python描述符

面试问到的。从没听说过这个东西。今天总结一下。

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在Python中，访问一个属性的优先级顺序按照如下顺序:
1.类属性
2.数据描述符
3.实例属性
4.非数据描述符
5.__getattr__()方法。这个方法的完整定义如下所示:

def __getattr__(self,attr) :#attr是self的一个属性名     pass;

先来阐述下什么叫数据描述符。

数据描述符是指实现了__get__,__set__,__del__方法的类属性(由于Python中，一切皆是对象，所以你不妨把所有的属性也看成是对象)

PS:个人觉得这里最好把数据描述符等效于定义了__get__,__set__,__del__三个方法的接口。

阐述下这三个方法:

__get__的标准定义是__get__(self,obj,type=None)，它非常接近于JavaBean的get

第一个函数是调用它的实例，obj是指去访问属性所在的方法，最后一个type是一个可选参数，通常为None(这个有待于进一步的研究)

例如给定类X和实例x，调用x.foo，等效于调用:

type(x).__dict__["foo"].__get__(x,type(x))

调用X.foo，等效于调用:

type(x).__dict__["foo"].__get__(None,type(x))

第二个函数__set__的标准定义是__set__(self,obj,val)，它非常接近于JavaBean的set方法，其中最后一个参数是要赋予的值

第三个函数__del__的标准定义是__del__(self,obj)，它非常接近Java中Object的Finailize()方法，指Python在回收这个垃圾对象时所调用到的析构函数，只是这个函数永远不会抛出异常。因为这个对象已经没有引用指向它，抛出异常没有任何意义。

接下来，我们来一一比较这些优先级.

首先来看类属性

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class A(object):    foo=3print A.fooa=A()print a.fooa.foo=4print a.fooprint A.foo

上面这段代码的输出如下：

3
3
4
3

从输出可以看到，当我们给a.foo赋值的时候，其实与类实例的那个foo是没有关系的。a.foo=4 这句话给a对象增加了一个属性叫foo。其值是4。

最后两个语句明确的表明了，我们输出a.foo和A.foo的值，他们是不同的。

但是为什么a=A()语句后面的print a.foo输出了3呢？这是因为根据搜索顺序找到了类属性。当我们执行a.foo=4的时候，我们让a对象的foo属性指向了4这个对象。但是并没有改变类属性foo的值。所以最后我们print A.foo的时候，又输出了3。

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class A(object):    foo=3a=A()a.foo=4print a.foodel a.fooprint a.foo

上面的代码，我给a.foo赋值为4，在输出一次之后就del了。两次输出，第一次输出的是a对象的属性。第二次是类属性。不是说类属性的优先级比实例属性的高吗。为啥第一次输出的是4而不是3呢？还是上面解释的原因。因为a.foo与类属性的foo只是重名而已。我们print a.foo的时候，a的foo指向的是4，所以输出了4。

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然后我们来看下数据描述符这一全新的语言概念。按照之前的定义，一个实现了__get__,__set__,__del__的类都统称为数据描述符。我们来看下一个简单的例子。

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):   def __get__(self,obj,type=None):       pass   def __set__(self,obj,val):       pass   def __del__(self,obj):       passclass A(object):    foo=simpleDescriptor()    print str(A.__dict__)print A.fooa=A()print a.fooa.foo=13print a.foo

上面例子的输出结果如下：

{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__module__': '__main__', 'foo': <__main__.simpleDescriptor object at 0x005511B0>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None}NoneNoneNone

从输出结果看出，print语句打印出来的都是None。这说明a.foo都没有被赋值内容。这是因为__get__函数的函数体什么工作都没有做。直接是pass。此时，想要访问foo，每次都没有返回内容，所以输出的内容就是None了。

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):   def __get__(self,obj,type=None):       return "hi there"   def __set__(self,obj,val):       pass   def __del__(self,obj):       pass   class A(object):    foo=simpleDescriptor()    print str(A.__dict__)print A.fooa=A()print a.fooa.foo=13print a.foo

把__get__函数实现以下，就可以得到如下输出结果：

{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__module__': '__main__', 'foo': <__main__.simpleDescriptor object at 0x00671190>, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None}hi therehi therehi there

为了加深对数据描述符的理解，看如下例子：

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):    def __init__(self):        self.result = None;    def __get__(self, obj, type=None) :        return self.result - 10;    def __set__(self, obj, val):        self.result = val + 3;        print self.result;    def __del__(self, obj):        passclass A(object):    foo = simpleDescriptor();a = A();a.foo = 13;print a.foo;

