介绍Python的@property装饰器的用法
在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：
s=Student() s.score=9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
classStudent(object):
defget_score(self):
returnself._score
defset_score(self,value):
ifnotisinstance(value,int):
raiseValueError('scoremustbeaninteger!')
ifvalue<0orvalue>100:
raiseValueError('scoremustbetween0~100!')
self._score=value
现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：
>>>s=Student() >>>s.set_score(60)#ok! >>>s.get_score() 60 >>>s.set_score(9999) Traceback(mostrecentcalllast): ... ValueError:scoremustbetween0~100!
但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！
还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：
classStudent(object):
@property
defscore(self):
returnself._score
@score.setter
defscore(self,value):
ifnotisinstance(value,int):
raiseValueError('scoremustbeaninteger!')
ifvalue<0orvalue>100:
raiseValueError('scoremustbetween0~100!')
self._score=value
@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
>>>s=Student() >>>s.score=60#OK，实际转化为s.set_score(60) >>>s.score#OK，实际转化为s.get_score() 60 >>>s.score=9999 Traceback(mostrecentcalllast): ... ValueError:scoremustbetween0~100!
注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
classStudent(object): @property defbirth(self): returnself._birth @birth.setter defbirth(self,value): self._birth=value @property defage(self): return2014-self._birth
上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
小结
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。