在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:

s = Student()
s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:

class Student(object):
def __init__(self,score):
self.__score = score
def get_score(self):
return self.__score
def set_score(self,value):
if not isinstance(value,int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value <0 or value >100:
raise ValueError('score must between 0~100!')
self.__score = value

现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:

s = Student(50)
print(s.get_score())
s.set_score(999)

但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!

还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:

class Student(object):
def __init__(self,score):
self.__score = score
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self,value):
if not isinstance(value,int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value <0 or value >100:
raise ValueError('score must between 0~100!')
self.__score = value

@property的实现比较复杂,我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作:

s = Student(50)
print(s.score)#相当于s.get_score()
s.score = 999#相当于s.set_score(999)

注意到这个神奇的@property,我们在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:

class Student(object):
def __init__(self,birth):
self.__birth = birth
@property
def birth(self):
return self.__birth
@birth.setter
def birht(self,value):
self.__birth = value
@property
def age(self):
return 2018 - self.__birth b = Student(1999)
print(b.birth)
b.birht = 2009
print(b.birht)
print(b.age)

上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

小结

@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性

练习

请利用@property给一个Screen对象加上widthheight属性,以及一个只读属性resolution

class Screen(object):
pass
...
# 测试:
s = Screen()
s.width = 70
s.height = 80
print('resolution =', s.resolution)
if s.resolution == 5600:
print('测试通过!')
else:
print('测试失败!')

参考源码:

use_property.py

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