Python 的描述符 descriptor详解

Python 在 2.2 版本中引入了descriptor（描述符）功能，也正是基于这个功能实现了新式类(new-styel class)的对象模型，同时解决了之前版本中经典类 (classic class) 系统中出现的多重继承中的 MRO(Method Resolution Order) 问题，另外还引入了一些新的概念，比如 classmethod, staticmethod, super, Property 等。因此理解 descriptor 有助于更好地了解 Python 的运行机制。

那么什么是 descriptor 呢？

简而言之：descriptor 就是一类实现了__get__(), __set__(), __delete__()方法的对象。

Orz...如果你瞬间顿悟了，那么请收下我的膝盖；
O_o!...如果似懂非懂,那么恭喜你！说明你潜力很大,咱们可以继续挖掘：

引言

对于陌生的事物，一个具体的栗子是最好的学习方式，首先来看这样一个问题：假设我们给一次数学考试创建一个类，用于记录每个学生的学号、数学成绩、以及提供一个用于判断是否通过考试的check 函数：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   self.score = score

def check(self):
   if self.score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

很简单一个示例，看起来运行的不错：

xiaoming = MathScore(10, 90)

xiaoming.score
Out[3]: 90

xiaoming.std_id
Out[4]: 10

xiaoming.check()
Out[5]: 'pass'

但是会有一个问题，比如手一抖录入了一个负分数，那么他就得悲剧的挂了：

xiaoming = MathScore(10, -90)

xiaoming.score
Out[8]: -90

xiaoming.check()
Out[9]: 'failed'

这显然是一个严重的问题，怎么能让一个数学 90+ 的孩子挂科呢，于是乎一个简单粗暴的方法就诞生了：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.score = score

def check(self):
   if self.score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'          

 
上面再类的初始化函数中增加了负数判断，虽然不够优雅，甚至有点拙劣，但这在实例初始化时确实工作的不错：

xiaoming = MathScore(10, -90)

Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-12-6faad631790d>", line 1, in <module>
 xiaoming = MathScore(10, -90)

File "C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py", line 14, in __init__
 raise ValueError("Score can't be negative number!")

ValueError: Score can't be negative number!

OK, 但我们还无法阻止实例对 score 的赋值操作，毕竟 * 也是常有的事：

xiaoming = MathScore(10, 90)

xiaoming = -10  # 无法判断出错误

对于大多数童鞋，这个问题 so easy 的啦：将 score 变为私有，从而禁止 xiaoming.score 这样的直接调用，增加一个 get_score 和 set_score 用于读写：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = score

def check(self):
   if self.__score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

def get_score(self):
   return self.__score

def set_score(self, value):
   if value < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = value

这确实是种常见的解决方法，但是不得不说这简直丑爆了：

调用成绩再也不能使用 xiaoming.score 这样自然的方式，需要使用 xiaoming.get_score() ，这看起来像口吃在说话！
还有那 * 的下划线和括号...那应该只出现在计算机之间窃窃私语之中...
赋值也无法使用 xiaoming.score = 80， 而需使用 xiaoming.set_score(80)， 这对数学老师来说，太 TM 不自然了 !!!

作为一门简洁优雅的编程语言，Python 是不会坐视不管的，于是其给出了 Property 类：

Property 类

先不管 Property 是啥，咱先看看它是如何简洁优雅的解决上面这个问题的：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = score

def check(self):
   if self.__score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

def __get_score__(self):
   return self.__score

def __set_score__(self, value):
   if value < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = value

score = property(__get_score__, __set_score__)

与上段代码相比，主要是在最后一句实例化了一个 property 实例，并取名为 score， 这个时候，我们就能如此自然的对 instance.__score 进行读写了：

xiaoming = MathScore(10, 90)

xiaoming.score
Out[30]: 90

xiaoming.score = 80

xiaoming.score
Out[32]: 80

xiaoming.score = -90
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-33-aed7397ed552>", line 1, in <module>
 xiaoming.score = -90

File "C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py", line 28, in __set_score__
 raise ValueError("Score can't be negative number!")

ValueError: Score can't be negative number!

WOW~~一切工作正常！
嗯，那么问题来了：它是怎么工作的呢？
先看下 property 的参数：

class property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)  #拷贝自 Python 官方文档
它的工作方式：

实例化 property 实例（我知道这是句废话）；
调用 property 实例（比如xiaoming.score）会直接调用 fget，并由 fget 返回相应值；
对 property 实例进行赋值操作（xiaoming.score = 80）则会调用 fset，并由 fset 定义完成相应操作；
删除 property 实例（del xiaoming），则会调用 fdel 实现该实例的删除；
doc 则是该 property 实例的字符说明；
fget/fset/fdel/doc 需自定义，如果只设置了fget，则该实例为只读对象；
这看起来和本篇开头所说的 descriptor 的功能非常相似，让我们回顾一下 descriptor：

“descriptor 就是一类实现了__get__(), __set__(), __delete__()方法的对象。”

@~@ 如果你这次又秒懂了，那么请再次收下我的膝盖 Orz...

