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描述符是一種在多個屬性上重復(fù)利用同一個存取邏輯的方式，他能"劫持"那些本對于self.__dict__的操作。描述符通常是一種包含__get__、__set__、__delete__三種方法中至少一種的類，給人的感覺是「把一個類的操作托付與另外一個類」。靜態(tài)方法、類方法、property都是構(gòu)建描述符的類。
我們先看一個簡單的描述符的例子：
class MyDescriptor(object): _value = '' def __get__(self, instance, klass): return self._value def __set__(self, instance, value): self._value = value.swapcase() class Swap(object): swap = MyDescriptor()
注意MyDescriptor要用新式類。調(diào)用一下：
重慶分公司
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In [1]: from descriptor_example import Swap
In [2]: instance = Swap()
In [3]: instance.swap # 沒有報(bào)AttributeError錯誤，因?yàn)閷wap的屬性訪問被描述符類重載了
Out[3]: ''
In [4]: instance.swap = 'make it swap' # 使用__set__重新設(shè)置_value
In [5]: instance.swap
Out[5]: 'MAKE IT SWAP'
In [6]: instance.__dict__ # 沒有用到__dict__:被劫持了
Out[6]: {}這就是描述符的威力。我們熟知的staticmethod、classmethod如果你不理解，那么看一下用Python實(shí)現(xiàn)的效果可能會更清楚了：
>>> class myStaticMethod(object): ... def __init__(self, method): ... self.staticmethod = method ... def __get__(self, object, type=None): ... return self.staticmethod ... >>> class myClassMethod(object): ... def __init__(self, method): ... self.classmethod = method ... def __get__(self, object, klass=None): ... if klass is None: ... klass = type(object) ... def newfunc(*args): ... return self.classmethod(klass, *args) ... return newfunc
在實(shí)際的生產(chǎn)項(xiàng)目中，描述符有什么用處呢？首先看MongoEngine中的Field的用法：
from mongoengine import * class Metadata(EmbeddedDocument): tags = ListField(StringField()) revisions = ListField(IntField()) class WikiPage(Document): title = StringField(required=True) text = StringField() metadata = EmbeddedDocumentField(Metadata)
有非常多的Field類型，其實(shí)它們的基類就是一個描述符，我簡化下，大家看看實(shí)現(xiàn)的原理：
class BaseField(object): name = None def __init__(self, **kwargs): self.__dict__.update(kwargs) ... def __get__(self, instance, owner): return instance._data.get(self.name) def __set__(self, instance, value): ... instance._data[self.name] = value
很多項(xiàng)目的源代碼看起來很復(fù)雜，在抽絲剝繭之后，其實(shí)原理非常簡單，復(fù)雜的是業(yè)務(wù)邏輯。
接著我們再看Flask的依賴Werkzeug中的cached_property：
class _Missing(object): def __repr__(self): return 'no value' def __reduce__(self): return '_missing' _missing = _Missing() class cached_property(property): def __init__(self, func, name=None, doc=None): self.__name__ = name or func.__name__ self.__module__ = func.__module__ self.__doc__ = doc or func.__doc__ self.func = func def __set__(self, obj, value): obj.__dict__[self.__name__] = value def __get__(self, obj, type=None): if obj is None: return self value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing) if value is _missing: value = self.func(obj) obj.__dict__[self.__name__] = value return value
其實(shí)看類的名字就知道這是緩存屬性的，看不懂沒關(guān)系，用一下：
class Foo(object): @cached_property def foo(self): print 'Call me!' return 42
調(diào)用下：
In [1]: from cached_property import Foo ...: foo = Foo() ...: In [2]: foo.bar Call me! Out[2]: 42 In [3]: foo.bar Out[3]: 42
可以看到在從第二次調(diào)用bar方法開始，其實(shí)用的是緩存的結(jié)果，并沒有真的去執(zhí)行。
說了這么多描述符的用法。我們寫一個做字段驗(yàn)證的描述符：
class Quantity(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __set__(self, instance, value):
if value > 0:
instance.__dict__[self.name] = value
else:
