这个 Python 知识点，90% 的人都得挂~
学习 Python 这么久了，说起 Python 的优雅之处，能让我脱口而出的， Descriptor（描述符）特性可以排得上号。
描述符 是Python 语言独有的特性，它不仅在应用层使用，在语言语法糖的实现上也有使用到（在下面的文章会一一介绍）。
当你点进这篇文章时
-
你也许没学过描述符，甚至没听过描述符。
-
或者你对描述符只是一知半解
无论你是哪种，本篇都将带你全面的学习描述符，一起来感受 Python 语言的优雅。
1. 为什么要使用描述符？
假想你正在给学校写一个成绩管理系统，并没有太多编码经验的你，可能会这样子写。
class Student:
def __init__(self, name, math, chinese, english):
self.name = name
self.math = math
self.chinese = chinese
self.english = english
def __repr__(self):
return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(
self.name, self.math, self.chinese, self.english
) 看起来一切都很合理
>>> std1 = Student('小明', 76, 87, 68)
>>> std1
<Student: 小明, math:76, chinese: 87, english:68> 但是程序并不像人那么智能，不会自动根据使用场景判断数据的合法性，如果老师在录入成绩的时候，不小心录入了将成绩录成了负数，或者超过100，程序是无法感知的。
聪明的你，马上在代码中加入了判断逻辑。
class Student:
def __init__(self, name, math, chinese, english):
self.name = name
if 0 <= math <= 100:
self.math = math
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
if 0 <= chinese <= 100:
self.chinese = chinese
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
if 0 <= chinese <= 100:
self.english = english
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
def __repr__(self):
return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(
self.name, self.math, self.chinese, self.english
) 这下程序稍微有点人工智能了，能够自己明辨是非了。
程序是智能了，但在 __init__ 里有太多的判断逻辑，很影响代码的可读性。巧的是，你刚好学过 Property 特性，可以很好的应用在这里。于是你将代码修改成如下，代码的可读性瞬间提升了不少
class Student:
def __init__(self, name, math, chinese, english):
self.name = name
self.math = math
self.chinese = chinese
self.english = english
@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]")
@property
def chinese(self):
return self._chinese
@chinese.setter
def chinese(self, value):
if 0 <= value <= 100:
self._chinese = value
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
@property
def english(self):
return self._english
@english.setter
def english(self, value):
if 0 <= value <= 100:
self._english = value
else:
raise ValueError("Valid value must be in [0, 100]")
def __repr__(self):
return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(
self.name, self.math, self.chinese, self.english
) 程序还是一样的人工智能，非常好。
你以为你写的代码，已经非常优秀，无懈可击了。
没想到，人外有天，你的主管看了你的代码后，深深地叹了口气：类里的三个属性，math、chinese、english，都使用了 Property 对属性的合法性进行了有效控制。功能上，没有问题，但就是太铝耍霰淞康暮戏ㄐ月呒际且谎模灰笥0，小于100 就可以，代码重复率太高了，这里三个成绩还好，但假设还有地理、生物、历史、化学等十几门的成绩呢，这代码简直没法忍。去了解一下 Python 的描述符吧。
经过主管的指点，你知道了「描述符」这个东西。怀着一颗敬畏之心，你去搜索了下关于 描述符的用法。
其实也很简单，一个实现了 描述符协议 的类就是一个描述符。
什么描述符协议：在类里实现了 __get__() 、 __set__() 、 __delete__() 其中至少一个方法。
__get__：用于访问属性。它返回属性的值，若属性不存在、不合法等都可以抛出对应的异常。__set__：将在属性分配操作中调用。不会返回任何内容。__delete__：控制删除操作。不会返回内容。
对描述符有了大概的了解后，你开始重写上面的方法。
如前所述，Score 类是一个描述符，当从 Student 的实例访问 math、chinese、english这三个属性的时候，都会经过 Score 类里的三个特殊的方法。这里的 Score 避免了 使用Property 出现大量的代码无法复用的尴尬。
class Score:
def __init__(self, default=0):
self._score = default
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError('Score must be integer')
if not 0 <= value <= 100:
raise ValueError('Valid value must be in [0, 100]')
self._score = value
def __get__(self, instance, owner):
return self._score
def __delete__(self):
del self._score
class Student:
math = Score(0)
chinese = Score(0)
english = Score(0)
def __init__(self, name, math, chinese, english):
self.name = name
self.math = math
self.chinese = chinese
self.english = english
def __repr__(self):
return "<Student: {}, math:{}, chinese: {}, english:{}>".format(
self.name, self.math, self.chinese, self.english
) 实现的效果和前面的一样，可以对数据的合法性进行有效控制（字段类型、数值区间等）
以上，我举了下具体的实例，从最原始的编码风格到 Property ，最后引出描述符。由浅入深，一步一步带你感受到描述符的优雅之处。
到这里，你需要记住的只有一点，就是描述符给我们带来的编码上的便利，它在实现 保护属性不受修改 、 属性类型检查 的基本功能，同时有大大提高代码的复用率。
2. 描述符的访问规则
描述符分两种：
- 数据描述符：实现了
__get__和__set__两种方法的描述符 - 非数据描述符：只实现了
__get__一种方法的描述符
你一定会问，他们有什么区别呢？网上的讲解，我看过几个，很多都把一个简单的东西讲得复杂了。
其实就一句话， 数据描述器和非数据描述器的区别在于：它们相对于实例的字典的优先级不同。
如果实例字典中有与描述符同名的属性，如果描述符是数据描述符，优先使用数据描述符，如果是非数据描述符，优先使用字典中的属性。
这边还是以上节的成绩管理的例子来说明，方便你理解。
# 数据描述符
class DataDes:
