成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

這個Python知識點,90% 的人都得掛~

開發 后端
描述符 是Python 語言獨有的特性,它不僅在應用層使用,在語言語法糖的實現上也有使用到(在下面的文章會一一介紹)。

學習 Python 這么久了,說起 Python 的優雅之處,能讓我脫口而出的, Descriptor(描述符)特性可以排得上號。

描述符 是Python 語言獨有的特性,它不僅在應用層使用,在語言語法糖的實現上也有使用到(在下面的文章會一一介紹)。

當你點進這篇文章時

  •  你也許沒學過描述符,甚至沒聽過描述符。
  •  或者你對描述符只是一知半解

無論你是哪種,本篇都將帶你全面的學習描述符,一起來感受 Python 語言的優雅。

1. 為什么要使用描述符?

假想你正在給學校寫一個成績管理系統,并沒有太多編碼經驗的你,可能會這樣子寫。 

  1. class Student:  
  2.     def __init__(self, name, math, chinese, english):  
  3.         self.name = name  
  4.         self.math = math  
  5.         self.chinese = chinese  
  6.         self.english = english  
  7.     def __repr__(self): 
  8.          return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(  
  9.                 self.name, self.math, self.chinese, self.english  
  10.             ) 

看起來一切都很合理 

  1. >>> std1 = Student('小明', 76, 87, 68)  
  2. >>> std1  
  3. <Student: 小明, math:76, chinese: 87, english:68> 

但是程序并不像人那么智能,不會自動根據使用場景判斷數據的合法性,如果老師在錄入成績的時候,不小心錄入了將成績錄成了負數,或者超過100,程序是無法感知的。

聰明的你,馬上在代碼中加入了判斷邏輯。 

  1. class Student:  
  2.     def __init__(self, name, math, chinese, english):  
  3.         self.name = name  
  4.         if 0 <= math <= 100:  
  5.             self.math = math  
  6.         else:  
  7.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")       
  8.         if 0 <= chinese <= 100:  
  9.             self.chinese = chinese  
  10.         else:  
  11.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")    
  12.          if 0 <= chinese <= 100:  
  13.             self.english = english  
  14.         else:  
  15.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")       
  16.      def __repr__(self):  
  17.         return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(  
  18.                 self.name, self.math, self.chinese, self.english  
  19.             ) 

這下程序稍微有點人工智能了,能夠自己明辨是非了。

程序是智能了,但在__init__里有太多的判斷邏輯,很影響代碼的可讀性。巧的是,你剛好學過 Property 特性,可以很好的應用在這里。于是你將代碼修改成如下,代碼的可讀性瞬間提升了不少 

  1. class Student:  
  2.     def __init__(self, name, math, chinese, english):  
  3.         self.name = name  
  4.         self.math = math  
  5.         self.chinese = chinese  
  6.         self.english = english  
  7.     @property  
  8.     def math(self):  
  9.         return self._math  
  10.     @math.setter  
  11.     def math(self, value):  
  12.         if 0 <= value <= 100:  
  13.             self._math = value  
  14.         else:  
  15.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")  
  16.     @property  
  17.     def chinese(self):  
  18.         return self._chinese  
  19.     @chinese.setter  
  20.     def chinese(self, value):  
  21.         if 0 <= value <= 100:  
  22.             self._chinese = value  
  23.         else:  
  24.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")  
  25.     @property  
  26.     def english(self):  
  27.         return self._english  
  28.     @english.setter  
  29.     def english(self, value):  
  30.         if 0 <= value <= 100:  
  31.             self._english = value  
  32.         else:  
  33.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")  
  34.     def __repr__(self):  
  35.         return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(  
  36.                 self.name, self.math, self.chinese, self.english  
  37.             ) 

程序還是一樣的人工智能,非常好。

你以為你寫的代碼,已經非常優秀,無懈可擊了。

沒想到,人外有天,你的主管看了你的代碼后,深深地嘆了口氣:類里的三個屬性,math、chinese、english,都使用了 Property 對屬性的合法性進行了有效控制。功能上,沒有問題,但就是太啰嗦了,三個變量的合法性邏輯都是一樣的,只要大于0,小于100 就可以,代碼重復率太高了,這里三個成績還好,但假設還有地理、生物、歷史、化學等十幾門的成績呢,這代碼簡直沒法忍。去了解一下 Python 的描述符吧。

