Python黑魔法Descriptor描述符的实例解析

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; 

__get__,__set__,__del__
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。

优先级
接下来，我们来一一比较这些优先级.
首先来看类属性

class A(object): 
 foo=1.3; 
  
print str(A.__dict__); 

输出:

{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__module__': '__main__', 

'foo': 1.3, '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, '__doc__': None} 

从上图可以看出foo属性在类的__dict__属性里，所以这里用A.foo可以直接找到。这里我们先跨过数据描述符，直接来看实例属性.

class A(object): 
 foo=1.3; 
 
a=A(); 
print a.foo; 
a.foo=15; 
print a.foo; 

这里a.foo先输出1.3后输出15，不是说类属性的优先级比实例属性的优先级高吗？按理a.foo应该不变才对?其实，这里只是一个假象，真正的原因在于这里将a.foo这个引用对象，不妨将其理解为可以指向任意数据类型的指针，指向了15这个int对象。
不信，可以继续看:

class A(object): 
 foo=1.3; 
 
a=A(); 
print a.foo; 
a.foo=15; 
print a.foo; 
del a.foo; 
print a.foo; 

这次在输出1.3，15后最后一次又一次的输出了1.3，原因在于a.foo最后一次又按照优先级顺序直接找到了类属性A.foo

描述器与对象属性
OOP的理论中，类的成员变量包括属性和方法。那么在Python里什么是属性？修改上面的PythonSite类如下：

class PythonSite(object):

 webframework = WebFramework()

 version = 0.01

 def __init__(self, site):
 self.site = site

这里增加了一个version的类属性，以及一个实例属性site。分别查看一下类和实例对象的属性：

In [1]: pysite = PythonSite('ghost')

In [2]: vars(PythonSite).items()
Out[2]:
[('__module__', '__main__'),
 ('version', 0.01),
 ('__dict__', <attribute '__dict__' of 'PythonSite' objects>),
 ('webframework', <__main__.WebFramework at 0x10d55be90>),
 ('__weakref__', <attribute '__weakref__' of 'PythonSite' objects>),
 ('__doc__', None),
 ('__init__', <function __main__.__init__>)]

In [3]: vars(pysite)
Out[3]: {'site': 'ghost'}
In [4]: PythonSite.__dict__
Out[4]:
<dictproxy {'__dict__': <attribute '__dict__' of 'PythonSite' objects>,
 '__doc__': None,
 '__init__': <function __main__.__init__>,
 '__module__': '__main__',
 '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'PythonSite' objects>,
 'version': 0.01,
 'webframework': <__main__.WebFramework at 0x10d55be90>}>

vars方法用于查看对象的属性，等价于对象的__dict__内容。从上面的显示结果，可以看到类PythonSite和实例pysite的属性差别在于前者有 webframework，version两个属性，以及 __init__方法，后者仅有一个site属性。

类与实例的属性
类属性可以使用对象和类访问，多个实例对象共享一个类变量。但是只有类才能修改。

In [6]: pysite1 = PythonSite('ghost')

In [7]: pysite2 = PythonSite('admin')

In [8]: PythonSite.version
Out[8]: 0.01

In [9]: pysite1.version
Out[9]: 0.01

In [10]: pysite2.version
Out[10]: 0.01

In [11]: pysite1.version is pysite2.version
Out[11]: True

In [12]: pysite1.version = 'pysite1'

In [13]: vars(pysite1)
Out[13]: {'site': 'ghost', 'version': 'pysite1'}

In [14]: vars(pysite2)
Out[14]: {'site': 'admin'}

In [15]: PythonSite.version = 0.02

In [16]: pysite1.version
Out[16]: 'pysite1'

In [17]: pysite2.version
Out[17]: 0.02

正如上面的代码显示，两个实例对象都可以访问version类属性，并且是同一个类属性。当pysite1修改了version，实际上是给自己添加了一个version属性。类属性并没有被改变。当PythonSite改变了version属性的时候，pysite2的该属性也对应被改变。

属性访问的原理与描述器
知道了属性访问的结果。这个结果都是基于Python的描述器实现的。通常，类或者实例通过.操作符访问属性。例如pysite1.site和pysite1.version的访问。先访问对象的__dict__，如果没有再访问类（或父类，元类除外）的__dict__。如果最后这个__dict__的对象是一个描述器，则会调用描述器的__get__方法。

In [21]: pysite1.site
Out[21]: 'ghost'

In [22]: pysite1.__dict__['site']
Out[22]: 'ghost'

In [23]: pysite2.version
Out[23]: 0.02

In [24]: pysite2.__dict__['version']
---------------------------------------------------------------------------
KeyError     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-73ef6aeba259> in <module>()
----> 1 pysite2.__dict__['version']

KeyError: 'version'

