Python属性描述符(一)
描述符是对多个属性运用相同存取逻辑的一种方式,,是实现了特性协议的类,这个协议包括了__get__、__set__和__delete__方法。property类实现了完整的描述符协议。通常,可以只实现部分协议,如只实现了__get__或__set__,而不必把__get__、__set__和__delete__全部实现
现在,让我们用描述符协议升级上一个章节Python动态属性和特性(二)的LineItem类

图1-1
我们将定义一个Quantity类,LineItem类会用到两个Quantity实例:一个用于管理 weight属性,另一个用于管理 price属性。weight这个属性出现了两次,但两次都有不同,一个是LineItem的类属性,另一个是各个LineItem 对象的实例属性,同理price
现在,让我们看一些定义:
- 描述符类:实现描述符协议的类,比如__set__、__get__或__delete__方法,如图1-1的Quantity类
- 托管类:把描述符实例声明为类属性的类,如图1-1中的LineItem类中的weight和price都为类属性,都为Quantity描述符类的实例
- 描述符实例:描述符类的各个实例, 声明为托管类的类属性,如LineItem类中的weight和price属性
- 托管实例:托管类的实例,在图1-1中,LineItem类的实例即为托管类实例
- 储存属性:托管实例中存储自身托管属性的属性。在图1-1中,LineItem实例的weight和price属性是储存属性。这种属性与描述符属性不同,描述符属性都是类属性
- 托管属性:托管类中由描述符实例处理的公开属性,值存储在储存属性中。也就是说,描述符实例和储存属性为托管属性建立了基础
下面,让我们来看一个例子
class Quantity: # <3>
def __init__(self, storage_name): # <4>
self.storage_name = storage_name
def __set__(self, instance, value): # <5>
if value > 0:
instance.__dict__[self.storage_name] = value
else:
raise ValueError('value must be > 0')
class LineItem:
weight = Quantity('weight') # <1>
price = Quantity('price')
def __init__(self, description, weight, price): # <2>
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
我们将上面的代码与之前的定义对应起来,首先是Quantity类,我们之前说过,只要实现了__set__、__get__或__delete__方法的类,就是描述符类,所以Quantity毫无疑问的是描述符类,再来是LineItem,根据之前的定义,托管类中的类属性,是描述符类的实例,LineItem类的weight和price两个类属性都是Quantity描述符类的实例,所以LineItem类即为托管类,再来,我们根据代码中的标号分析一下代码:
- LineItem中两个属性weight和price为描述符实例
- 当实例化一个LineItem对象时,需传入weight和price参数,由于这两个属性实现了描述符协议,所以关于weight和price的读值、取值或者删除值都可能关联到对应同名类属性Quantity实例中方法,由于Quantity类中只实现了__set__方法,所以这里读值和删除值不会触发Quantity实例中的方法
- Quantity为描述符类
- Quantity实例有个storage_name属性,这是托管实例中存储值的属性的名称
- 当我们要设置LineItem实例中的weight或者price属性,则会触发__set__方法,这个方法中self为描述符实例,即为LineItem类中的weight或price的Quantity实例,instance为托管类实例,即为LineItem实例,value是我们要设置的值,如果判断value大于0,则将其属性名和属性值设置到instance.__dict__字典里
现在让我们来测试这个类,我们故意将传入的price设为0:
truffle = LineItem('White truffle', 100, 0)
运行结果:
Traceback (most recent call last):
……
ValueError: value must be > 0
可以看到,在设置值得时候确实触发了__set__方法
另外还要重复声明一点:__set__方法中的参数,self和instance分别为描述符实例和托管类实例,instance代表要设置属性的那个对象,而self(描述符实例)则保存了要设置属性的属性名,在上个例子中,如果我们在__set__方法要设置LineItem实例只能用这样的方式:
instance.__dict__[self.storage_name] = value
如果尝试用setattr()方法来赋值
class Quantity:
def __init__(self, storage_name):
self.storage_name = storage_name
def __set__(self, instance, value):
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError('value must be > 0')
测试:
truffle = LineItem('White truffle', 100, 10)
运行结果:
Traceback (most recent call last):
……
RecursionError: maximum recursion depth exceeded
我们会发现,如果用setattr()方法来赋值,会产生堆栈异常,为什么会这样呢?假设obj是LineItem实例,obj.price = 10和setattr(obj, "price", 10)一样,都会调用__set__方法,如果用setattr()方法来设置值,会不断调用__set__方法,最终产生堆栈异常
上面的例子,LineItem有个缺点,在托管类中每次实例化描述符时都要重复输入属性名,现在,让我们再改造一下LineItem类,使得不需要输入属性名。为了避免在描述符实例中重复输入属性名,我们将每个Quantity实例中的storage_name属性生成一个独一无二的字符串,同时为描述符类加上__get__方法
import uuid
class Quantity:
def __init__(self): # <1>
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = '_{}#{}'.format(prefix, identity)
def __get__(self, instance, owner): # <2>
return getattr(instance, self.storage_name)
def __set__(self, instance, value): # <3>
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError('value must be > 0')
class LineItem:
weight = Quantity()
price = Quantity()
def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
测试:
raisins = LineItem('Golden raisins', 10, 6.95)
print(raisins.weight, raisins.description, raisins.price)
运行结果:
10 Golden raisins 6.95
- 这里的Quantity描述符类在实例化时,我们不再要求需要传入一个storage_name了,而是在初始化方法中生成一个storage_name,这个storage_name由类名和uuid生成的随机字符串组成
- 我们知道,如果我们对一个实例中的属性赋值,如果这个属性名在类中定义为描述符实例,在赋值时会自动触发__set__方法,而__get__方法则是在我们读值的时候自动触发,__get__方法除了self(描述符实例)还会传入两个参数,instance和owner,instance是托管类实例,owner是托管类,在我们上面的例子instance即为LineItem的实例,owner即LineItem类,当读取实例中的一个属性,如果这个属性在类中定义为描述符实例,则会触发__get__方法
