Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:26:56

Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析

Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析:@property有什么用呢表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.上代码,代码最清晰了class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @property def area(self): return 3.14 * self.

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导读Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析:@property有什么用呢表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.上代码,代码最清晰了class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @property def area(self): return 3.14 * self.

@property有什么用呢?表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.
上代码,代码最清晰了

class Circle(object):
 def __init__(self, radius):
 self.radius = radius
 
 @property
 def area(self):
 return 3.14 * self.radius ** 2
 
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area

可以看到,area虽然是定义成一个方法的形式,但是加上@property后,可以直接c.area,当成属性访问.
现在问题来了,(不是挖掘机技术哪家强),每次调用c.area,都会计算一次,太浪费cpu了,怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property.

class lazy(object):
 def __init__(self, func):
 self.func = func
 
 def __get__(self, instance, cls):
 val = self.func(instance)
 setattr(instance, self.func.__name__, val)
 return val
 
class Circle(object):
 def __init__(self, radius):
 self.radius = radius
 
 @lazy
 def area(self):
 print 'evalute'
 return 3.14 * self.radius ** 2
 
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
print c.area
print c.area

可以看到,'evalute'只输出了一次.如果看了我前面几篇博文,对@lazy的机制应该很好理解.
在这里,lazy类有__get__方法,说明是个描述器,第一次执行c.area的时候,因为顺序问题,先去c.__dict__中找,没找到,就去类空间找,在类Circle中,有area()方法,于是就被__get__拦截.
在__get__中,调用实例的area()方法算出结果,并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它,即加到c.__dict__中去.
再次执行c.area的时候,先去c.__dict__找,因为此时已经有了,就不会经过area()方法和__get__了.

注意点
请注意以下代码场景：

代码片段1：
Python2.6代码

class Parrot(object):
 def __init__(self):
 self._voltage = 100000
 
 @property
 def voltage(self):
 """Get the current voltage."""
 return self._voltage
 
if __name__ == "__main__":
 # instance
 p = Parrot()
 # similarly invoke "getter" via @property
 print p.voltage
 # update, similarly invoke "setter"
 p.voltage = 12

代码片段2：
Python2.6代码

class Parrot:
 def __init__(self):
 self._voltage = 100000
 
 @property
 def voltage(self):
 """Get the current voltage."""
 return self._voltage
 
if __name__ == "__main__":
 # instance
 p = Parrot()
 # similarly invoke "getter" via @property
 print p.voltage
 # update, similarly invoke "setter"
 p.voltage = 12

代码1、2的区别在于

class Parrot(object):

在python2.6下，分别运行测试
片段1：将会提示一个预期的错误信息 AttributeError: can't set attribute
片段2：正确运行

参考python2.6文档，@property将提供一个ready-only property，以上代码没有提供对应的@voltage.setter，按理说片段2代码将提示运行错误，在python2.6文档中，我们可以找到以下信息：

BIF:
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
Return a property attribute for new-style classes (classes that derive from object).
原来在python2.6下，内置类型 object 并不是默认的基类，如果在定义类时，没有明确说明的话（代码片段2），我们定义的Parrot（代码片段2）将不会继承object

而object类正好提供了我们需要的@property功能，在文档中我们可以查到如下信息：

new-style class
Any class which inherits from object. This includes all built-in types like list and dict. Only new-style classes can use Python's newer, versatile features like __slots__, descriptors, properties, and __getattribute__().

同时我们也可以通过以下方法来验证
Python 2.6代码

class A:
 pass
 
>>type(A)
<type 'classobj'>

Python 2.6代码

class A(object):
 pass
 
>>type(A)
<type 'type'>

从返回的<type 'classobj'>，<type 'type'>可以看出<type 'type'>是我们需要的object类型（python 3.0 将object类作为默认基类，所以都将返回<type 'type'>）

为了考虑代码的python 版本过渡期的兼容性问题，我觉得应该定义class文件的时候，都应该显式定义object，做为一个好习惯

最后的代码将如下：

class Parrot(object):
 def __init__(self):
 self._voltage = 100000
 
 @property
 def voltage(self):
 """Get the current voltage."""
 return self._voltage
 
 @voltage.setter
 def voltage(self, new_value):
 self._voltage = new_value
 
if __name__ == "__main__":
 # instance
 p = Parrot()
 # similarly invoke "getter" via @property
 print p.voltage
 # update, similarly invoke "setter"
 p.voltage = 12

另外，@property是在2.6、3.0新增的，2.5没有该功能。

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