另外，Property 还有个装饰器语法糖 @property，其所实现的功能与 property() 完全一样：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = score

def check(self):
   if self.__score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

@property  
 def score(self):
   return self.__score

@score.setter
 def score(self, value):  #注意方法名称要与上面一致，否则会失效
   if value < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = value

我们知道了 property 实例的工作方式了，那么问题又来了：它是怎么实现的？
事实上 Property 确实是基于 descriptor 而实现的，下面进入我们的正题 descriptor 吧！

descriptor 描述符

照样先不管 descriptor 是啥，咱们还是先看栗子，对于上面 Property 实现的功能，我们可以通过自定义的 descriptor 来实现：

class NonNegative():

def __init__(self):
   pass

def __get__(self, ist, cls):
   return 'descriptor get: ' + str(ist.__score ) #这里加上字符描述便于看清调用

def __set__(self, ist, value):
   if value < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   print('descriptor set:', value)
   ist.__score = value

class MathScore():

score = NonNegative()  

def __init__(self, std_id, score):
   self.std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Score can't be negative number!")
   self.__score = score

def check(self):
   if self.__score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

我们新定义了一个 NonNegative 类，并在其内实现了__get__、__set__方法，然后在 MathScore 类中实例化了一个 NonNegative 的实例 score，注意！！！重要的事情说三遍：score 实例是 MathScore 的类属性！！！类属性！！！类属性！！！这个 Mathscore.score 属性同上面 Property 的 score 实例的功能是一样的，只不过 Mathscore.score 调用的 get、set 并不定义在 Mathscore 内，而是定义在 NonNegative 类中，而 NonNegative 类就是一个 descriptor 对象！

纳尼？ NonNegative 类的定义中可没见到半个 “descriptor” 的字样，怎么就成了 descriptor 对象？？？

淡定！ 重要的事情这里只说一遍：任何实现 __get__，__set__ 或 __delete__ 方法中一至多个的类，就是 descriptor 对象。所以 NonNegative 自然是一个 descriptor 对象。

那么 descriptor 对象与普通类比有什么特别之处呢？ 先不急，来看看上端代码的效果：

xiaoming = MathScore(10, 90)

xiaoming.score
Out[67]: 'descriptor get: 90'

xiaoming.score = 80
descriptor set: 80

wangerma = MathScore(11, 70)

wangerma.score
Out[70]: 'descriptor get: 70'

wangerma.score = 60
Out[70]: descriptor set: 60

wangerma.score
Out[73]: 'descriptor get: 60'

xiaoming.score
Out[74]: 'descriptor get: 80'

xiaoming.score = -90

ValueError: Score can't be negative number!

可以发现，MathScore.score 虽然是一个类属性，但它却可以通过实例的进行赋值，且面对不同的 MathScore 实例 xiaoming、wangerma 的赋值和调用，并不会产生冲突！因此看起来似乎更类似于 MathScore 的实例属性，但与实例属性不同的是它并不通过 MathScore 实例的读写方法操作值，而总是通过 NonNegative 实例的 __get__ 和 __set__ 对值进行操作，那么它是怎么做到这点的？

注意看 __get__、__set__ 的参数

 def __get__(self, ist, cls):  #self：descriptor 实例本身（如 Math.score），ist：调用 score 的实例（如 xiaoming）,cls：descriptor 实例所在的类（如MathScore）
        ...

    def __set__(self, ist, value):  #score 就是通过这些传入的 ist 、cls 参数，实现对 MathScore 及其具体实例属性的调用和改写的
        ...
OK, 现在我们基本搞清了 descriptor 实例是如何实现对宿主类的实例属性进行模拟的。事实上 Property 实例的实现方式与上面的 NonNegative 实例类似。那么我们既然有了 Propery，为什么还要去自定义 descriptor 呢？

答案在于：更加逼真的模拟实例属性（想想 MathScore.__init__里面那恶心的判断语句），还有最重要的是：代码重用！！！

简而言之：通过单个 descriptor 对象，可以更加逼真的模拟实例属性，并且可以实现对宿主类实例的多个实例属性进行操作。

O.O! 如果你又秒懂了，那么你可以直接跳到下面写评论了...

