python的描述符(descriptor)、装饰器(property)造成的一个无限递归问题分享

yipeiwu_com6年前Python基础

分享一下刚遇到的一个小问题,我有一段类似于这样的python代码:

复制代码 代码如下:

# coding: utf-8

class A(object):

    @property
    def _value(self):
#        raise AttributeError("test")
        return {"v": "This is a test."}

    def __getattr__(self, key):
        print "__getattr__:", key
        return self._value[key]

if __name__ == '__main__':
    a = A()
    print a.v


运行后可以得到正确的结果
复制代码 代码如下:

__getattr__: v
This is a test.

但是注意,如果把
复制代码 代码如下:

#        raise AttributeError("test")


这行的注释去掉的话,即在_value方法里面抛出AttributeError异常,事情就会变得有些奇怪。程序运行的时候并不会抛出异常,而是会进入一个无限递归:

复制代码 代码如下:

File "attr_test.py", line 12, in __getattr__
    return self._value[key]
  File "attr_test.py", line 12, in __getattr__
    return self._value[key]
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

通过多方查找后发现是property装饰器的问题,property实际上是一个descriptor。在python doc中可以发现这样的文字:

复制代码 代码如下:

object.__get__(self, instance, owner)

Called to get the attribute of the owner class (class attribute access) or of an instance of that class (instance attribute access). owner is always the owner class, while instance is the instance that the attribute was accessed through, or None when the attribute is accessed through the owner. This method should return the (computed) attribute value or raise an AttributeError exception.

这样当用户访问._value时,抛出了AttributeError从而调用了__getattr__方法去尝试获取。这样程序就变成了无限递归。

这个问题看上去不复杂,但是当你的_value方法是比较隐晦的抛出AttributeError的话,调试起来就会比较困难了。

相关文章

Flask之flask-script模块使用

Flask Script扩展提供向Flask插入外部脚本的功能,包括运行一个开发用的服务器,一个定制的Python shell,设置数据库的脚本,cronjobs,及其他运行在web应用...

Python加载带有注释的Json文件实例

由于json文件不支持注释,所以如果在json文件中标记了注释,则使用python中的json.dump()无法加载该json文件。 本文旨在解决当定义“//”为json注释时,如何正确...

flask 实现上传图片并缩放作为头像的例子

个人开发的 flask 论坛进入尾声,还剩最后一个上传图片更换头像功能,搞了一整天,最后终于解决了所有问题,现在记录下解决方案。 1. 上传文件 分析一下更换头像功能,我们需要做哪些事,...

Python实现 PS 图像调整中的亮度调整

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: /post/164191.htm import matplotlib.pyplot...

用Python实现协同过滤的教程

用Python实现协同过滤的教程

协同过滤 在 用户 —— 物品(user - item)的数据关系下很容易收集到一些偏好信息(preference),比如评分。利用这些分散的偏好信息,基于其背后可能存在的关联性,来为用...