python描述符详解

本文主要介绍描述符的定义，个人的一些理解；什么是数据描述符；什么是非数据描述符；描述符的检测等。希望看完这篇文章后，你对描述符有了更清晰的认识。知道怎么判断一个对象是不是描述符，知道如果定义一个描述符，知道什么是该用描述符。当然，最大的目的是，通过学习描述符，让你对python这门语言有更多深入的认识。

什么是描述符

官方的定义：描述符是一种具有“捆绑行为”的对象属性。访问（获取、设置和删除）它的属性时，实际是调用特殊的方法（_get_(),_set_(),_delete_()）。也就是说，如果一个对象定义了这三种方法的任何一种，它就是一个描述符。
更多的理解：
通常情况下，访问一个对象的搜索链是怎样的？比如a.x,首先，应该是查询 a._dict_[‘x’]，然后是type(a)._dict_[‘x’]，一直向上知道元类那层止（不包括元类）。如果这个属性是一个描述符呢？那python就会“拦截”这个搜索链，取而代之调用描述符方法（_get_）。
三个方法（协议）：
• _get_(self, instance, owner) —获取属性时调用，返回设置的属性值，通常是_set_中的value,或者附加的其他组合值。
• _set_(self, instance, value) — 设置属性时调用，返回None.
• _delete_(self, instance) — 删除属性时调用，返回None
其中，instance是这个描述符属性所在的类的实体，而owner是描述符所在的类。

数据描述符（data descriptor）和非数据描述符（non-data descriptors）

数据描述符：定义了_set_ 和_get_方法的对象
非数据描述符：只定义了_get_方法的对象。通常方法都是非数据描述符。比如后面会谈到的staticmethod，classmethod等。
区别：
1、位于搜索链上的顺序。搜索链（或者优先链）的顺序大概是这样的：数据描述符＞实体属性（存储在实体的_dict_中）>非数据描述符。
这个顺序初看起来挺晦涩。解释如下：
获取一个属性的时候：
首先，看这个属性是不是一个数据描述符，如果是，就直接执行描述符的_get_，并返回值。
其次，如果这个属性不是数据描述符，那就按常规去从_dict_里面取。
最后，如果_dict_里面还没有，但这是一个非数据描述符，则执行非数据描述符的_get_方法，并返回。
举例如下：

class NoDataDesc(object):    def __get__(self, instance, owner):        print "nodatadesc.attr"        return instance.freq*2class DataDesc(object):    def __get__(self, instance, owner):        print "datadesc.attr"        return instance.freq*4    def __set__(self, instance, value):        print "set:datadesc.attr"        instance.doc_freq = instance.freq*value    def __delete__(self, instance):         print "del datadesc.attr"         raise BaseExceptionclass Test(object):    data_result = DataDesc()    nodata_result = DataDesc()    def __init__(self,freq,data,nodata):        self.freq = freq        self.data_result = data        self.nodata_result = nodatatest = Test(3,-1,-1)print test.nodata_result#print test.data_result

注释print test.data_result的时候打印的是：

set:datadesc.attr
-1（这个值是实体的值，相当于打印test._dict_[” nodata_result “]）
“set:datadesc.attr”是
self.data_result = data
时打印的。

注释print test.nodata_result的输出：

set:datadesc.attr
datadesc.attr
12（这个是描述符_set_中设置的值。相当于data_result._get_(test,3)，返回的是12）

谈到这个搜索链的顺序，稍微再引申一下。问一个问题：

如果Test这个类还有_getattr_,_getattribute_ 呢？

这里就不多介绍_getattr_,_getattribute_ （每一个都可以另外再起一篇文章了）。熟悉的记住一点就行：

_getattribute_优先级是最高的，而_getattr_是最低的。

如何检测一个对象是不是描述符

如果把问题换成——一个对象要满足什么条件，它才是描述符呢——那是不是回答就非常简单了？
答：只要定义了（_set_,_get_,_delete_）方法中的任意一种或几种，它就是个描述符。
那么，继续问：怎么判断一个对象定义了这三种方法呢？
立马有人可能就会回答：你是不是傻啊？看一下不就看出来了。。。
问题是，你看不到的时候呢？python内置的staticmethod，classmethod怎么看？
正确的回答应该是：看这个对象的_dict_。
写到这里，我得先停一下，来解释一个问题。不知道读者有没有发现，上面我一直再说“对象”，“对象”，而实际上指的明明是一个类啊？博主是不是搞错了呢？嗯，作为一名入门语言是java（抛开只玩过，没写过软件的C）的程序猿,把类称之为对象，的确让我本人也有点别扭。但是，在python中，这样称呼又是妥当的。因为，“一切皆对象”，类，不过也是元类的一种对象而已。
跑了下题，接着说。要看对象的_dict_好办，直接dir(对象）就行了。现在可以写出检测对象是不是描述符的方法了：

