33面向对象8_descriptors-创新互联
descriptors描述器：
descriptor的表现：
用到3个魔术方法：__get__()、__set__()、__delete__()；
object.__get__(self,instance,owner)
object.__set__(self,instance,value)
object.__delete__(self,instance)
self，指代当前实例，调用者；
instance，是owner的实例；
owner，是属性所属的类；
py中，一个类实现了__get__()、__set__()、__delete__()三个方法中的任何一个方法，就是描述器；
如果仅实现了__get__()，就是non-data descriptor非数据描述器；
如果同时实现了__get__()、__set__()，就是data descriptor数据描述器，如@property；
如果一个类的类属性设置为描述器，那么这个类它被称为owner属主，如B类中类属性x = A()；
关键记住：类属性；
注：
当一个类的类属性，是另一个类的实例时，这“另一个类”上有__get__()、__set__()、__delete__()三者之一，它就是个描述器的类，在类属性上访问另一个类的实例时，它就会触发__get__()方法；如果是通过实例的属性访问另一个类的实例self.x = A()，它不会触发__get__()方法；
non-data descriptor和data descriptor：
理解1：
如果一个类的属性是一个数据描述器，对实例属性的操作（该实例属性与类属性名相同时）相当于操作类属性；
理解2：
官方是用优先级定义的；
一个类的类属性是一个数据描述器，对该类的实例属性的操作，该类的实例的__dict__优先级降低（数据描述器的优先级高于实例的__dict__）；
如果是非数据描述器，则实例的__dict__高于描述器的优先级；
属性查找顺序：
实例的__dict__优先于non-data descriptor；
data descriptor优先于实例的__dict__；
__delete__有同样的效果，有此方法就是data descriptor；
B.x = 500 #对描述器不能这么用，赋值即定义，直接把类属性覆盖了，注意，不要直接用类来操作，尽管是在类上定义，也要用实例来操作，除非明确知道在干什么
print(B.x)
b = B()
b.x = 600 #虽触发了__set__()，未把类属性覆盖，也写不进__dict__中，被__set__()拦截了，对数据起到一定保护作用
本质：
查看实例的__dict__可知，data descriptor，实例的__dict__都被__set__()拦住，实例的属性名与类属性名相同时，写不进实例的__dict__中；
原来不是什么data descriptor优先级高，而是把实例的属性从__dict__中给去掉了（实例的属性名与类的属性名相同），造成了该属性如果是data descriptor优先访问的假象，说到底，属性访问的顺序从来就没变过；
py的描述器应用非常广泛；
py的所有方法（包括@staticmethod、@classmethod、__init__()），都是non-data descriptor，因此，实例可以重新定义和覆盖方法，这允许单个实例获取与同一类的其它实例不同的行为；
@property类实现是一个data descriptor，因此，实例不能覆盖属性的行为；
例：
class A:
def __init__(self):
print('A.__init__')
self.a1 = 'a1'
class B:
x = A()
def __init__(self):
print('B.__init__')
self.x = 100
print(B.x.a1)
b = B()
# print(b.x.a1) # X，AttributeError: 'int' object has no attribute 'a1'
输出：
A.__init__
a1
B.__init__
例：
class A:
def __init__(self):
print('A.__init__')
self.a1 = 'a1'
def __get__(self, instance, owner): #类A中定义了__get__()，类A就是一个描述器，对类B的属性x读取，成为对类A的实例的访问就会调用__get__()
print('A.__get__',self,instance,owner)
# return self #解决B.x.a1报错NoneType问题，黑魔法，通过属性描述器来操作属主，拿到属主的类，可动态的改所有属性
class B:
x = A() #当一个类的类属性，是另一个类的实例时，这“另一个类”上有__get__()、__set__()、__delete__()三者之一，它就是个描述器的类，在类属性上访问另一个类的实例时，它就会触发__get__()方法
def __init__(self):
print('B.__init__')
# self.x = 100
self.x = A() #如果是通过实例的属性访问另一个类的实例self.x = A()，它不会触发__get__()方法
print(B.x) #V，要在类属性上访问，才触发__get__()，该例__get__()方法返回None
# print(B.x.a1) #X，AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'a1'，解决办法：在类A的__get__()添加返回值return self
b = B()
print(b.x)
print(b.x.a1) #实例属性上访问不会触发__get__()
输出：
A.__init__
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f3d53b2bb38> None
None
B.__init__
A.__init__
<__main__.A object at 0x7f3d53b2bba8>
a1
例：
class A:
def __init__(self):
print('A.__init__')
self.a1 = 'a1test'
def __get__(self, instance, owner):
print('A.__get__',self,instance,owner)
