Python中的descriptor描述器简明使用指南

yipeiwu_com6年前Python基础

当定义迭代器的时候,描述是实现迭代协议的对象,即实现__iter__方法的对象。同理,所谓描述器,即实现了描述符协议,即__get__, __set__, 和 __delete__方法的对象。

单看定义,还是比较抽象的。talk is cheap。看代码吧:

class WebFramework(object):
  def __init__(self, name='Flask'):
    self.name = name

  def __get__(self, instance, owner):
    return self.name

  def __set__(self, instance, value):
    self.name = value


class PythonSite(object):

  webframework = WebFramework()

In [1]: PythonSite.webframework
Out[1]: 'Flask'

In [2]: PythonSite.webframework = 'Tornado'

In [3]: PythonSite.webframework
Out[3]: 'Tornado'

定义了一个类WebFramework,它实现了描述符协议__get__和__set__,该对象(类也是对象,一切都是对象)即成为了一个描述器。同时实现__get__和__set__的称之为资料描述器(data descriptor)。仅仅实现__get__的则为非描述器。两者的差别是相对于实例的字典的优先级。

如果实例字典中有与描述器同名的属性,如果描述器是资料描述器,优先使用资料描述器,如果是非资料描述器,优先使用字典中的属性。

描述器的调用
对于这类魔法,其调用方法往往不是直接使用的。例如装饰器需要用 @ 符号调用。迭代器通常在迭代过程,或者使用 next 方法调用。描述器则比较简单,对象属性的时候会调用。

In [15]: webframework = WebFramework()

In [16]: webframework.__get__(webframework, WebFramework)
Out[16]: 'Flask'

描述器的应用
描述器的作用主要在方法和属性的定义上。既然我们可以重新描述类的属性,那么这个魔法就可以改变类的一些行为。最简单的应用则是可以配合装饰器,写一个类属性的缓存。Flask的作者写了一个werkzeug网络工具库,里面就使用描述器的特性,实现了一个缓存器。

class _Missing(object):
  def __repr__(self):
    return 'no value'

  def __reduce__(self):
    return '_missing'


_missing = _Missing()


class cached_property(object):
  def __init__(self, func, name=None, doc=None):
    self.__name__ = name or func.__name__
    self.__module__ = func.__module__
    self.__doc__ = doc or func.__doc__
    self.func = func

  def __get__(self, obj, type=None):
    if obj is None:
      return self
    value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing)
    if value is _missing:
      value = self.func(obj)
      obj.__dict__[self.__name__] = value
    return value


class Foo(object):
  @cached_property
  def foo(self):
    print 'first calculate'
    result = 'this is result'
    return result


f = Foo()

print f.foo  # first calculate this is result
print f.foo  # this is result

运行结果可见,first calculate只在第一次调用时候被计算之后就把结果缓存起来了。这样的好处是在网络编程中,对HTTP协议的解析,通常会把HTTP的header解析成python的一个字典,而在视图函数的时候,可能不知一次的访问这个header,因此把这个header使用描述器缓存起来,可以减少多余的解析。

描述器在python的应用十分广泛,通常是配合装饰器一起使用。强大的魔法来自强大的责任。描述器还可以用来实现ORM中对sql语句的"预编译"。恰当的使用描述器,可以让自己的Python代码更优雅。

相关文章

python读取ini配置文件过程示范

这篇文章主要介绍了python读取ini配置文件过程示范,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 安装 pip instal...

python定义类self用法实例解析

这篇文章主要介绍了python定义类self用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在定义类的过程中,无论是显式的...

python3编码问题汇总

python3编码问题汇总

这两天写了个监测网页的爬虫,作用是跟踪一个网页的变化,但运行了一晚出现了一个问题。。。。希望大家不吝赐教! 我用的是python3,错误在对html response的decode时抛出...

django中间键重定向实例方法

1,定义和注册中间件 在注册的中间件中使用: from django.http import HttpResponseRedirect '''下面的书写方法会陷入死循环,所以必须加判...

Python判断一个文件夹内哪些文件是图片的实例

如下所示: def is_img(ext): ext = ext.lower() if ext == '.jpg': return True elif ext == '.p...