为一个BoundMethod，对BoundMethod的调用不许要指定self参数的值。
如果查看UnboundMethod对象和BoundMethod对象的成员，我们可以发现它们都包含了一下三个成员：im_func、im_self和im_class。其中im_func为所封装的func对象，im_self则为所绑定对象的值，而im_class则为定义该函数的类对象。由此我们可以知道，Python会根据不同的情况返回函数的不同wrapper，当通过类对象访问函数时，返回的是名为UnboundMethod对象的Wrapper，而通过类实例访问函数是，返回的则是绑定了该实例的名为BoundMethod对象的Wrapper。
现在是Descriptor大显身手的时候了。
Python中将func定义为一个OverridingDescriptor，在其__get__方法中构造一个instancemethod对象，并根据被访问函数被访问的情况设置im_func、im_self和im_class成员。在instancemethod实例被调用时，则根据im_func和im_self来完成真正的函数调用。演示这一过程的代码如下：
1 Class instancemethod(object):
2 def __call__(self, *args):
3 if self.im_self == None:
4 raise 'unbound error'
5 return self.im_func(self.im_self, *args)
6 def __init__(self, im_self, im_func, im_class):
7 self.im_self = im_self
8 self.im_func = im_func
9 self.im_class = im_class
10
11 class func(object):
12 ...
13 def __get__(self, instance, owner):
14 return instancemethod(instance, self, owner)
15 def __set__(self, instance, value):
16 pass
17 ...小结
Descriptor是访问对象成员时的一个中间层，为我们提供了自定义对象成员访问的方式。通过对Descriptor的探索，对原来的一些看似神秘的概念顿时有种豁然开朗的感觉：
[*] 类方法调用：编译器并没有为其提供专门的语法规则，而是使用Descriptor返回instancemethod来封装func，从而实现类似obj.func()的调用方式；
[*] staticmethod：decorator将创建一个StaticMethod并在其中保存func对象，StaticMethod是一个Descriptor，其__get__函数中返回前面所保存的func对象；
[*] Property：创建一个Property对象，在其__get__、__set__和__delete__方法中分别执行构造对象是传入的fget、fset、和fdel函数。现在知道为什么Property只提供这三个函数作为参数么。。
最后一个问题是，Python引入Descriptor之后的性能会不会有影响？性能影响是必须的：每次访问成员时的查找规则，之后再调用Descriptor的__get__函数，如果是方法调用的话之后才是执行真正的函数调用。每次访问对象成员时都要经历以上过程，对Python的性能应该会有较大的影响。但是，在Python的世界，貌似Pythonic才是被关注的重点，性能神马的就别提了。。
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