經過主管的指點,你知道了「描述符」這個東西。懷著一顆敬畏之心,你去搜索了下關于 描述符的用法。

其實也很簡單,一個實現了 描述符協議 的類就是一個描述符。

什么描述符協議:在類里實現了 __get__()、__set__()、__delete__() 其中至少一個方法。

  •  __get__:用于訪問屬性。它返回屬性的值,若屬性不存在、不合法等都可以拋出對應的異常。
  •  __set__:將在屬性分配操作中調用。不會返回任何內容。
  •  __delete__:控制刪除操作。不會返回內容。

對描述符有了大概的了解后,你開始重寫上面的方法。

如前所述,Score 類是一個描述符,當從 Student 的實例訪問 math、chinese、english這三個屬性的時候,都會經過 Score 類里的三個特殊的方法。這里的 Score 避免了 使用Property 出現大量的代碼無法復用的尷尬。 

  1. class Score:  
  2.     def __init__(self, default=0):  
  3.         self._score = default 
  4.     def __set__(self, instance, value):  
  5.         if not isinstance(value, int):  
  6.             raise TypeError('Score must be integer')  
  7.         if not 0 <= value <= 100:  
  8.             raise ValueError('Valid value must be in [0, 100]')  
  9.         self._score = value  
  10.     def __get__(self, instance, owner):  
  11.         return self._score  
  12.     def __delete__(self):  
  13.         del self._score       
  14.  class Student:  
  15.     math = Score(0)  
  16.     chinese = Score(0)  
  17.     english = Score(0)  
  18.     def __init__(self, name, math, chinese, english):  
  19.         self.name = name  
  20.         self.math = math  
  21.         self.chinese = chinese  
  22.         self.english = english 
  23.     def __repr__(self):  
  24.         return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(  
  25.                 self.name, self.math, self.chinese, self.english  
  26.             ) 

實現的效果和前面的一樣,可以對數據的合法性進行有效控制(字段類型、數值區間等)

以上,我舉了下具體的實例,從最原始的編碼風格到 Property ,最后引出描述符。由淺入深,一步一步帶你感受到描述符的優雅之處。

到這里,你需要記住的只有一點,就是描述符給我們帶來的編碼上的便利,它在實現 保護屬性不受修改、屬性類型檢查 的基本功能,同時有大大提高代碼的復用率。

2. 描述符的訪問規則

描述符分兩種:

  •  數據描述符:實現了__get__ 和 __set__ 兩種方法的描述符
  •  非數據描述符:只實現了__get__ 一種方法的描述符

你一定會問,他們有什么區別呢?網上的講解,我看過幾個,很多都把一個簡單的東西講得復雜了。

其實就一句話,數據描述器和非數據描述器的區別在于:它們相對于實例的字典的優先級不同。

如果實例字典中有與描述符同名的屬性,如果描述符是數據描述符,優先使用數據描述符,如果是非數據描述符,優先使用字典中的屬性。

這邊還是以上節的成績管理的例子來說明,方便你理解。 

  1. # 數據描述符  
  2. class DataDes:  
  3.     def __init__(self, default=0):  
  4.         self._score = default  
  5.     def __set__(self, instance, value):  
  6.         self._score = value  
  7.     def __get__(self, instance, owner):  
  8.         print("訪問數據描述符里的 __get__")  
  9.         return self._score  
  10. # 非數據描述符  
  11. class NoDataDes:  
  12.     def __init__(self, default=0):  
  13.         self._score = default  
  14.     def __get__(self, instance, owner):  
  15.         print("訪問非數據描述符里的 __get__")  
  16.         return self._score  
  17. class Student:  
  18.     math = DataDes(0)  
  19.     chinese = NoDataDes(0)  
  20.     def __init__(self, name, math, chinese):  
  21.         self.name = name  
  22.         self.math = math  
  23.         self.chinese = chinese      
  24.      def __getattribute__(self, item):  
  25.         print("調用 __getattribute__") 
  26.         return super(Student, self).__getattribute__(item)     
  27.      def __repr__(self):  
  28.         return "<Student: {}, math:{}, chinese: {},>".format(  
  29.                 self.name, self.math, self.chinese) 

需要注意的是,math 是數據描述符,而 chinese 是非數據描述符。從下面的驗證中,可以看出,當實例屬性和數據描述符同名時,會優先訪問數據描述符(如下面的math),而當實例屬性和非數據描述符同名時,會優先訪問實例屬性(__getattribute__) 