return self
def __set__(self, instance, value): #有__set__()后，类B的实例b的__dict__为空，只能向上访问类属性的
print('A.__set__',self,instance,value)
class B:
x = A()
def __init__(self):
print('B.__init__')
# self.x = 100
self.x = A()
print(B.x)
print("*"*20)
print(B.x.a1)
print("#"*20)
b = B() #触发__set__()
print("*"*20)
print(b.x) #数据描述器，对实例属性的操作（该实例属性与类属性的名字相同）相当于操作类属性，查看实例的__dict__（为空）可知（向上找了类属性）
print("*"*20)
print(b.x.a1)
print("#"*20)
print(b.__dict__)
print(B.__dict__)
# B.x = 500 #对描述器不能这么用，赋值即定义，直接把类属性覆盖了，注意，不要直接用类来操作，尽管是在类上定义，也要用实例来操作，除非明确知道在干什么
# print(B.x)
输出：
A.__init__
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f63acbcd400> None
<__main__.A object at 0x7f63acbcd400>
********************
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f63acbcd400> None
a1test
####################
B.__init__
A.__init__
A.__set__ <__main__.A object at 0x7f63acbcd400> <__main__.B object at 0x7f63acbcdb70> <__main__.A object at 0x7f63acbcdba8>
********************
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f63acbcd400> <__main__.B object at 0x7f63acbcdb70>
<__main__.A object at 0x7f63acbcd400>
********************
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f63acbcd400> <__main__.B object at 0x7f63acbcdb70>
a1test
####################
{}
{'__module__': '__main__', 'x': <__main__.A object at 0x7f63acbcd400>, '__init__':
例：
class A:
def __init__(self):
print('A.__init__')
self.a1 = 'a1test'
def __get__(self, instance, owner):
print('A.__get__',self,instance,owner)
return self
def __set__(self, instance, value):
print('A.__set__',self,instance,value)
class B:
x = A()
def __init__(self):
print('B.__init__')
# self.x = 100
self.x = A()
b = B()
print("*"*20)
b.x = 600 #虽触发了__set__()，未把类属性覆盖，也写不进实例的__dict__中（查看实例的__dict__可知），被__set__()拦截了，对数据起到一定保护作用
print("*"*20)
print(b.x) #调用__get__()
print("*"*20)
print(b.__dict__)
输出：
A.__init__
B.__init__
A.__init__
A.__set__ <__main__.A object at 0x7f05dd15eb70> <__main__.B object at 0x7f05dd15eba8> <__main__.A object at 0x7f05dd15ebe0>
********************
A.__set__ <__main__.A object at 0x7f05dd15eb70> <__main__.B object at 0x7f05dd15eba8> 600
********************
A.__get__ <__main__.A object at 0x7f05dd15eb70> <__main__.B object at 0x7f05dd15eba8>
<__main__.A object at 0x7f05dd15eb70>
********************
{}
习题：
1、实现StaticMethod装饰器，完成staticmethod装饰器的功能；
2、实现ClassMethod装饰器，完成classmethod装饰器的功能；
3、对实例的数据进行校验；
class Person:
def __init__(self,name:str,age:int):
self.name = name
self.age = age
1、
class StaticMethod:
def __init__(self,fn):
# print('__init__',fn)
self.fn = fn
def __get__(self, instance, owner):
# print('__get__',self,instance,owner)
return self.fn
class A:
@StaticMethod
def foo(): #类装饰器装饰完后，原函数消失了，foo=StaticMethod(foo)，成为装饰器类的实例了，在类属性上访问另一个类的实例时就会触发__get__()方法
print('test function')
@staticmethod
def foo2():
