Python 创建可管理的属性

Python 创建可管理的属性 问题

你想给某个实例attribute增加除访问与修改之外的其他处理逻辑,比如类型检查或合法性验证。

Python 创建可管理的属性 解决方案

自定义某个属性的一种简单方法是将它定义为一个property。 例如,下面的代码定义了一个property,增加对一个属性简单的类型检查:

class Person:
    def __init__(self, first_name):
        self._first_name = first_name

    # Getter function
    @property
    def first_name(self):
        return self._first_name

    # Setter function
    @first_name.setter
    def first_name(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('Expected a string')
        self._first_name = value

    # Deleter function (optional)
    @first_name.deleter
    def first_name(self):
        raise AttributeError("Can't delete attribute")

上述代码中有三个相关联的方法,这三个方法的名字都必须一样。 第一个方法是一个 getter 函数,它使得 first_name 成为一个属性。 其他两个方法给 first_name 属性添加了 setterdeleter 函数。 需要强调的是只有在 first_name 属性被创建后, 后面的两个装饰器 @first_name.setter@first_name.deleter 才能被定义。

property的一个关键特征是它看上去跟普通的attribute没什么两样, 但是访问它的时候会自动触发 gettersetterdeleter 方法。例如:

>>> a = Person('Guido')
>>> a.first_name # Calls the getter
'Guido'
>>> a.first_name = 42 # Calls the setter
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "prop.py", line 14, in first_name
        raise TypeError('Expected a string')
TypeError: Expected a string
>>> del a.first_name
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: can`t delete attribute
>>>

在实现一个property的时候,底层数据(如果有的话)仍然需要存储在某个地方。 因此,在get和set方法中,你会看到对 _first_name 属性的操作,这也是实际数据保存的地方。 另外,你可能还会问为什么 __init__() 方法中设置了 self.first_name 而不是 self._first_name 。 在这个例子中,我们创建一个property的目的就是在设置attribute的时候进行检查。 因此,你可能想在初始化的时候也进行这种类型检查。通过设置 self.first_name ,自动调用 setter 方法, 这个方法里面会进行参数的检查,否则就是直接访问 self._first_name 了。

还能在已存在的get和set方法基础上定义property。例如:

class Person:
    def __init__(self, first_name):
        self.set_first_name(first_name)

    # Getter function
    def get_first_name(self):
        return self._first_name

    # Setter function
    def set_first_name(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('Expected a string')
        self._first_name = value

    # Deleter function (optional)
    def del_first_name(self):
        raise AttributeError("Can't delete attribute")

    # Make a property from existing get/set methods
    name = property(get_first_name, set_first_name, del_first_name)

Python 创建可管理的属性 讨论

一个property属性其实就是一系列相关绑定方法的集合。如果你去查看拥有property的类, 就会发现property本身的fget、fset和fdel属性就是类里面的普通方法。比如:

>>> Person.first_name.fget
<function Person.first_name at 0x1006a60e0>
>>> Person.first_name.fset
<function Person.first_name at 0x1006a6170>
>>> Person.first_name.fdel
<function Person.first_name at 0x1006a62e0>
>>>

通常来讲,你不会直接取调用fget或者fset,它们会在访问property的时候自动被触发。

只有当你确实需要对attribute执行其他额外的操作的时候才应该使用到property。 有时候一些从其他编程语言(比如Java)过来的程序员总认为所有访问都应该通过getter和setter, 所以他们认为代码应该像下面这样写:

class Person:
    def __init__(self, first_name):
        self.first_name = first_name

    @property
    def first_name(self):
        return self._first_name

    @first_name.setter
    def first_name(self, value):
        self._first_name = value

不要写这种没有做任何其他额外操作的property。 首先,它会让你的代码变得很臃肿,并且还会迷惑阅读者。 其次,它还会让你的程序运行起来变慢很多。 最后,这样的设计并没有带来任何的好处。 特别是当你以后想给普通attribute访问添加额外的处理逻辑的时候, 你可以将它变成一个property而无需改变原来的代码。 因为访问attribute的代码还是保持原样。

Properties还是一种定义动态计算attribute的方法。 这种类型的attributes并不会被实际的存储,而是在需要的时候计算出来。比如:

import math
class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius

    @property
    def area(self):
        return math.pi * self.radius ** 2

    @property
    def diameter(self):
        return self.radius * 2

    @property
    def perimeter(self):
        return 2 * math.pi * self.radius

在这里,我们通过使用properties,将所有的访问接口形式统一起来, 对半径、直径、周长和面积的访问都是通过属性访问,就跟访问简单的attribute是一样的。 如果不这样做的话,那么就要在代码中混合使用简单属性访问和方法调用。 下面是使用的实例:

>>> c = Circle(4.0)
>>> c.radius
4.0
>>> c.area  # Notice lack of ()
50.26548245743669
>>> c.perimeter  # Notice lack of ()
25.132741228718345
>>>

尽管properties可以实现优雅的编程接口,但有些时候你还是会想直接使用getter和setter函数。例如:

>>> p = Person('Guido')
>>> p.get_first_name()
'Guido'
>>> p.set_first_name('Larry')
>>>

这种情况的出现通常是因为Python代码被集成到一个大型基础平台架构或程序中。 例如,有可能是一个Python类准备加入到一个基于远程过程调用的大型分布式系统中。 这种情况下,直接使用get/set方法(普通方法调用)而不是property或许会更容易兼容。

最后一点,不要像下面这样写有大量重复代码的property定义:

class Person:
    def __init__(self, first_name, last_name):
        self.first_name = first_name
        self.last_name = last_name

    @property
    def first_name(self):
        return self._first_name

    @first_name.setter
    def first_name(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('Expected a string')
        self._first_name = value

    # Repeated property code, but for a different name (bad!)
    @property
    def last_name(self):
        return self._last_name

    @last_name.setter
    def last_name(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError('Expected a string')
        self._last_name = value

重复代码会导致臃肿、易出错和丑陋的程序。好消息是,通过使用装饰器或闭包,有很多种更好的方法来完成同样的事情。

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