  1. >>> std = Student('xm', 88, 99)  
  2. >>>   
  3. >>> std.math  
  4. 調用 __getattribute__  
  5. 訪問數據描述符里的 __get__  
  6. 88  
  7. >>> std.chinese  
  8. 調用 __getattribute__  
  9. 99 

講完了數據描述符和非數據描述符,我們還需要了解的對象屬性的查找規律。

當我們對一個實例屬性進行訪問時,Python 會按 obj.__dict__ → type(obj).__dict__ → type(obj)的父類.__dict__ 順序進行查找,如果查找到目標屬性并發現是一個描述符,Python 會調用描述符協議來改變默認的控制行為。

3. 基于描述符如何實現property

經過上面的講解,我們已經知道如何定義描述符,且明白了描述符是如何工作的。

正常人所見過的描述符的用法就是上面提到的那些,我想說的是那只是描述符協議最常見的應用之一,或許你還不知道,其實有很多 Python 的特性的底層實現機制都是基于 描述符協議 的,比如我們熟悉的@property 、@classmethod 、@staticmethod 和 super 等。

先來說說 property 吧。

有了前面的基礎,我們知道了 property 的基本用法。這里我直接切入主題,從第一篇的例子里精簡了一下。 

  1. class Student:  
  2.     def __init__(self, name):  
  3.         self.name = name  
  4.     @property  
  5.     def math(self):  
  6.         return self._math  
  7.     @math.setter  
  8.     def math(self, value):  
  9.         if 0 <= value <= 100:  
  10.             self._math = value  
  11.         else:  
  12.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]") 

不防再簡單回顧一下它的用法,通過property裝飾的函數,如例子中的 math 會變成 Student 實例的屬性。而對 math 屬性賦值會進入 使用 math.setter 裝飾函數的邏輯代碼塊。

為什么說 property 底層是基于描述符協議的呢?通過 PyCharm 點擊進入 property 的源碼,很可惜,只是一份類似文檔一樣的偽源碼,并沒有其具體的實現邏輯。

不過,從這份偽源碼的魔法函數結構組成,可以大體知道其實現邏輯。

這里我自己通過模仿其函數結構,結合「描述符協議」來自己實現類 property 特性。

代碼如下: 

  1. class TestProperty(object):  
  2.     def __init__(self, fget=Nonefset=Nonefdel=Nonedoc=None):  
  3.         self.fget = fget  
  4.         self.fset = fset  
  5.         self.fdel = fdel  
  6.         self.__doc__ = doc  
  7.     def __get__(self, obj, objtype=None):  
  8.         print("in __get__")  
  9.         if obj is None:  
  10.             return self  
  11.         if self.fget is None:  
  12.             raise AttributeError  
  13.         return self.fget(obj)  
  14.     def __set__(self, obj, value):  
  15.         print("in __set__")  
  16.         if self.fset is None:  
  17.             raise AttributeError  
  18.         self.fset(obj, value)  
  19.     def __delete__(self, obj):  
  20.         print("in __delete__")  
  21.         if self.fdel is None:  
  22.             raise AttributeError  
  23.         self.fdel(obj)  
  24.     def getter(self, fget):  
  25.         print("in getter")  
  26.         return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)  
  27.     def setter(self, fset):  
  28.         print("in setter")  
  29.         return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)  
  30.     def deleter(self, fdel):  
  31.         print("in deleter")  
  32.         return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) 

然后 Student 類,我們也相應改成如下 

  1. class Student:  
  2.     def __init__(self, name):  
  3.         self.name = name  
  4.     # 其實只有這里改變  
  5.     @TestProperty  
  6.     def math(self):  
  7.         return self._math  
  8.     @math.setter  
  9.     def math(self, value):  
  10.         if 0 <= value <= 100:  
  11.             self._math = value  
  12.         else:  
  13.             raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]") 

為了盡量讓你少產生一點疑惑,我這里做兩點說明:

  1.  使用TestProperty裝飾后,math 不再是一個函數,而是TestProperty 類的一個實例。所以第二個math函數可以使用 math.setter 來裝飾,本質是調用TestProperty.setter 來產生一個新的 TestProperty 實例賦值給第二個math。

       2.  第一個 math 和第二個 math 是兩個不同 TestProperty 實例。但他們都屬于同一個描述符類(TestProperty),當對 math 對于賦值時,就會進入 TestProperty.__set__,當對math 進行取值里,就會進入 TestProperty.__get__。仔細一看,其實最終訪問的還是Student實例的 _math 屬性。