print('test2 func')
f = A.foo
print(f)
f()
A.foo2()
A().foo()
A().foo2()
输出
test function
test2 func
test function
test2 func
2、
from functools import partial
class ClassMethod:
def __init__(self,fn):
print('__init__',fn)
self.fn = fn
def __get__(self, instance, cls):
print('__get__', self, instance, cls)
# return self.fn(cls) #X，NoneType
return partial(self.fn, cls) #固定下来，返回一个新函数
class A:
@ClassMethod
def bar(cls):
print(cls.__name__)
# print(A.bar)
# print()
A.bar()
print()
A().bar()
print()
print(A.__dict__)
输出：
__init__
__get__ <__main__.ClassMethod object at 0x7f2999039d68> None
A
__get__ <__main__.ClassMethod object at 0x7f2999039d68> <__main__.A object at 0x7f2999039da0>
A
{'__module__': '__main__', 'bar': <__main__.ClassMethod object at 0x7f2999039d68>, '__dict__':
3、
class Typed:
def __init__(self,type):
self.type = type
def __get__(self, instance, owner):
pass
def __set__(self, instance, value):
print('T.__set__',self,instance,value)
if not isinstance(value,self.type):
raise ValueError('value')
class Person:
name = Typed(str) #硬编码，需改进
age = Typed(int)
def __init__(self,name:str,age:int):
self.name = name
self.age = age
p1 = Person('tom',18)
3、
改进：用装饰器+描述器，py中大量使用；
import inspect
class Typed:
def __init__(self, type):
self.type = type
def __get__(self, instance, owner):
pass
def __set__(self, instance, value):
print('set', self, instance, value)
if not isinstance(value, self.type):
raise ValueError(value)
class TypeAssert:
def __init__(self, cls):
self.cls = cls
params = inspect.signature(self.cls).parameters
# print(params)
for name, param in params.items():
print(name, param.annotation)
if param.annotation != param.empty:
setattr(self.cls, name, Typed(param.annotation)) #动态类属性注入
def __call__(self, name, age):
# params = inspect.signature(self.cls).parameters
# print(params)
# for name,param in params.items():
# print(name,param.annotation)
# if param.annotation != param.empty:
# setattr(self.cls,name,Typed(param.annotation))
p = self.cls(name, age)
return p
@TypeAssert
class Person:
# name = Typed(str) #动态类属性注入
# age = Typed(age)
def __init__(self, name: str, age: int):
self.name = name
self.age = age
p1 = Person('jerry', 18)
p2 = Person('tom', 16)
print(id(p1))
print(id(p2))
输出：
name
age
set <__main__.Typed object at 0x7f596a121da0> <__main__.Person object at 0x7f596a121dd8> jerry
set <__main__.Typed object at 0x7f596a121cf8> <__main__.Person object at 0x7f596a121dd8> 18
set <__main__.Typed object at 0x7f596a121da0> <__main__.Person object at 0x7f596a0af940> tom
set <__main__.Typed object at 0x7f596a121cf8> <__main__.Person object at 0x7f596a0af940> 16
140022008389080
140022007920960
习题：
1、将链表，封装成容器：
要求：
1)提供__getitem__()、__iter__()、__setitem__()；
2)使用一个列表，辅助完成上面的方法；
3)进阶：不使用列表，完成上面的方法；
2、实现类property装饰器，类名称为Property；
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