上面代码的输出是

16

6

第一个16为我们在对a.foo赋值的时候，人为的将13加上3后作为foo的值，第二个6是我们在返回a.foo之前人为的将它减去了10。

所以我们可以猜测，常规的Python类在定义get,set方法的时候，如果无特殊需求，直接给对应的属性赋值或直接返回该属性值。如果自己定义类，并且继承object类的话，这几个方法都不用定义。

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在这里看一个题外话。

看代码

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):    def __init__(self):        self.result = None;    def __get__(self, obj, type=None) :        return self.result - 10;    def __set__(self, obj, val):        if isinstance(val,str):            assert False,"int needed! but get str"        self.result = val + 3;        print self.result;    def __del__(self, obj):        passclass A(object):    foo = simpleDescriptor();a = A();a.foo = "13";print a.foo;

上面代码在__set__ 函数中检查了参数val，如果val是str类型的，那么要报错。这就实现了我们上一篇文章中要实现的，在给属性赋值的时候做类型检查的功能。

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下面我们来看下实例属性和非数据描述符。

# -*- coding:utf-8 -*-'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class B(object):    foo = 1.3b = B()print b.__dict__b.bar = 13print b.__dict__print b.bar

上面代码输出结果如下：

 {}
{'bar': 13}
13

那么什么是非数据描述符呢？

简单的说，就是没有实现get,set,del三个方法的所有类。

让我们任意看一个函数的描述：

def call():

    pass

执行print dir(call)会得到如下结果：

['__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'func_closure', 'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name']

先看下dir的帮助。

dir列出给定对象的属性或者是从这个对象能够达到的对象。

回到print dir(call)方法的输出，看到，call方法，有输出的那么多个属性。其中就包含了__get__函数。但是却没有__set__和__del__函数。所以所有的类成员函数都是非数据描述符。

看一个实例数据掩盖非数据描述符的例子：

'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):        def __get__(self,obj,type=None) :        return "get",self,obj,typeclass D(object):    foo=simpleDescriptor()d=D()print d.food.foo=15print d.foo

看输出：

('get', <__main__.simpleDescriptor object at 0x02141190>, <__main__.D object at 0x025CAF50>, <class '__main__.D'>)
15

可见，实例数据掩盖了非数据描述符。

如果改成数据描述符，那么就不会被覆盖了。看下面：

'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class simpleDescriptor(object):        def __get__(self,obj,type=None) :        return "get",self,obj,type    def __set__(self,obj,type=None) :        pass    def __del__(self,obj,type=None) :        passclass D(object):    foo=simpleDescriptor()d=D()print d.food.foo=15print d.foo

代码的输出如下：

('get', <__main__.simpleDescriptor object at 0x01DD1190>, <__main__.D object at 0x0257AF50>, <class '__main__.D'>)('get', <__main__.simpleDescriptor object at 0x01DD1190>, <__main__.D object at 0x0257AF50>, <class '__main__.D'>)

由于是数据描述符，__set __函数体是pass，所以两次输出都是同样的内容。

最后看下__getatrr__方法。它的标准定义是:__getattr__(self,attr)，其中attr是属性名

让我们来看一个简单的例子：

'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class D(object):    def __getattr__(self,attr):        return attrd=D()print d.foo,type(d.foo)d.foo=15print d.foo

代码输出：

foo <type 'str'>
15

由于d对象中根本没有foo这个属性，所以python最后求助于__getattr__函数。然后打印出__getattr__函数的返回值。

注意：这里不要认为的造成无限递归

代码如下：

'''Created on 2013-3-29@author: naughty'''class D(object):    def __getattr__(self,attr):        return self.attrd=D()print d.food.foo=15print d.foo

这段代码， 会造成如下错误：

Exception RuntimeError: 'maximum recursion depth exceeded while calling a Python object'in <type 'exceptions.AttributeError'> ignored
Traceback (most recent call last):
  File "H:\final\code\PyTestService\comz\test\Copy of Copy of Test.py", line 12, in <module>
    print d.foo
  File "H:\final\code\PyTestService\comz\test\Copy of Copy of Test.py", line 9, in __getattr__
    return self.attr
  File "H:\final\code\PyTestService\comz\test\Copy of Copy of Test.py", line 9, in __getattr__
    return self.attr

....

  File "H:\final\code\PyTestService\comz\test\Copy of Copy of Test.py", line 9, in __getattr__
    return self.attr
  File "H:\final\code\PyTestService\comz\test\Copy of Copy of Test.py", line 9, in __getattr__
    return self.attr
AttributeError: 'D' object has no attribute 'attr'

造成了超过最大递归深度问题。