In [25]: type(pysite2).__dict__['version']
Out[25]: 0.02

In [32]: type(pysite1).__dict__['webframework']
Out[32]: <__main__.WebFramework at 0x103426e90>

In [38]: type(pysite1).__dict__['webframework'].__get__(None, PythonSite)
Out[38]: 'Flask'

实例方法，类方法，静态方法与描述器
调用描述器的时候，实际上会调用object.__getattribute__()。这取决于调用描述其器的是对象还是类，如果是对象obj.x，则会调用type(obj).__dict__['x'].__get__(obj, type(obj))。如果是类，class.x， 则会调用type(class).__dict__['x'].__get__(None, type(class)。

这样说还是比较抽象，下面来分析Python的方法，静态方法和类方法。把PythonSite重构一下：

class PythonSite(object):
 webframework = WebFramework()

 version = 0.01

 def __init__(self, site):
 self.site = site

 def get_site(self):
 return self.site

 @classmethod
 def get_version(cls):
 return cls.version

 @staticmethod
 def find_version():
 return PythonSite.version

类方法，@classmethod装饰器
先看类方法，类方法使用@classmethod装饰器定义。经过该装饰器的方法是一个描述器。类和实例都可以调用类方法：

In [1]: ps = PythonSite('ghost')

In [2]: ps.get_version
Out[2]: <bound method type.get_version of <class '__main__.PythonSite'>>

In [3]: ps.get_version()
Out[3]: 0.01

In [4]: PythonSite.get_version
Out[4]: <bound method type.get_version of <class '__main__.PythonSite'>>

In [5]: PythonSite.get_version()
Out[5]: 0.01

get_version 是一个bound方法。下面再看下ps.get_version这个调用，会先查找它·的__dict__是否有get_version这个属性，如果没有，则查找其类。

In [6]: vars(ps)
Out[6]: {'site': 'ghost'}

In [7]: type(ps).__dict__['get_version']
Out[7]: <classmethod at 0x108952e18>

In [8]: type(ps).__dict__['get_version'].__get__(ps, type(ps))
Out[8]: <bound method type.get_version of <class '__main__.PythonSite'>>

In [9]: type(ps).__dict__['get_version'].__get__(ps, type(ps)) == ps.get_version
Out[9]: True

并且vars(ps)中，__dict__并没有get_version这个属性，依据描述器协议，将会调用type(ps).__dict__['get_version']描述器的__get__方法，因为ps是实例，因此object.__getattribute__()会这样调用__get__(obj, type(obj))。

现在再看类方法的调用:

In [10]: PythonSite.__dict__['get_version']
Out[10]: <classmethod at 0x108952e18>

In [11]: PythonSite.__dict__['get_version'].__get__(None, PythonSite)
Out[11]: <bound method type.get_version of <class '__main__.PythonSite'>>

In [12]: PythonSite.__dict__['get_version'].__get__(None, PythonSite) == PythonSite.get_version
Out[12]: True

因为这次调用get_version的是一个类对象，而不是实例对象，因此object.__getattribute__()会这样调用__get__(None, Class)。

静态方法，@staticmethod
实例和类也可以调用静态方法：

In [13]: ps.find_version
Out[13]: <function __main__.find_version>

In [14]: ps.find_version()
Out[14]: 0.01

In [15]: vars(ps)
Out[15]: {'site': 'ghost'}

In [16]: type(ps).__dict__['find_version']
Out[16]: <staticmethod at 0x108952d70>

In [17]: type(ps).__dict__['find_version'].__get__(ps, type(ps))
Out[17]: <function __main__.find_version>

In [18]: type(ps).__dict__['find_version'].__get__(ps, type(ps)) == ps.find_version
Out[18]: True

In [19]: PythonSite.find_version()
Out[19]: 0.01

In [20]: PythonSite.find_version
Out[20]: <function __main__.find_version>

In [21]: type(ps).__dict__['find_version'].__get__(None, type(ps))
Out[21]: <function __main__.find_version>

In [22]: type(ps).__dict__['find_version'].__get__(None, type(ps)) == PythonSite.find_version
Out[22]: True

和类方法差别不大，他们的主要差别是在类方法内部的时候，类方法可以有cls的类引用，静态访问则没有，如果静态方法想使用类变量，只能硬编码类名。

实例方法
实例方法最为复杂，是专门属于实例的，使用类调用的时候，会是一个unbound方法。

In [2]: ps.get_site
Out[2]: <bound method PythonSite.get_site of <__main__.PythonSite object at 0x1054ae2d0>>

In [3]: ps.get_site()
Out[3]: 'ghost'

In [4]: type(ps).__dict__['get_site']
Out[4]: <function __main__.get_site>

In [5]: type(ps).__dict__['get_site'].__get__(ps, type(ps))
Out[5]: <bound method PythonSite.get_site of <__main__.PythonSite object at 0x1054ae2d0>>