看个栗子：假如不仅要判断学生的分数是否为负数，而且还要判学生的学号是否为负值，使用 property 的实现方式是这样子的：

class MathScore():

def __init__(self, std_id, score):
   if std_id < 0:
     raise ValueError("Can't be negative number!")
   self.__std_id = std_id
   if score < 0:
     raise ValueError("Can't be negative number!")
   self.__score = score

def check(self):
   if self.__score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'      

@property  
 def score(self):
   return self.__score

@score.setter
 def score(self, value):
   if value < 0:
     raise ValueError("Can't be negative number!")
   self.__score = value

@property
 def std_id(self):
   return self.__std_id

@std_id.setter
 def std_id(self, idnum):
   if idnum < 0:
     raise ValueError("Can't be negative nmuber!")
   self.__std_id = idnum

Property 实例最大的问题是：

无法影响宿主类实例的初始化，所以咱必须在__init__ 加上那丑恶的 if ...
单个 Property 实例仅能针对宿主类实例的单个属性，如果需要对多个属性进行控制，则必须定义多个 Property 实例， 这真是太蛋疼了！
但是自定义 descriptor 可以很好的解决这个问题，看下实现：

class NonNegative():

def __init__(self):
   self.dic = dict()

def __get__(self, ist, cls):
   print('Description get', ist)
   return self.dic[ist]

def __set__(self, ist, value):
   print('Description set', ist, value)
   if value < 0:
     raise ValueError("Can't be negative number!")
   self.dic[ist] = value

class MathScore():

score = NonNegative()  
 std_id = NonNegative()  

def __init__(self, std_id, score):
   #这里并未创建实例属性 std_id 和 score, 而是调用 MathScore.std_id 和 MathScore.score

self.std_id = std_id
   self.score = score

def check(self):
   if self.score >= 60:
     return 'pass'
   else:
     return 'failed'  

哈哈~！ MathScore.__init__ 内终于没了 if ，代码也比上面的简洁不少，但是功能一个不少，且实例之间不会相互影响：

事实上，MathScore 多个实例的同一个属性，都是通过单个 MathScore 类的相应类属性（也即 NonNegative 实例）操作的，这同 property 一致，但它又是怎么克服 Property 的两个不足的呢？秘诀有三个：

Property 实例本质上是借助类属性，变向对实例属性进行操作，而 NonNegative 实例则是完全通过类属性模拟实例属性，因此实例属性其实根本不存在；

NonNegative 实例使用字典记录每个 MathScore 实例及其对应的属性值，其中 key 为 MathScore 实例名：比如 score 实例就是使用 dic = {‘Zhangsan':50, ‘Lisi':90} 记录每个实例对应的 score 值，从而确保可以实现对 MathScore 实例属性的模拟；
MathScore 通过在__init__内直接调用类属性，从而实现对实例属性初始化赋值的模拟，而 Property 则不可能，因为 Property 实例（也即MathScore的类属性）是真实的操作 MathScore 实例传入的实例属性以达到目的，但如果在初始化程序中传入的不是实例属性，而是类属性（也即 Property 实例本身），则会陷入无限递归（PS：想一下如果将前一个property 实例实现中的self.__score 改成这里的 self.score 会发生什么）。

这三点看的似懂非懂，没关系，来个比喻：

每个 descriptor 实例（MathScore.score 和 MathScore.std_id）都是类作用域里的一个篮子，篮子里放着写着每个 MathScore 实例名字的盒子（‘zhangsan'，'lisi‘），同一个篮子里的盒子只记录同样属性的值（比如score篮子里的盒子只记录分数值），当 MathScore 的实例对相应属性进行操作时，则找到对应的篮子，取出标有该实例名字的盒子，并对其进行操作。

因此，实例对应的属性，压根不在实例自己的作用域内，而是在类作用域的篮子里，只不过我们可以通过 xiaoming.score 这样的方式进行操作而已，所以其实际的调用的逻辑是这样的：下图右侧的实例分别通过红线和黑线对score和std_id 进行操作，他们首先通过类调用相应的类属性，然后类属性通过对应的 descriptor 实例作用域对操作进行处理，并返回给类属性相应结果，最后让实例感知到。

看到这里，很多童鞋可能不淡定了，因为大家都知道在 Python 中采取 xiaoming.score = 10 这样的赋值方式，如果 xiaoming 没有 score 这样的实例属性，必定会自动创建该实例属性，怎么会去调用 MathScore 的 score 呢？

首先，要鼓掌！！！ 给想到这点的童鞋点赞！！！其实上面在说 Property 的时候这个问题就产生了。

其次，Python 为了实现 discriptor 确实对属性的调用顺序做出了相应的调整，这些将会“Python 的 descriptor（下）”中介绍。