- 在__set__方法中,我们不再调用instance.__dict__[self.storage_name] = value的方式来赋值,而是直接使用setattr()方法来赋值。上一个例子中,我们测试了如果用setattr()方法来赋值的话会出现堆栈溢出的异常,那为什么我们这里又可以用了呢?是因为,我们真正存储属性值的时候,用的属性名并不是类的描述符名,而是由Python解释器生成一个Quantity_#_{uuid}随机字符串,而这个随机字符串,而这个字符串并未在类中注册为描述符实例,所以我们调用setattr(),不会再像之前那样产生堆栈异常
这里还有一点,当我们尝试打印一下LineItem.weight这个描述符实例
LineItem.weight
运行结果:
Traceback (most recent call last):
……
return getattr(instance, self.storage_name)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_Quantity#f9860e73'
我们会发现,访问LineItem.weight会抛出AttributeError异常,因为在访问LineItem.weight属性时,同样会调用__get__方法,这个时候instance传入的是一个None,为了解决这个问题,我们在__get__方法中检测,如果传入的instance为None,则返回当前描述符实例,如果instance不为None,则返回instance中的实例属性
import uuid
class Quantity:
def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = '_{}#{}'.format(prefix, identity)
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return getattr(instance, self.storage_name)
def __set__(self, instance, value):
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError('value must be > 0')
这里我们修改另外一个章节Python动态属性和特性(二)中的quantity()特性工厂方法,使之不需要传入storage_name
import uuid def quantity():
storage_name = '_{}:{}'.format('quantity', str(uuid.uuid4())[:8]) def qty_getter(instance):
return instance.__dict__[storage_name] def qty_setter(instance, value):
if value > 0:
instance.__dict__[storage_name] = value
else:
raise ValueError('value must be > 0') return property(qty_getter, qty_setter) class LineItem:
weight = quantity()
price = quantity() def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price def subtotal(self):
return self.weight * self.price raisins = LineItem('Golden raisins', 10, 6.95)
print(raisins.weight, raisins.description, raisins.price)
运行结果:
10 Golden raisins 6.95
现在,我们对比一下描述符类和特性工厂,两种方法都可以在对属性设值或读取时进行一些额外的操作,哪种更好呢?这里建议使用描述符类的方式,主要有两个原因:
- 描述符类可以使用子类扩展,若想重用工厂函数中的代码,除了复制黏贴,很难有其他的办法
- 使用函数属性和闭包保持状态相比,在类属性和实例属性中保持状态更易于理解
我们通过描述符类Quantity,在访问和设置LineItem托管实例的weight和price时进行额外的操作,现在,让我们更进一步,新增一个description描述符实例,对当要对LineItem实例的description属性进行设置和访问时,也增加一些操作。这里,我们要新增一个描述符类NotBlank,在设计NotBlank的过程中,我们发现它与Quantity描述符类很像,只是验证逻辑不同
回想Quantity的功能,我们注意到它做了两件不同的事,管理托管实例中的存储属性,以及验证用于设置那两个属性的值。由此可见,我们可以通过继承的方式,来复用描述符类,这里,我们创建两个基类:
- AutoStorage:自动管理储存属性的描述符类
- Validated:扩展 AutoStorage 类的抽象子类,覆盖 __set__ 方法,调用必须由子类实现的validate方法
稍后我们会重写Quantity类,并实现NotBlank类,使它继承Validated类,只编写validate方法,类之间的关系如图1-2:

图1-2
图1-2:几个描述符类的层次结构。AutoStorage基类负责自动存储属性;Validated类做验证,把职责委托给抽象方法validate;Quantity和NonBlank是Validated的具体子类。Validated、Quantity和NonBlank 三个类之间的关系体现了模板方法设计模式。
import abc
import uuid class AutoStorage: # <1> def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = '_{}#{}'.format(prefix, identity) def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return getattr(instance, self.storage_name) def __set__(self, instance, value):
setattr(instance, self.storage_name, value) class Validated(abc.ABC, AutoStorage): # <2> def __set__(self, instance, value): # <3>
value = self.validate(instance, value)
super().__set__(instance, value) @abc.abstractmethod
def validate(self, instance, value): # <4>
"""return validated value or raise ValueError""" class Quantity(Validated):
"""a number greater than zero""" def validate(self, instance, value): # <5>
if value <= 0:
raise ValueError('value must be > 0')
return value class NotBlank(Validated):
"""a string with at least one non-space character""" def validate(self, instance, value): # <6>
value = value.strip()
if len(value) == 0:
raise ValueError('value cannot be empty or blank')
return value
- AutoStorage类提供了之前Quantity描述符类的大部分功能
- Validated类是抽象类,不过也同时继承了AutoStorage类
- Validated类中重写__set__方法,先通过校验方法,再调用父类的__set__方法来存储值
- 抽象方法,具体实现由子类完成
- Quantity实现了父类Validated的validate方法,校验设置的值必须大于0
- NotBlank实现了父类Validated的validate方法,校验设置的值不能为空字符串
使用Quantity和NonBlank描述符的LineItem类
class LineItem:
description = NotBlank()
weight = Quantity()
price = Quantity() def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price def subtotal(self):
return self.weight * self.price
测试新的LineItem类
raisins = LineItem(' ', 10, 6.95)
运行结果:
Traceback (most recent call last):
……
ValueError: value cannot be empty or blank
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