def __init__(self, default=0):
self._score = default
def __set__(self, instance, value):
self._score = value
def __get__(self, instance, owner):
print("访问数据描述符里的 __get__")
return self._score
# 非数据描述符
class NoDataDes:
def __init__(self, default=0):
self._score = default
def __get__(self, instance, owner):
print("访问非数据描述符里的 __get__")
return self._score
class Student:
math = DataDes(0)
chinese = NoDataDes(0)
def __init__(self, name, math, chinese):
self.name = name
self.math = math
self.chinese = chinese
def __getattribute__(self, item):
print("调用 __getattribute__")
return super(Student, self).__getattribute__(item)
def __repr__(self):
return "<Student: {}, math:{}, chinese: {},>".format(
self.name, self.math, self.chinese) 需要注意的是，math 是数据描述符，而 chinese 是非数据描述符。从下面的验证中，可以看出，当实例属性和数据描述符同名时，会优先访问数据描述符（如下面的math），而当实例属性和非数据描述符同名时，会优先访问实例属性（ __getattribute__ ）
>>> std = Student('xm', 88, 99)
>>>
>>> std.math
调用 __getattribute__
访问数据描述符里的 __get__
88
>>> std.chinese
调用 __getattribute__
99 讲完了数据描述符和非数据描述符，我们还需要了解的对象属性的查找规律。
当我们对一个实例属性进行访问时，Python 会按 obj.__dict__ → type(obj).__dict__ → type(obj)的父类.__dict__ 顺序进行查找，如果查找到目标属性并发现是一个描述符，Python 会调用描述符协议来改变默认的控制行为。
3. 基于描述符如何实现property
经过上面的讲解，我们已经知道如何定义描述符，且明白了描述符是如何工作的。
正常人所见过的描述符的用法就是上面提到的那些，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。
先来说说 property 吧。
有了前面的基础，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]") 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__) 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]") 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
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。
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) 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)
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
5. 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) 验证结果如下
>>> Test.myfunc() in classmethod __get__ hello >>> Test().myfunc() in classmethod __get__ hello
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。
6. 所有实例共享描述符
通过以上内容的学习，你是不是觉得自己已经对描述符足够了解了呢？
可在这里，我想说以上的描述符代码都有问题。
问题在哪里呢？请看下面这个例子。
class Score:
def __init__(self, default=0):
self._value = default
def __get__(self, instance, owner):
return self._value
def __set__(self, instance, value):
if 0 <= value <= 100:
self._value = value
else:
raise ValueError
class Student:
math = Score(0)
chinese = Score(0)
english = Score(0)
def __repr__(self):
return "<Student math:{}, chinese:{}, english:{}>".format(self.math, self.chinese, self.english) Student 里没有像前面那样写了构造函数，但是关键不在这儿，没写只是因为没必要写。
然后来看一下会出现什么样的问题呢
>>> std1 = Student() >>> std1 <Student math:0, chinese:0, english:0> >>> std1.math = 85 >>> std1 <Student math:85, chinese:0, english:0> >>> std2 = Student() >>> std2 # std2 居然共享了std1 的属性值 <Student math:85, chinese:0, english:0> >>> std2.math = 100 >>> std1 # std2 也会改变std1 的属性值 <Student math:100, chinese:0, english:0>
从结果上来看，std2 居然共享了 std1 的属性值，只要其中一个实例的变量发生改变，另一个实例的变量也会跟着改变。
探其根因，是由于此时 math，chinese，english 三个全部是类变量，导致 std2 和 std1 在访问 math，chinese，english 这三个变量时，其实都是访问类变量。
问题是不是来了？小明和小强的分数怎么可能是绑定的呢？这很明显与实际业务不符。
使用描述符给我们制造了便利，却无形中给我们带来了麻烦，难道这也是描述符的特性吗？
描述符是个很好用的特性，会出现这个问题，是由于我们之前写的描述符代码都是错误的。
描述符的机制，在我看来，只是抢占了访问顺序，而具体的逻辑却要因地制宜，视情况而定。
如果要把 math，chinese，english 这三个变量变成实例之间相互隔离的属性，应该这么写。
class Score:
def __init__(self, subject):
self.name = subject
def __get__(self, instance, owner):
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if 0 <= value <= 100:
instance.__dict__[self.name] = value
else:
raise ValueError
class Student:
math = Score("math")
chinese = Score("chinese")
english = Score("english")
def __init__(self, math, chinese, english):
self.math = math
self.chinese = chinese
self.english = english
def __repr__(self):
return "<Student math:{}, chinese:{}, english:{}>".format(self.math, self.chinese, self.english) 引导程序逻辑进入描述符之后，不管你是获取属性，还是设置属性，都是直接作用于 instance 的。
这段代码，你可以仔细和前面的对比一下。
不难看出：
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之前的错误代码，更像是把描述符当做了存储节点。