說了這么多,還是運行一下,更加直觀一點。 

  1. # 運行后,會直接打印這一行,這是在實例化 TestProperty 并賦值給第二個math  
  2. in setter  
  3. >>>  
  4. >>> s1.math = 90  
  5. in __set__  
  6. >>> s1.math  
  7. in __get__  
  8. 90 

對于以上理解 property 的運行原理有困難的同學,請務必參照我上面寫的兩點說明。如有其他疑問,可以加微信與我進行探討。

4. 基于描述符如何實現staticmethod

說完了 property ,這里再來講講  @classmethod 和 @staticmethod 的實現原理。

我這里定義了一個類,用了兩種方式來實現靜態方法。 

  1. class Test:  
  2.     @staticmethod  
  3.     def myfunc():  
  4.         print("hello")  
  5. # 上下兩種寫法等價  
  6. class Test:  
  7.     def myfunc():  
  8.         print("hello")  
  9.     # 重點:這就是描述符的體現  
  10.     myfunc = staticmethod(myfunc) 

這兩種寫法是等價的,就好像在 property 一樣,其實以下兩種寫法也是等價的。 

  1. @TestProperty  
  2. def math(self):  
  3.     return self._math  
  4. math = TestProperty(fget=math

話題還是轉回到 staticmethod 這邊來吧。

由上面的注釋,可以看出 staticmethod 其實就相當于一個描述符類,而myfunc 在此刻變成了一個描述符。關于 staticmethod 的實現,你可以參照下面這段我自己寫的代碼,加以理解。

調用這個方法可以知道,每調用一次,它都會經過描述符類的 __get__ 。 

  1. >>> Test.myfunc()  
  2. in staticmethod __get__  
  3. hello  
  4. >>> Test().myfunc()  
  5. in staticmethod __get__  
  6. hello 

5. 基于描述符如何實現classmethod

同樣的 classmethod 也是一樣。 

  1. class classmethod(object):  
  2.     def __init__(self, f):  
  3.         self.f = f 
  4.     def __get__(self, instance, owner=None):  
  5.         print("in classmethod __get__")       
  6.          def newfunc(*args):  
  7.             return self.f(owner, *args)  
  8.         return newfunc  
  9. class Test:  
  10.     def myfunc(cls):  
  11.         print("hello")        
  12.      # 重點:這就是描述符的體現  
  13.     myfunc = classmethod(myfunc) 

驗證結果如下 

  1. >>> Test.myfunc()  
  2. in classmethod __get__  
  3. hello  
  4. >>> Test().myfunc()  
  5. in classmethod __get__  
  6. hello 

講完了 property、staticmethod和classmethod 與 描述符的關系。我想你應該對描述符在 Python 中的應用有了更深的理解。對于 super 的實現原理,就交由你來自己完成。

6. 所有實例共享描述符

通過以上內容的學習,你是不是覺得自己已經對描述符足夠了解了呢?

可在這里,我想說以上的描述符代碼都有問題。

問題在哪里呢?請看下面這個例子。 

  1. class Score:  
  2.     def __init__(self, default=0):  
  3.         self._value = default  
  4.     def __get__(self, instance, owner):  
  5.         return self._value 
  6.     def __set__(self, instance, value):  
  7.         if 0 <= value <= 100:  
  8.             self._value = value  
  9.         else: 
  10.              raise ValueError  
  11. class Student:  
  12.     math = Score(0)  
  13.     chinese = Score(0)  
  14.     english = Score(0)  
  15.     def __repr__(self):  
  16.         return "<Student math:{}, chinese:{}, english:{}>".format(self.math, self.chinese, self.english) 

Student 里沒有像前面那樣寫了構造函數,但是關鍵不在這兒,沒寫只是因為沒必要寫。

然后來看一下會出現什么樣的問題呢 

  1. >>> std1 = Student()  
  2. >>> std1  
  3. <Student math:0, chinese:0, english:0>  
  4. >>> std1.math = 85  
  5. >>> std1  
  6. <Student math:85, chinese:0, english:0>  
  7. >>> std2 = Student()  
  8. >>> std2 # std2 居然共享了std1 的屬性值  
  9. <Student math:85, chinese:0, english:0>  
  10. >>> std2.math = 100  
  11. >>> std1 # std2 也會改變std1 的屬性值  
  12. <Student math:100, chinese:0, english:0> 

從結果上來看,std2 居然共享了 std1 的屬性值,只要其中一個實例的變量發生改變,另一個實例的變量也會跟著改變。

探其根因,是由于此時 math,chinese,english 三個全部是類變量,導致 std2 和 std1 在訪問 math,chinese,english 這三個變量時,其實都是訪問類變量。

問題是不是來了?小明和小強的分數怎么可能是綁定的呢?這很明顯與實際業務不符。

使用描述符給我們制造了便利,卻無形中給我們帶來了麻煩,難道這也是描述符的特性嗎?

