python中的魔术方法（Python黑魔法之property装饰器详解）

@property装饰器能把一个方法变成属性一样来调用,下面我们就一起来看看Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析

@property有什么用呢?表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.

上代码,代码最清晰了.

classCircle(object): def__init__(self,radius): self.radius=radius @property defarea(self): return3.14*self.radius**2 c=Circle(4) printc.radius printc.area

可以看到,area虽然是定义成一个方法的形式,但是加上@property后,可以直接c.area,当成属性访问.

现在问题来了,每次调用c.area,都会计算一次,太浪费cpu了,怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property.

classlazy(object): def__init__(self,func): self.func=func def__get__(self,instance,cls): val=self.func(instance) setattr(instance,self.func.__name__,val) returnval classCircle(object): def__init__(self,radius): self.radius=radius @lazy defarea(self): printevalute return3.14*self.radius**2 c=Circle(4) printc.radius printc.area printc.area printc.area

可以看到,evalute只输出了一次,对@lazy的机制应该很好理解.

在这里,lazy类有__get__方法,说明是个描述器,第一次执行c.area的时候,因为顺序问题,先去c.__dict__中找,没找到,就去类空间找,在类Circle中,有area()方法,于是就被__get__拦截.

在__get__中,调用实例的area()方法算出结果,并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它,即加到c.__dict__中去.

再次执行c.area的时候,先去c.__dict__找,因为此时已经有了,就不会经过area()方法和__get__了.

注意点

请注意以下代码场景：

代码片段1：

classParrot(object): def__init__(self): self._voltage=100000 @property defvoltage(self): """Getthecurrentvoltage.""" returnself._voltage if__name__=="__main__": #instance p=Parrot() #similarlyinvoke"getter"via@property printp.voltage #update,similarlyinvoke"setter" p.voltage=12

代码片段2

classParrot: def__init__(self): self._voltage=100000 @property defvoltage(self): """Getthecurrentvoltage.""" returnself._voltage if__name__=="__main__": #instance p=Parrot() #similarlyinvoke"getter"via@property printp.voltage #update,similarlyinvoke"setter" p.voltage=12

代码1
    
    
   、2的区别在于

class Parrot(object):

在python2下
    
    
   ，分别运行测试

片段1：将会提示一个预期的错误信息 AttributeError: cant set attribute

片段2：正确运行

参考python2文档     


     


     

，@property将提供一个ready-only property 




 




 




，以上代码没有提供对应的@voltage.setter

   

   

  ，按理说片段2代码将提示运行错误     

     

     
，在python2文档中  




  




  




，我们可以找到以下信息：

BIF:

property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])

Return a property attribute for new-style classes (classes that derive from object).

原来在python2下


  


  


 ，内置类型 object 并不是默认的基类     
     
     ，如果在定义类时   




   




   




，没有明确说明的话（代码片段2）



 



 



，我们定义的Parrot（代码片段2）将不会继承object

而object类正好提供了我们需要的@property功能               ，在文档中我们可以查到如下信息：

new-style class

Any class which inherits from object. This includes all built-in types like list and dict. Only new-style classes can use Pythons newer, versatile features like __slots__, descriptors, properties, and __getattribute__().

同时我们也可以通过以下方法来验证

classA: pass >>type(A) <typeclassobj> classA(object): pass >>type(A) <typetype>

从返回的<type classobj>    




    




    



，<type type>可以看出<type type>是我们需要的object类型（python 3.0 将object类作为默认基类














，所以都将返回<type type>）

为了考虑代码的python 版本过渡期的兼容性问题              ，我觉得应该定义class文件的时候     



     



     


，都应该显式定义object














，做为一个好习惯

最后的代码将如下

classParrot(object): def__init__(self): self._voltage=100000 @property defvoltage(self): """Getthecurrentvoltage.""" returnself._voltage @voltage.setter defvoltage(self,new_value): self._voltage=new_value if__name__=="__main__": #instance p=Parrot() #similarlyinvoke"getter"via@property printp.voltage #update,similarlyinvoke"setter" p.voltage=12