raise ValueError('value must be > 0')
class Rectangle(object):
height = Quantity('height')
width = Quantity('width')
def __init__(self, height, width):
self.height = height
self.width = width
@property
def area(self):
return self.height * self.width我們試一試：
In [1]: from rectangle import Rectangle In [2]: r = Rectangle(10, 20) In [3]: r.area Out[3]: 200 In [4]: r = Rectangle(-1, 20) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 r = Rectangle(-1, 20) /Users/dongweiming/mp/2017-03-23/rectangle.py in __init__(self, height, width) 15 16 def __init__(self, height, width): ---> 17 self.height = height 18 self.width = width 19 /Users/dongweiming/mp/2017-03-23/rectangle.py in __set__(self, instance, value) 7 instance.__dict__[self.name] = value 8 else: ----> 9 raise ValueError('value must be > 0') 10 11 ValueError: value must be > 0
看到了吧，我們在描述符的類里面對傳值進(jìn)行了驗(yàn)證。ORM就是這么玩的！
但是上面的這個實(shí)現(xiàn)有個缺點(diǎn)，就是不太自動化，你看height = Quantity('height')，這得讓屬性和Quantity的name都叫做height，那么可不可以不用指定name呢？當(dāng)然可以，不過實(shí)現(xiàn)的要復(fù)雜很多：
class Quantity(object):
__counter = 0
def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
index = cls.__counter
self.name = '_{}#{}'.format(prefix, index)
cls.__counter += 1
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return getattr(instance, self.name)
...
class Rectangle(object):
height = Quantity()
width = Quantity()
...Quantity的name相當(dāng)于類名+計(jì)時器，這個計(jì)時器每調(diào)用一次就疊加1，用此區(qū)分。有一點(diǎn)值得提一提，在__get__中的：
if instance is None: return self
在很多地方可見，比如之前提到的MongoEngine中的BaseField。這是由于直接調(diào)用Rectangle.height這樣的屬性時候會報(bào)AttributeError, 因?yàn)槊枋龇菍?shí)例上的屬性。
PS：這個靈感來自《Fluent Python》，書中還有一個我認(rèn)為設(shè)計(jì)非常好的例子。就是當(dāng)要驗(yàn)證的內(nèi)容種類很多的時候，如何更好地?cái)U(kuò)展的問題?，F(xiàn)在假設(shè)我們除了驗(yàn)證傳入的值要大于0，還得驗(yàn)證不能為空和必須是數(shù)字（當(dāng)然三種驗(yàn)證在一個方法中驗(yàn)證也是可以接受的，我這里就是個演示），我們先寫一個abc的基類：
class Validated(abc.ABC):
__counter = 0
def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
index = cls.__counter
self.name = '_{}#{}'.format(prefix, index)
cls.__counter += 1
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return getattr(instance, self.name)
def __set__(self, instance, value):
value = self.validate(instance, value)
setattr(instance, self.name, value)
@abc.abstractmethod
def validate(self, instance, value):
"""return validated value or raise ValueError"""現(xiàn)在新加一個檢查類型，新增一個繼承了Validated的、包含檢查的validate方法的類就可以了：
class Quantity(Validated):
def validate(self, instance, value):
if value <= 0:
raise ValueError('value must be > 0')
return value
class NonBlank(Validated):
def validate(self, instance, value):
value = value.strip()
if len(value) == 0:
raise ValueError('value cannot be empty or blank')
return value前面展示的描述符都是一個類，那么可不可以用函數(shù)來實(shí)現(xiàn)呢？也是可以的：
def quantity():
try:
quantity.counter += 1
except AttributeError:
quantity.counter = 0
storage_name = '_{}:{}'.format('quantity', quantity.counter)
def qty_getter(instance):
return getattr(instance, storage_name)
def qty_setter(instance, value):
if value > 0:
setattr(instance, storage_name, value)
else:
raise ValueError('value must be > 0')
return property(qty_getter, qty_setter)感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享Python中描述符的案例分析內(nèi)容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!