In [6]: type(ps).__dict__['get_site'].__get__(ps, type(ps)) == ps.get_site
Out[6]: True

一切工作正常，实例方法也是类的一个属性，但是对于类，描述器使其变成了unbound方法：

In [7]: PythonSite.get_site
Out[7]: <unbound method PythonSite.get_site>

In [8]: PythonSite.get_site()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-99c7d7607137> in <module>()
----> 1 PythonSite.get_site()

TypeError: unbound method get_site() must be called with PythonSite instance as first argument (got nothing instead)

In [9]: PythonSite.get_site(ps)
Out[9]: 'ghost'

In [10]: PythonSite.__dict__['get_site']
Out[10]: <function __main__.get_site>

In [11]: PythonSite.__dict__['get_site'].__get__(None, PythonSite)
Out[11]: <unbound method PythonSite.get_site>

In [12]: PythonSite.__dict__['get_site'].__get__(None, PythonSite) == PythonSite.get_site
Out[12]: True

In [14]: PythonSite.__dict__['get_site'].__get__(ps, PythonSite)
Out[14]: <bound method PythonSite.get_site of <__main__.PythonSite object at 0x1054ae2d0>>

In [15]: PythonSite.__dict__['get_site'].__get__(ps, PythonSite)()
Out[15]: 'ghost'

由此可见，类不能直接调用实例方法，除非在描述器手动绑定一个类实例。因为使用类对象调用描述器的时候，__get__的第一个参数是None，想要成功调用，需要把这个参数替换为实例ps，这个过程就是对方法的bound过程。

实例
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.

class simpleDescriptor(object): 
 def __get__(self,obj,type=None) : 
 pass; 
 def __set__(self,obj,val): 
 pass; 
 def __del__(self,obj): 
 pass 
 
class A(object): 
 foo=simpleDescriptor(); 
print str(A.__dict__); 
print A.foo; 
a=A(); 
print a.foo; 
a.foo=13; 
print a.foo; 

这里get,set,del方法体内容都略过，虽然简单，但也不失为一个数据描述符。让我们来看下它的输出:

{'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>, '__module__': '__main__', 
'foo': <__main__.simpleDescriptor object at 0x00C46930>, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>, 
'__doc__': None} 
None 
None 
None 

从上图可以看出，尽管我们对a.foo赋值了，但其依然为None，原因就在于__get__方法什么都不返回。
为了更进一步的加深对数据描述符的理解，我们简单的作下改造.

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): 
 pass 
 
class A(object): 
 foo=simpleDescriptor(); 
a=A(); 
a.foo=13; 
print a.foo; 

打印的输出结果为:

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。
下面我们来看下实例属性和非数据描述符。

class B(object): 
 foo=1.3; 
b=B(); 
print b.__dict__ 
#print b.bar; 
b.bar=13; 
print b.__dict__ 
print b.bar; 

输出结果为:

{}
{'bar': 13}
13
 

可见这里在实例b.__dict__里找到了bar属性，所以这次可以获取13了
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 hello(): 
 pass 
 
print dir(hello) 

输出:

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

从上面可以看出所有的函数都有get方法，但都没有set和del方法，所以所有的类成员函数都是非数据描述符。
看一个简单的例子:

class simpleDescriptor(object): 
 def __get__(self,obj,type=None) : 
 return 'get',self,obj,type; 
class D(object): 
 foo=simpleDescriptor(); 
d=D(); 
print d.foo; 
d.foo=15; 
print d.foo;

输出:

('get', <__main__.simpleDescriptor object at 0x00C46870>, 

<__main__.D object at 0x00C46890>, <class '__main__.D'>) 
15 

可以看出实例属性掩盖了非数据描述符。
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:

class D(object): 
 def __getattr__(self,attr): 
 return attr; 
 #return self.attr; 
  
d=D(); 
print d.foo,type(d.foo); 
d.foo=15; 
print d.foo; 

输出:

 foo <type 'str'>
 15

可以看的出来Python在实在找不到方法的时候，就会求助于__getattr__方法。
注意这里要避免无意识的递归，稍微改动下:

class D(object): 
 def __getattr__(self,attr): 
 #return attr; 
 return self.attr; 
  
d=D(); 
print d.foo,type(d.foo); 
d.foo=15; 
print d.foo; 

这次会直接抛出堆栈溢出的异常，就像下面这样:

RuntimeError: maximum recursion depth exceeded 

本文Python黑魔法Descriptor描述符的实例解析到此结束。生命，是一个不停运转的过程，也是一个不断损耗的过程；生命，从诞生的那一刻起，就逐渐长大成熟，这也就意味着他在走向另一个极端——衰老和死亡。这是一个亘古不变的自然规律，也是一个无法回避的客观事实。小编再次感谢大家对我们的支持！