描述符是個很好用的特性,會出現這個問題,是由于我們之前寫的描述符代碼都是錯誤的。

描述符的機制,在我看來,只是搶占了訪問順序,而具體的邏輯卻要因地制宜,視情況而定。

如果要把 math,chinese,english  這三個變量變成實例之間相互隔離的屬性,應該這么寫。 

  1. class Score:  
  2.     def __init__(self, subject):  
  3.         self.name = subject  
  4.     def __get__(self, instance, owner):  
  5.         return instance.__dict__[self.name]  
  6.     def __set__(self, instance, value):  
  7.         if 0 <= value <= 100:  
  8.             instance.__dict__[self.name] = value  
  9.         else:  
  10.             raise ValueError  
  11. class Student:  
  12.     math = Score("math")  
  13.     chinese = Score("chinese")  
  14.     english = Score("english") 
  15.     def __init__(self, math, chinese, english):  
  16.         self.math = math  
  17.         self.chinese = chinese  
  18.         self.english = english 
  19.     def __repr__(self):  
  20.         return "<Student math:{}, chinese:{}, english:{}>".format(self.math, self.chinese, self.english) 

引導程序邏輯進入描述符之后,不管你是獲取屬性,還是設置屬性,都是直接作用于 instance 的。

這段代碼,你可以仔細和前面的對比一下。

不難看出:

  •  之前的錯誤代碼,更像是把描述符當做了存儲節點。
  •  之后的正確代碼,則是把描述符直接當做代理,本身不存儲值。

以上便是我對描述符的全部分享,希望能對你有所幫助。 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: 菜鳥學Python
相關推薦

2020-08-24 15:25:27

Python 開發運維

2019-11-07 09:57:47

架構運維技術

2020-10-07 15:15:41

Python

2010-08-17 14:56:00

HCNE認證

2011-04-15 12:25:21

BGP路由

2016-05-30 17:31:34

Spring框架

2018-10-21 15:36:13

UI適配iOS

2024-10-08 08:14:08

用戶生命周期分析服務

2021-12-15 09:20:10

語言面試目錄

2010-08-18 10:52:46

Linux筆試

2025-05-07 08:55:00

2010-09-02 10:11:11

華為認證

2025-05-19 10:00:00

MySQL數據庫InnoDB

2018-01-16 12:31:33

Python爬蟲數據

2024-09-09 06:00:00

Python輸入編程

2017-09-15 15:48:12

Python面向對象技術類與對象

2021-01-18 10:33:53

Java反射模塊

2009-12-18 17:34:38

Ruby線程

2010-07-27 15:49:28

Flex

2009-08-06 17:42:32

C#知識點
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 久久久欧洲| 亚洲色图50p | 在线观看中文字幕一区二区 | 国产免费拔擦拔擦8x高清 | 欧美久久综合 | 九九亚洲 | 琪琪午夜伦伦电影福利片 | av网站免费观看 | 国产成人一区二区三区 | 国产精品久久久久久 | 日韩无| 精品欧美激情在线观看 | 91在线区| 国产免费xxx| 成人欧美一区二区三区在线播放 | 99精品免费| 亚洲精品视频久久 | 99热.com | 日本一区二区三区精品视频 | www.成人.com | 爱爱视频在线观看 | 色婷婷一区二区三区四区 | 中文成人无字幕乱码精品 | 成人免费视频一区二区 | 91精品国产日韩91久久久久久 | 中文字幕亚洲精品 | 精品亚洲91 | 久久久www成人免费无遮挡大片 | 九色在线视频 | 黄色a视频| 日韩在线精品 | 久久久久久久久蜜桃 | 欧美1—12sexvideos | 在线视频一区二区 | 国产在线精品一区二区 | 国产高清精品一区二区三区 | 99pao成人国产永久免费视频 | 男女羞羞视频在线 | 欧美国产亚洲一区二区 | jvid精品资源在线观看 | 午夜天堂精品久久久久 |