8.6 创建可管理的属性

    自定义某个属性的一种简单方法是将它定义为一个property。例如,下面的代码定义了一个property,增加对一个属性简单的类型检查:

    上述代码中有三个相关联的方法,这三个方法的名字都必须一样。第一个方法是一个 函数,它使得 first_name 成为一个属性。其他两个方法给 first_name 属性添加了 setterdeleter 函数。需要强调的是只有在 first_name 属性被创建后,后面的两个装饰器 和 .deleter 才能被定义。

    property的一个关键特征是它看上去跟普通的attribute没什么两样,但是访问它的时候会自动触发 gettersetterdeleter 方法。例如:

    1. >>> a = Person('Guido')
    2. >>> a.first_name # Calls the getter
    3. 'Guido'
    4. >>> a.first_name = 42 # Calls the setter
    5. Traceback (most recent call last):
    6. File "<stdin>", line 1, in <module>
    7. File "prop.py", line 14, in first_name
    8. raise TypeError('Expected a string')
    9. TypeError: Expected a string
    10. >>> del a.first_name
    11. Traceback (most recent call last):
    12. File "<stdin>", line 1, in <module>
    13. AttributeError: can`t delete attribute
    14. >>>

    在实现一个property的时候,底层数据(如果有的话)仍然需要存储在某个地方。因此,在get和set方法中,你会看到对 firstname 属性的操作,这也是实际数据保存的地方。另外,你可能还会问为什么 () 方法中设置了 self.first_name 而不是 self._first_name 。在这个例子中,我们创建一个property的目的就是在设置attribute的时候进行检查。因此,你可能想在初始化的时候也进行这种类型检查。通过设置 self.first_name ,自动调用 setter 方法,这个方法里面会进行参数的检查,否则就是直接访问 了。

    还能在已存在的get和set方法基础上定义property。例如:

    1. class Person:
    2. def __init__(self, first_name):
    3. self.set_first_name(first_name)
    4.  
    5. # Getter function
    6. def get_first_name(self):
    7. return self._first_name
    8.  
    9. # Setter function
    10. def set_first_name(self, value):
    11. if not isinstance(value, str):
    12. raise TypeError('Expected a string')
    13. self._first_name = value
    14. # Deleter function (optional)
    15. def del_first_name(self):
    16. raise AttributeError("Can't delete attribute")
    17.  
    18. # Make a property from existing get/set methods
    19. name = property(get_first_name, set_first_name, del_first_name)

    通常来讲,你不会直接取调用fget或者fset,它们会在访问property的时候自动被触发。

    只有当你确实需要对attribute执行其他额外的操作的时候才应该使用到property。有时候一些从其他编程语言(比如Java)过来的程序员总认为所有访问都应该通过getter和setter,所以他们认为代码应该像下面这样写:

    1. class Person:
    2. def __init__(self, first_name):
    3. self.first_name = first_name
    4.  
    5. @property
    6. def first_name(self):
    7. return self._first_name
    8.  
    9. @first_name.setter
    10. def first_name(self, value):
    11. self._first_name = value

    不要写这种没有做任何其他额外操作的property。首先,它会让你的代码变得很臃肿,并且还会迷惑阅读者。其次,它还会让你的程序运行起来变慢很多。最后,这样的设计并没有带来任何的好处。特别是当你以后想给普通attribute访问添加额外的处理逻辑的时候,你可以将它变成一个property而无需改变原来的代码。因为访问attribute的代码还是保持原样。

    Properties还是一种定义动态计算attribute的方法。这种类型的attributes并不会被实际的存储,而是在需要的时候计算出来。比如:

    1. import math
    2. class Circle:
    3. def __init__(self, radius):
    4. self.radius = radius
    5.  
    6. @property
    7. def area(self):
    8. return math.pi * self.radius ** 2
    9.  
    10. @property
    11. def diameter(self):
    12. return self.radius * 2
    13.  
    14. def perimeter(self):
    15. return 2 * math.pi * self.radius

    在这里,我们通过使用properties,将所有的访问接口形式统一起来,对半径、直径、周长和面积的访问都是通过属性访问,就跟访问简单的attribute是一样的。如果不这样做的话,那么就要在代码中混合使用简单属性访问和方法调用。下面是使用的实例:

    1. >>> p = Person('Guido')
    2. >>> p.get_first_name()
    3. 'Guido'
    4. >>> p.set_first_name('Larry')
    5. >>>

    这种情况的出现通常是因为Python代码被集成到一个大型基础平台架构或程序中。例如,有可能是一个Python类准备加入到一个基于远程过程调用的大型分布式系统中。这种情况下,直接使用get/set方法(普通方法调用)而不是property或许会更容易兼容。

    最后一点,不要像下面这样写有大量重复代码的property定义:

    1. class Person:
    2. def __init__(self, first_name, last_name):
    3. self.first_name = first_name
    4. self.last_name = last_name
    5.  
    6. @property
    7. def first_name(self):
    8. return self._first_name
    9.  
    10. @first_name.setter
    11. def first_name(self, value):
    12. if not isinstance(value, str):
    13. raise TypeError('Expected a string')
    14. self._first_name = value
    15.  
    16. # Repeated property code, but for a different name (bad!)
    17. @property
    18. def last_name(self):
    19. return self._last_name
    20.  
    21. @last_name.setter
    22. def last_name(self, value):
    23. if not isinstance(value, str):
    24. self._last_name = value

    重复代码会导致臃肿、易出错和丑陋的程序。好消息是,通过使用装饰器或闭包,有很多种更好的方法来完成同样的事情。可以参考8.9和9.21小节的内容。

    原文: