Python 的描述符 descriptor详解
Python在2.2版本中引入了descriptor（描述符）功能，也正是基于这个功能实现了新式类(new-styelclass)的对象模型，同时解决了之前版本中经典类(classicclass)系统中出现的多重继承中的MRO(MethodResolutionOrder)问题，另外还引入了一些新的概念，比如classmethod,staticmethod,super,Property等。因此理解descriptor有助于更好地了解Python的运行机制。
那么什么是descriptor呢？
简而言之：descriptor就是一类实现了__get__(),__set__(),__delete__()方法的对象。
Orz...如果你瞬间顿悟了，那么请收下我的膝盖；
O_o!...如果似懂非懂,那么恭喜你！说明你潜力很大,咱们可以继续挖掘：
引言
对于陌生的事物，一个具体的栗子是最好的学习方式，首先来看这样一个问题：假设我们给一次数学考试创建一个类，用于记录每个学生的学号、数学成绩、以及提供一个用于判断是否通过考试的check函数：
classMathScore(): def__init__(self,std_id,score): self.std_id=std_id self.score=score defcheck(self): ifself.score>=60: return'pass' else: return'failed'
很简单一个示例，看起来运行的不错：
xiaoming=MathScore(10,90) xiaoming.score Out[3]:90 xiaoming.std_id Out[4]:10 xiaoming.check() Out[5]:'pass'
但是会有一个问题，比如手一抖录入了一个负分数，那么他就得悲剧的挂了：
xiaoming=MathScore(10,-90) xiaoming.score Out[8]:-90 xiaoming.check() Out[9]:'failed'
这显然是一个严重的问题，怎么能让一个数学90+的孩子挂科呢，于是乎一个简单粗暴的方法就诞生了：
classMathScore():
def__init__(self,std_id,score):
self.std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.score=score
defcheck(self):
ifself.score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
上面再类的初始化函数中增加了负数判断，虽然不够优雅，甚至有点拙劣，但这在实例初始化时确实工作的不错：
xiaoming=MathScore(10,-90)
Traceback(mostrecentcalllast):
File"<ipython-input-12-6faad631790d>",line1,in<module>
xiaoming=MathScore(10,-90)
File"C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py",line14,in__init__
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
ValueError:Scorecan'tbenegativenumber!
OK,但我们还无法阻止实例对score的赋值操作，毕竟修改成绩也是常有的事：
xiaoming=MathScore(10,90) xiaoming=-10#无法判断出错误
对于大多数童鞋，这个问题soeasy的啦：将score变为私有，从而禁止xiaoming.score这样的直接调用，增加一个get_score和set_score用于读写：
classMathScore():
def__init__(self,std_id,score):
self.std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=score
defcheck(self):
ifself.__score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
defget_score(self):
returnself.__score
defset_score(self,value):
ifvalue<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=value
这确实是种常见的解决方法，但是不得不说这简直丑爆了：
调用成绩再也不能使用xiaoming.score这样自然的方式，需要使用xiaoming.get_score()，这看起来像口吃在说话！
还有那反人类的下划线和括号...那应该只出现在计算机之间窃窃私语之中...
赋值也无法使用xiaoming.score=80，而需使用xiaoming.set_score(80)，这对数学老师来说，太TM不自然了!!!
作为一门简洁优雅的编程语言，Python是不会坐视不管的，于是其给出了Property类：
Property类
先不管Property是啥，咱先看看它是如何简洁优雅的解决上面这个问题的：
classMathScore():
def__init__(self,std_id,score):
self.std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=score
defcheck(self):
ifself.__score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
def__get_score__(self):
returnself.__score
def__set_score__(self,value):
ifvalue<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=value
score=property(__get_score__,__set_score__)
与上段代码相比，主要是在最后一句实例化了一个property实例，并取名为score，这个时候，我们就能如此自然的对instance.__score进行读写了：
xiaoming=MathScore(10,90)
xiaoming.score
Out[30]:90
xiaoming.score=80
xiaoming.score
Out[32]:80
xiaoming.score=-90
Traceback(mostrecentcalllast):
File"<ipython-input-33-aed7397ed552>",line1,in<module>
xiaoming.score=-90
File"C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py",line28,in__set_score__
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
ValueError:Scorecan'tbenegativenumber!
