Python知识点总结

本篇内容介绍了“Python知识点总结”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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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 "".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  

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 "".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 "".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，但就是太啰嗦了，三个变量的合法性逻辑都是一样的，只要大于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 "".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 "".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：

1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2.  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。

     2.  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 "".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    >>> std1.math = 85  >>> std1    >>> std2 = Student()  >>> std2 # std2 居然共享了std1 的属性值    >>> std2.math = 100  >>> std1 # std2 也会改变std1 的属性值  

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 "".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：

•  之前的错误代码，更像是把描述符当做了存储节点。

•  之后的正确代码，则是把描述符直接当做代理，本身不存储值。

“Python知识点总结”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！