Python虚拟机中描述器的王炸应用分享（python虚拟环境安装第三方库）原创

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目录property什么是 property如何使用 propertyproperty 的本质在 python 语言层面实现 property 机制classmethod 和 staticmethodstaticmethodclassmethod总结

当你在编写Python代码时，你可能会遇到一些需要通过方法来访问或设置的属性。Python中的 property 装饰器提供了一种优雅的方式来处理这种情况，允许你将这些方法封装为属性，从而使代码更加简洁和易于阅读。在本文中，我将向你介绍 property 装饰器的工作原理以及如何在你的代码中使用它。

Python 中的 property 是一种装饰器，它允许你定义一个方法，使其看起来像一个属性。换句话说，property 允许你以属性的方式访问或设置类的数据成员，而不必直接调用一个方法。

在 Python 中，属性通常是一个对象的数据成员，它们可以通过直接访问对象来获取或设置。然而，有时候你可能需要在获取或设置属性时执行某些额外的操作，例如进行类型检查、范围检查或计算属性等。在这种情况下，使用 property 装饰器可以让你以属性的方式访问或设置这些属性，并在访问或设置时执行额外的操作。

让我们看一个简单的例子，假设你正在编写一个表示矩形的类，并且你想要在计算矩形的面积时执行一些额外的操作。你可以使用 property 装饰器来实现这个功能，如下所示：

class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self._width=width
self._height=height

@property
def width(self):
return self._width

@width.setter
def width(self, value):
if value <=0:
raise ValueError(“Width must be positive”)
self._width=value

@property
def height(self):
return self._height

@height.setter
def height(self, value):
if value <=0:
raise ValueError(“Height must be positive”)
self._height=value

@property
def area(self):
return self._width * self._height

在这个示例中，我们使用 property 装饰器定义了三个属性：width、height和area。每个属性都有一个 getter 方法和一个 setter 方法，它们分别负责获取和设置属性的值。当你使用类的实例访问这些属性时，你会发现它们似乎就像是一个普通的属性，而不是一个方法。

注意，getter 方法没有参数，而 setter 方法接受一个参数。当你通过类的实例访问属性时，你只需要使用点运算符即可访问这些属性，就像这样：

rect=Rectangle(10, 20)
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

输出结果：

200

你也可以像下面这样设置属性的值：

rect.width=5
rect.height=10
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

输出结果如下所示：

在设置 width 或 height 属性的值时，会执行对应的 setter 方法进行类型检查和范围检查。如果值不符合要求，将会抛出一个 ValueError 异常。这使得你的代码更加健壮和可靠。

除了在属性的 getter 和 setter 方法中执行额外的操作外，你还可以使用 property 装饰器计算属性。计算属性是指，当你访问属性时，它不是从类的实例中获取数据，而是基于类的其他数据成员进行计算。例如，如果你有一个表示温度的类，你可以定义一个计算属性，用于将摄氏度转换为华氏度，如下所示：

class Temperature:
def __init__(self, celsius):
self._celsius=celsius

@property
def celsius(self):
return self._celsius

@celsius.setter
def celsius(self, value):
self._celsius=value

@property
def fahrenheit(self):
return (self._celsius * 9/5) + 32

在这个示例中，我们定义了一个 Temperature 类，它包含一个 celsius 属性和一个 fahrenheit 属性。celsius 属性是一个普通的属性，可以直接访问和设置。而 fahrenheit 属性是一个计算属性，它基于 celsius 属性计算而来。当你访问 fahrenheit 属性时，它将自动计算出相应的华氏度并返回。你可以会对上面的代码有点疑惑是什么，他是那里来的，事实上在它上面的执行之后 celsius 已经不再是一个函数了，而是一个 property 的类产生的对象了，因此是 property 类中的属性了，事实上他是一个类的方法了，而装饰器就是将这个函数作为参数传递给方法。