WOW~~一切工作正常！
嗯，那么问题来了：它是怎么工作的呢？
先看下property的参数：
classproperty(fget=None,fset=None,fdel=None,doc=None) #拷贝自Python官方文档
它的工作方式：
实例化property实例（我知道这是句废话）；
调用property实例（比如xiaoming.score）会直接调用fget，并由fget返回相应值；
对property实例进行赋值操作（xiaoming.score=80）则会调用fset，并由fset定义完成相应操作；
删除property实例（delxiaoming），则会调用fdel实现该实例的删除；
doc则是该property实例的字符说明；
fget/fset/fdel/doc需自定义，如果只设置了fget，则该实例为只读对象；
这看起来和本篇开头所说的descriptor的功能非常相似，让我们回顾一下descriptor：
“descriptor就是一类实现了__get__(),__set__(),__delete__()方法的对象。”
@~@如果你这次又秒懂了，那么请再次收下我的膝盖Orz...
另外，Property还有个装饰器语法糖@property，其所实现的功能与property()完全一样：
classMathScore():
def__init__(self,std_id,score):
self.std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=score
defcheck(self):
ifself.__score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
@property
defscore(self):
returnself.__score
@score.setter
defscore(self,value):#注意方法名称要与上面一致，否则会失效
ifvalue<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=value
我们知道了property实例的工作方式了，那么问题又来了：它是怎么实现的？
事实上Property确实是基于descriptor而实现的，下面进入我们的正题descriptor吧！
descriptor描述符
照样先不管descriptor是啥，咱们还是先看栗子，对于上面Property实现的功能，我们可以通过自定义的descriptor来实现：
classNonNegative():
def__init__(self):
pass
def__get__(self,ist,cls):
return'descriptorget:'+str(ist.__score)#这里加上字符描述便于看清调用
def__set__(self,ist,value):
ifvalue<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
print('descriptorset:',value)
ist.__score=value
classMathScore():
score=NonNegative()
def__init__(self,std_id,score):
self.std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Scorecan'tbenegativenumber!")
self.__score=score
defcheck(self):
ifself.__score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
我们新定义了一个NonNegative类，并在其内实现了__get__、__set__方法，然后在MathScore类中实例化了一个NonNegative的实例score，注意！！！重要的事情说三遍：score实例是MathScore的类属性！！！类属性！！！类属性！！！这个Mathscore.score属性同上面Property的score实例的功能是一样的，只不过Mathscore.score调用的get、set并不定义在Mathscore内，而是定义在NonNegative类中，而NonNegative类就是一个descriptor对象！
纳尼？NonNegative类的定义中可没见到半个“descriptor”的字样，怎么就成了descriptor对象？？？
淡定！重要的事情这里只说一遍：任何实现__get__，__set__或__delete__方法中一至多个的类，就是descriptor对象。所以NonNegative自然是一个descriptor对象。
那么descriptor对象与普通类比有什么特别之处呢？先不急，来看看上端代码的效果：
xiaoming=MathScore(10,90) xiaoming.score Out[67]:'descriptorget:90' xiaoming.score=80 descriptorset:80 wangerma=MathScore(11,70) wangerma.score Out[70]:'descriptorget:70' wangerma.score=60 Out[70]:descriptorset:60 wangerma.score Out[73]:'descriptorget:60' xiaoming.score Out[74]:'descriptorget:80' xiaoming.score=-90 ValueError:Scorecan'tbenegativenumber!
可以发现，MathScore.score虽然是一个类属性，但它却可以通过实例的进行赋值，且面对不同的MathScore实例xiaoming、wangerma的赋值和调用，并不会产生冲突！因此看起来似乎更类似于MathScore的实例属性，但与实例属性不同的是它并不通过MathScore实例的读写方法操作值，而总是通过NonNegative实例的__get__和__set__对值进行操作，那么它是怎么做到这点的？
注意看__get__、__set__的参数
def__get__(self,ist,cls): #self：descriptor实例本身（如Math.score），ist：调用score的实例（如xiaoming）,cls：descriptor实例所在的类（如MathScore）
...
def__set__(self,ist,value): #score就是通过这些传入的ist、cls参数，实现对MathScore及其具体实例属性的调用和改写的
...
OK,现在我们基本搞清了descriptor实例是如何实现对宿主类的实例属性进行模拟的。事实上Property实例的实现方式与上面的NonNegative实例类似。那么我们既然有了Propery，为什么还要去自定义descriptor呢？
答案在于：更加逼真的模拟实例属性（想想MathScore.__init__里面那恶心的判断语句），还有最重要的是：代码重用！！！
简而言之：通过单个descriptor对象，可以更加逼真的模拟实例属性，并且可以实现对宿主类实例的多个实例属性进行操作。
O.O!如果你又秒懂了，那么你可以直接跳到下面写评论了...
