内容简介:好吧,我承认我标题党了。但是这篇文章的知识点,你有极大的可能并不知道。前段时间,我写了一篇描述符的入门级文章,从那些文章里你知道了如何定义描述符,且明白了描述符是如何工作的。如果你还未学习,可以点击这里进行阅读:
好吧,我承认我标题党了。但是这篇文章的知识点,你有极大的可能并不知道。
前段时间,我写了一篇描述符的入门级文章,从那些文章里你知道了如何定义描述符,且明白了描述符是如何工作的。
如果你还未学习,可以点击这里进行阅读: Python为什么要使用描述符
正常人所见过的描述符的用法就是上篇文章提到的那些,我想说的是那只是描述符协议最常见的应用之一,或许你还不知道,其实有很多 Python 的特性的底层实现机制都是基于 描述符协议
的,比如我们熟悉的 @property
、 @classmethod
、 @staticmethod
和 super
等。
这些装饰器方法,你绝对熟悉得不得了,但是今天并不是要讲他们的用法,而是要讲是如何自己通过 纯Python 实现这些特性。
先来说说 property
吧。
有了第一篇的基础,我们知道了 property 的基本用法。这里我直接切入主题,从第一篇的例子里精简了一下。
class Student: def __init__(self, name): self.name = name @property def math(self): return self._math @math.setter def math(self, value): if 0 <= value <= 100: self._math = value else: raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]") 复制代码
不防再简单回顾一下它的用法,通过property装饰的函数,如例子中的 math 会变成 Student 实例的属性。而对 math 属性赋值会进入 使用 math.setter
装饰函数的逻辑代码块。
为什么说 property 底层是基于描述符协议的呢?通过 PyCharm 点击进入 property 的源码,很可惜,只是一份类似文档一样的伪源码,并没有其具体的实现逻辑。
不过,从这份伪源码的魔法函数结构组成,可以大体知道其实现逻辑。
这里我自己通过模仿其函数结构,结合「描述符协议」来自己实现类 property
特性。
代码如下:
class TestProperty(object): def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): print("in __get__") if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError return self.fget(obj) def __set__(self, obj, value): print("in __set__") if self.fset is None: raise AttributeError self.fset(obj, value) def __delete__(self, obj): print("in __delete__") if self.fdel is None: raise AttributeError self.fdel(obj) def getter(self, fget): print("in getter") return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) def setter(self, fset): print("in setter") return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) def deleter(self, fdel): print("in deleter") return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) 复制代码
然后 Student 类,我们也相应改成如下
class Student: def __init__(self, name): self.name = name # 其实只有这里改变 @TestProperty def math(self): return self._math @math.setter def math(self, value): if 0 <= value <= 100: self._math = value else: raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]") 复制代码
为了尽量让你少产生一点疑惑,我这里做两点说明:
-
使用
TestProperty
装饰后,math
不再是一个函数,而是TestProperty
类的一个实例。所以第二个math函数可以使用math.setter
来装饰,本质是调用TestProperty.setter
来产生一个新的TestProperty
实例赋值给第二个math
。 -
第一个
math
和第二个math
是两个不同TestProperty
实例。但他们都属于同一个描述符类(TestProperty),当对 math 对于赋值时,就会进入TestProperty.__set__
,当对math 进行取值里,就会进入TestProperty.__get__
。仔细一看,其实最终访问的还是Student实例的_math
属性。
说了这么多,还是运行一下,更加直观一点。
# 运行后,会直接打印这一行,这是在实例化 TestProperty 并赋值给第二个math in setter >>> >>> s1.math = 90 in __set__ >>> s1.math in __get__ 90 复制代码
对于以上理解 property
的运行原理有困难的同学,请务必参照我上面写的两点说明。如有其他疑问,可以加微信与我进行探讨。
1.17.4 基于描述符如何实现staticmethod
说完了 property
,这里再来讲讲 @classmethod
和 @staticmethod
的实现原理。
我这里定义了一个类,用了两种方式来实现静态方法。
class Test: @staticmethod def myfunc(): print("hello") # 上下两种写法等价 class Test: def myfunc(): print("hello") # 重点:这就是描述符的体现 myfunc = staticmethod(myfunc) 复制代码
这两种写法是等价的,就好像在 property
一样,其实以下两种写法也是等价的。
@TestProperty def math(self): return self._math math = TestProperty(fget=math) 复制代码
话题还是转回到 staticmethod
这边来吧。
由上面的注释,可以看出 staticmethod
其实就相当于一个描述符类,而 myfunc
在此刻变成了一个描述符。关于 staticmethod
的实现,你可以参照下面这段我自己写的代码,加以理解。
调用这个方法可以知道,每调用一次,它都会经过描述符类的 __get__
。
>>> Test.myfunc() in staticmethod __get__ hello >>> Test().myfunc() in staticmethod __get__ hello 复制代码
1.17.4 基于描述符如何实现classmethod
同样的 classmethod
也是一样。
class classmethod(object): def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, instance, owner=None): print("in classmethod __get__") def newfunc(*args): return self.f(owner, *args) return newfunc class Test: def myfunc(cls): print("hello") # 重点:这就是描述符的体现 myfunc = classmethod(myfunc) 复制代码
验证结果如下
>>> Test.myfunc() in classmethod __get__ hello >>> Test().myfunc() in classmethod __get__ hello 复制代码
讲完了 property
、 staticmethod
和 classmethod
与 描述符的关系。我想你应该对描述符在 Python 中的应用有了更深的理解。对于 super 的实现原理,就交由你来自己完成。
以上所述就是小编给大家介绍的《90 % 的 Python 开发者不知道的描述符应用》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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