我们介绍了 Python 中的 property 装饰器，它允许你将方法封装为属性，并在访问或设置属性时执行额外的操作。通过使用 property 装饰器，你可以编写更加简洁、优雅和可读的代码，同时使代码更加健壮和可靠。

property 是 python 内置的一个类，注意它是类。在前面的内容当中我们已经详细讨论过了装饰器的原理，并且从字节码的角度进行了分析。因此我们可以很容易理解上面类。我们可以将装饰器展开：

class Temperature:
def __init__(self, celsius):
self._celsius=celsius

def celsius1(self):
return self._celsius

celsius=property(celsius1)

def celsius2(self, value):
self._celsius=value

celsius=celsius.setter(celsius2)

def fahrenheit(self):
return (self._celsius * 9 / 5) + 32

fahrenheit=property(fahrenheit)

if __name__==’__main__’:
t=Temperature(10)
print(t.celsius)
t.celsius=100
print(t.celsius)
print(t.fahrenheit)

上面的程序输出结果如下所示：

100

212.0

可以看到上面的程序正确的输出了结果，符合我们对与 property 的理解和使用。从上面的分析我们可以看到 property 本质就是一个 python 的类，因此我可以完全自己实现一个和内置的 property 类相同功能的类。

具体的实现代码如下所示：

class Property:
“Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c”

def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
self.fget=fget
self.fset=fset
self.fdel=fdel
if doc is None and fget is not None:
doc=fget.__doc__
self.__doc__=doc
self._name=”

def __set_name__(self, owner, name):
self._name=name

def __get__(self, obj, objtype=None):
if obj is None:
return self
if self.fget is None:
raise AttributeError(f”property ‘{self._name}’ has no getter”)
return self.fget(obj)

def __set__(self, obj, value):
if self.fset is None:
raise AttributeError(f”property ‘{self._name}’ has no setter”)
self.fset(obj, value)

def __delete__(self, obj):
if self.fdel is None:
raise AttributeError(f”property ‘{self._name}’ has no deleter”)
self.fdel(obj)

def getter(self, fget):
prop=type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
prop._name=self._name
return prop

def setter(self, fset):
prop=type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
prop._name=self._name
return prop

def deleter(self, fdel):
prop=type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
prop._name=self._name
return prop

现在对上面我们自己实现的类对象进行使用测试：

class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self._width=width
self._height=height

@Property
def width(self):
return self._width

@width.setter
def width(self, value):
if value <=0:
raise ValueError(“Width must be positive”)
self._width=value

@Property
def height(self):
return self._height

@height.setter
def height(self, value):
if value <=0:
raise ValueError(“Height must be positive”)
self._height=value

@Property
def area(self):
return self._width * self._height

if __name__==’__main__’:
rect=Rectangle(10, 20)
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

rect.width=5
rect.height=10
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

上面的程序输出结果如下所示：

200

可以看到正确的输出了结果。

现在我们来好好分析一下我们在上面使用到的自己实现的类是如何被调用的，在前面的内容当中我们已经讨论过了，只有类属性才可能是描述器，我们在使用的时候是获取到对应的函数，更准确的说是获得对象的 get 函数，然后使用的类当中的原来的函数就变成了对象了，后面就可以使用对象的方法了。

然后在使用或者方法的时候就活触发描述器的机制， rect 对象就会被传入到描述器的方法，然后在这个方法当中将传入的对象再传给之前得到的函数，就完美的实现了我们想要的效果。

在 Python 中，staticmethod 和 classmethod 是两个常用的装饰器，它们分别用于定义静态方法和类方法。

staticmethod 是一个装饰器，它可以将一个函数定义为静态方法。静态方法与类实例无关，可以在不创建类实例的情况下直接调用，但它们仍然可以通过类名访问。

下面是一个简单的示例：

class MyClass:
@staticmethod
def my_static_method(x, y):
return x + y

print(MyClass.my_static_method(1, 2))

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，并使用 @staticmethod 装饰器将 my_static_method 方法定义为静态方法。然后我们可以通过 MyClass.my_static_method(1, 2) 直接调用该方法，而不需要创建 MyClass 的实例。需要注意的是，静态方法没有对类或实例进行任何修改，因此它们通常用于一些独立的、无状态的函数，或者在类中定义的一些帮助函数。

那么 staticmethod 是如何在语法层面实现的呢？这又离不开描述器了，在上面的代码当中我们使用装饰函数然后在类当中会有一个类 staticmethod 的对象，且名字为 my_static_method 。我们需要注意到的是上面的过程用一行代码表示为，传入的 my_static_method 就是 my_static_method 函数，那么这就很简单了，当使用 my_static_method 的属性时候，我们可以在描述器的函数当中直接返回传入的函数即可。

我们自己实现的 StaticMethod 如下所示：

class StaticMethod:
“Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c”

def __init__(self, f):
self.f=f
f=functools.update_wrapper(self, f)

def __get__(self, obj, objtype=None):
return self.f

def __call__(self, *args, **kwds):
return self.f(*args, **kwds)

我们使用上面自己实现的类：

class MyClass(object):
@StaticMethod
def demo():
return “demo”
if __name__==’__main__’:
a=MyClass()
print(a.demo())

上面的程序会输出字符串。

classmethod 是另一个装饰器，它可以将一个函数定义为类方法。类方法与静态方法类似，但它们接收的第一个参数是类对象而不是实例对象。类方法通常用于实现与类有关的操作，如工厂方法或构造函数。

下面是一个使用 classmethod 的示例：

class MyClass:
num_instances=0
def __init__(self):
MyClass.num_instances +=1
@classmethod
def get_num_instances(cls):
return cls.num_instances
obj1=MyClass()
obj2=MyClass()
print(MyClass.get_num_instances())

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，它包含一个类变量 num_instances 和一个构造函数。然后，我们使用 @classmethod 装饰器将 get_num_instances 方法定义为类方法，并将 cls 参数用于访问类变量 num_instances。

在创建 MyClass 的两个实例后，我们调用 MyClass.get_num_instances() 来获取当前创建的实例数。因为我们使用了类方法，所以可以直接通过类名调用该方法。

需要注意的是，类方法可以在类和实例之间共享，因为它们都可以访问类变量。另外，类方法可以被子类继承和重写，因为它们接收的第一个参数是类对象，而不是固定的类名。

在小节中，我们介绍了 Python 中的两种常用装饰器，即 staticmethod 和 classmethod。staticmethod 用于定义与类实例无关的静态方法，而 classmethod 用于定义与类相关的操作，如工厂方法或构造函数。两种装饰器都可以通过类名进行访问，但 classmethod 还可以被子类继承和重写，因为它们接收的第一个参数是类对象。

需要注意的是，staticmethod 和 classmethod 都可以被类或实例调用，但它们不同的是，classmethod 的第一个参数是类对象，而 staticmethod 没有这样的参数。因此，classmethod 可以访问类变量，而 staticmethod 不能访问类变量。

下面是一个更具体的比较：

class MyClass:
class_var=’class_var’
@staticmethod
def static_method():
print(‘This is a static method’)
@classmethod
def class_method(cls):
print(‘This is a class method’)
print(f’The class variable is: {cls.class_var}’)
obj=MyClass()
# 静态方法可以被类或实例调用
MyClass.static_method()
obj.static_method()
# 类方法可以被类或实例调用，并且可以访问类变量
MyClass.class_method()
obj.class_method()

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，并分别定义了静态方法和类方法。在调用静态方法时，我们可以使用类名或实例名进行调用，因为静态方法与类或实例无关。而在调用类方法时，我们必须使用类名或实例名进行调用，并且类方法可以访问类变量。总的来说，staticmethod 和 classmethod 是 Python 中两个非常有用的装饰器，它们可以帮助我们更好地组织和管理代码。需要根据实际情况来选择使用哪种装饰器，以便实现最佳的代码设计和可维护性。

同样的道理我们可以实现自己的 ClassMethod

class ClassMethod:
“Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c”
def __init__(self, f):
self.f=f
functools.update_wrapper(self, f)
def __get__(self, obj, cls=None):
if cls is None:
cls=type(obj)
return MethodType(self.f, cls)

我们对上面的代码进行测试：

class Myclass:
@ClassMethod
def demo(cls):
return “demo”
if __name__==’__main__’:
a=Myclass()
print(a.demo())

上面的代码可以正确的输出字符串。

在本篇文章当中主要给大家介绍了描述器的三个应用，仔细介绍了这三个类的使用方法，并且详细介绍了如何使用 python 实现同样的效果，这对于我们深入理解 python 面向对象编程非常有帮助，我们可以理解很多黑科技的内容，对于整个类的语法有更加深入的理解。

以上就是Python虚拟机中描述器的王炸应用分享的详细内容，更多关于Python虚拟机描述器的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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