看个栗子：假如不仅要判断学生的分数是否为负数，而且还要判学生的学号是否为负值，使用property的实现方式是这样子的：
classMathScore():
def__init__(self,std_id,score):
ifstd_id<0:
raiseValueError("Can'tbenegativenumber!")
self.__std_id=std_id
ifscore<0:
raiseValueError("Can'tbenegativenumber!")
self.__score=score
defcheck(self):
ifself.__score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
@property
defscore(self):
returnself.__score
@score.setter
defscore(self,value):
ifvalue<0:
raiseValueError("Can'tbenegativenumber!")
self.__score=value
@property
defstd_id(self):
returnself.__std_id
@std_id.setter
defstd_id(self,idnum):
ifidnum<0:
raiseValueError("Can'tbenegativenmuber!")
self.__std_id=idnum
Property实例最大的问题是：
无法影响宿主类实例的初始化，所以咱必须在__init__加上那丑恶的if...
单个Property实例仅能针对宿主类实例的单个属性，如果需要对多个属性进行控制，则必须定义多个Property实例，这真是太蛋疼了！
但是自定义descriptor可以很好的解决这个问题，看下实现：
classNonNegative():
def__init__(self):
self.dic=dict()
def__get__(self,ist,cls):
print('Descriptionget',ist)
returnself.dic[ist]
def__set__(self,ist,value):
print('Descriptionset',ist,value)
ifvalue<0:
raiseValueError("Can'tbenegativenumber!")
self.dic[ist]=value
classMathScore():
score=NonNegative()
std_id=NonNegative()
def__init__(self,std_id,score):
#这里并未创建实例属性std_id和score,而是调用MathScore.std_id和MathScore.score
self.std_id=std_id
self.score=score
defcheck(self):
ifself.score>=60:
return'pass'
else:
return'failed'
哈哈~！MathScore.__init__内终于没了if，代码也比上面的简洁不少，但是功能一个不少，且实例之间不会相互影响：
事实上，MathScore多个实例的同一个属性，都是通过单个MathScore类的相应类属性（也即NonNegative实例）操作的，这同property一致，但它又是怎么克服Property的两个不足的呢？秘诀有三个：
Property实例本质上是借助类属性，变向对实例属性进行操作，而NonNegative实例则是完全通过类属性模拟实例属性，因此实例属性其实根本不存在；
NonNegative实例使用字典记录每个MathScore实例及其对应的属性值，其中key为MathScore实例名：比如score实例就是使用dic={‘Zhangsan':50,‘Lisi':90}记录每个实例对应的score值，从而确保可以实现对MathScore实例属性的模拟；
MathScore通过在__init__内直接调用类属性，从而实现对实例属性初始化赋值的模拟，而Property则不可能，因为Property实例（也即MathScore的类属性）是真实的操作MathScore实例传入的实例属性以达到目的，但如果在初始化程序中传入的不是实例属性，而是类属性（也即Property实例本身），则会陷入无限递归（PS：想一下如果将前一个property实例实现中的self.__score改成这里的self.score会发生什么）。
这三点看的似懂非懂，没关系，来个比喻：
每个descriptor实例（MathScore.score和MathScore.std_id）都是类作用域里的一个篮子，篮子里放着写着每个MathScore实例名字的盒子（‘zhangsan'，'lisi‘），同一个篮子里的盒子只记录同样属性的值（比如score篮子里的盒子只记录分数值），当MathScore的实例对相应属性进行操作时，则找到对应的篮子，取出标有该实例名字的盒子，并对其进行操作。
因此，实例对应的属性，压根不在实例自己的作用域内，而是在类作用域的篮子里，只不过我们可以通过xiaoming.score这样的方式进行操作而已，所以其实际的调用的逻辑是这样的：下图右侧的实例分别通过红线和黑线对score和std_id进行操作，他们首先通过类调用相应的类属性，然后类属性通过对应的descriptor实例作用域对操作进行处理，并返回给类属性相应结果，最后让实例感知到。
看到这里，很多童鞋可能不淡定了，因为大家都知道在Python中采取xiaoming.score=10这样的赋值方式，如果xiaoming没有score这样的实例属性，必定会自动创建该实例属性，怎么会去调用MathScore的score呢？
首先，要鼓掌！！！给想到这点的童鞋点赞！！！其实上面在说Property的时候这个问题就产生了。
其次，Python为了实现discriptor确实对属性的调用顺序做出了相应的调整，这些将会“Python的descriptor（下）”中介绍。