def has_descriptor_attrs(obj):    return set(['__get__', '__set__', '__delete__']).intersection(dir(obj))def is_descriptor(obj):    """obj can be instance of descriptor or the descriptor class"""    return bool(has_descriptor_attrs(obj))def has_data_descriptor_attrs(obj):    return set(['__set__', '__delete__']) & set(dir(obj))def is_data_descriptor(obj):    return bool(has_data_descriptor_attrs(obj))

测试一下：

print is_descriptor(classmethod), is_data_descriptor(classmethod)print is_descriptor(staticmethod), is_data_descriptor(staticmethod)print  is_data_descriptor(property)

输出：
(True, False)
(True, False)
True
看来，特性（property）是数据描述符

描述符有什么用和好处

1）一般情况下不会用到，建议：先定基本的，以后真有需要再扩展。别贪玩。
2）可以在设置属性时，做些检测等方面的处理
3）缓存？
4）设置属性不能被删除？那定义_delete_方法，并raise 异常。
5）还可以设置只读属性
6）把一个描述符作为某个对象的属性。这个属性要更改，比如增加判断，或变得更复杂的时候，所有的处理只要在描述符中操作就行了。
老实说，博主也想不出太多描述符使用的场景，举不出什么例子来。希望有人能帮忙补充。不甚感激。

例子

1、一个学校类，学校类又一个学生属性，赋给这个属性的值是一个json格式的字符串。需要json解析。现在是要处理学校很多学生的数据。要求：不能因为某个学生属性有问题而导致其他学生的数据有问题。并且这个学生属性所在这条记录要保存，对于它的属性，置空。
代码如下：

class Student(object):    def __init__(self):        self.inst = {}    def __get__(self, instance, owner):        return self.inst[instance]    def __set__(self, instance, value):        try:            self.inst[instance] = json.loads(value)        except ValueError,e:            print "error"            self.inst[instance] = ""    def __delete__(self, instance):         raise BaseExceptionclass School(object):    student = Student()    def __init__(self,tid,title,student):        self.tid = tid        self.name = title        self.student = studentdef main():    lst = []    for i in xrange(10):        student = '{"aturbo":{"english":"100","math":"100"}}'        if i ==1:            student = '{"sansan":{"english":"40","scid":"20"}}'        if i == 3:            #print i            student ='{"sansan"}'        scl = School(str(i),"fege",student)        lst.append(scl)    for info in lst:        print info.tid,':',info.studentif __name__ =="__main__":    main()

打印结果：

0 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
1 : {u’sansan’: {u’scid’: u’20’, u’english’: u’40’}}
2 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
3 :
4 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
5 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
6 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
7 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
8 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}
9 : {u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}

注意两点：
1）tid为1这条的取值，tid=3这条的取值
2）这样定义Student这个描述符也可以：

class Student(object):    def __get__(self, instance, owner):        return instance.value    def __set__(self, instance, value):        try:            instance.value = json.loads(value)        except ValueError,e:            print "error"            instance.value = ""    def __delete__(self, instance):         raise BaseException

这样呢：

    class Student(object):        def __get__(self, instance, owner):            return self.value        def __set__(self, instance, value):            try:                self.value = json.loads(value)            except ValueError, e:                print "error"                self.value = ""

也正确，但student变成类成员，不会是实体成员，打印的结果会全部一样（都是：{u’aturbo’: {u’math’: u’100’, u’english’: u’100’}}）

总结

你可能还从没有在实际工作中写过一个描述符，甚至觉得今后也极少有机会会用的。但是，不可避免地，你每天（只要是在写python代码）都或多或少的要和描述符打交道。要非常好的理解描述符并不是一件容易的事，希望这篇这篇文章能够在一定程度上帮到你。相信我，好好理解下描述符会让你对python的认识提高不少。