小编给大家分享一下python描述符是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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尽管在开发的过程中，我们没有直接的使用过描述符，但是它在底层的运用却是十分频繁的存在。例如下面的这些：

• function 、bound method 、unbound method

• 装是器property 、staticmethod 、classmethod
  这些是不是都很熟悉？
  其实这些都与描述符有着千丝万缕的联系，这样吧，我们通过下面的文章来探讨一下描述符背后的工作原理吧。

什么是描述符？

在我们了解什么是描述符前，我们可以先找一个例子来看一下

class A:
    x = 10print(A.x) # 10

这个例子很简单，我们先在类A中定义一个类属性x,然后得出它的值。
除了这种直接定义类属性的方法外，我们还可以这样去定义一个类属性：

class Ten:
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return 10class A:
    x = Ten()   # 属性换成了一个类print(A.x) # 10

我们可以发现，这回的类属性x不是一个具体的值了，而是一个类Ten，通过这个Ten定义了一个__get__方法，返回具体的值。

因此可得出：在python中，我们可以把一个类的属性，托管给一个类，而这样的属性就是一个描述符
简而言之,描述符是一个绑定行为属性

而这又有着什么意思呢？
回想，我们在开发时，一般情况下，会将行为叫做什么？行为即一个方法。

所以我们也可以将描述符理解为：对象的属性并非一个具体的值，而是交给了一个方法去定义。

可以想像一下，如果我们用一个方法去定义一个属性，这么做有什么好处？

有了方法，我们就可以在方法内实现自己的逻辑，最简单的，我们可以根据不同的条件，在方法内给属性赋予不同的值，就像下面这样：

class Age:
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj.name == 'zhangsan':
            return 20
        elif obj.name == 'lisi':
            return 25
        else:
            return ValueError("unknow")class Person:

    age = Age()

    def __init__(self, name):
        self.name = name

p1 = Person('zhangsan')print(p1.age)   # 20p2 = Person('lisi')print(p2.age)   # 25p3 = Person('wangwu')print(p3.age)   # unknow

这个例子中，age 类属性被另一个类托管了，在这个类的__get__ 中，它会根据Person 类的属性name，决定age 是什么值。

通过这样一个例子，我们可以看到，通过描述符的使用，我们可以轻易地改变一个类属性的定义方式。

描述符协议

了解了描述符的定义，现在我们把重点放到托管属性的类上。

其实，一个类属性想要托管给一个类，这个类内部实现的方法不能是随便定义的，它必须遵守「描述符协议」，也就是要实现以下几个方法：

• __get__(self, obj, type=None) -> value

• __set__(self, obj, value) -> None

• __delete__(self, obj) -> None

只要是实现了以上几个方法的其中一个，那么这个类属性就可以称作描述符。

另外，描述符又可以分为「数据描述符」和「非数据描述符」：

• 只定义了__get___，叫做非数据描述符

• 除了定义__get__ 之外，还定义了__set__ 或__delete__，叫做数据描述符

它们两者有什么区别，我会在下面详述。

现在我们来看一个包含__get__ 和__set__ 方法的描述符例子：

# coding: utf8class Age:

    def __init__(self, value=20):
        self.value = value

    def __get__(self, obj, type=None):
        print('call __get__: obj: %s type: %s' % (obj, type))
        return self.value

    def __set__(self, obj, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("age must be greater than 0")
        print('call __set__: obj: %s value: %s' % (obj, value))
        self.value = valueclass Person:

    age = Age()

    def __init__(self, name):
        self.name = name

p1 = Person('zhangsan')print(p1.age)# call __get__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> type: # 20print(Person.age)# call __get__: obj: None type: # 20p1.age = 25# call __set__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> value: 25print(p1.age)# call __get__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> type: # 25p1.age = -1# ValueError: age must be greater than 0

在这例子中，类属性age 是一个描述符，它的值取决于Age 类。

从输出结果来看，当我们获取或修改age 属性时，调用了Age 的__get__ 和__set__ 方法：

• 当调用p1.age 时，__get__ 被调用，参数obj 是Person 实例，type 是type(Person)

• 当调用Person.age 时，__get__ 被调用，参数obj 是None，type 是type(Person)

• 当调用p1.age = 25时，__set__ 被调用，参数obj 是Person 实例，value 是25

• 当调用p1.age = -1时，__set__ 没有通过校验，抛出ValueError

其中，调用__set__ 传入的参数，我们比较容易理解，但是对于__get__ 方法，通过类或实例调用，传入的参数是不同的，这是为什么？

这就需要我们了解一下描述符的工作原理。

描述符的工作原理

要解释描述符的工作原理，首先我们需要先从属性的访问说起。

在开发时，不知道你有没有想过这样一个问题：通常我们写这样的代码a.b，其背后到底发生了什么？

这里的a 和b 可能存在以下情况：

1. a 可能是一个类，也可能是一个实例，我们这里统称为对象

2. b 可能是一个属性，也可能是一个方法，方法其实也可以看做是类的属性

其实，无论是以上哪种情况，在 Python 中，都有一个统一的调用逻辑：

1. 先调用__getattribute__ 尝试获得结果

2. 如果没有结果，调用__getattr__

用代码表示就是下面这样：

def getattr_hook(obj, name):
    try:
        return obj.__getattribute__(name)
    except AttributeError:
        if not hasattr(type(obj), '__getattr__'):
            raise    return type(obj).__getattr__(obj, name)

我们这里需要重点关注一下__getattribute__，因为它是所有属性查找的入口，它内部实现的属性查找顺序是这样的：

1. 要查找的属性，在类中是否是一个描述符

2. 如果是描述符，再检查它是否是一个数据描述符

3. 如果是数据描述符，则调用数据描述符的__get__

4. 如果不是数据描述符，则从__dict__ 中查找

5. 如果__dict__ 中查找不到，再看它是否是一个非数据描述符

6. 如果是非数据描述符，则调用非数据描述符的__get__

7. 如果也不是一个非数据描述符，则从类属性中查找

8. 如果类中也没有这个属性，抛出AttributeError 异常

写成代码就是下面这样：

# 获取一个对象的属性
def __getattribute__(obj, name):
    null = object()
    # 对象的类型 也就是实例的类
    objtype = type(obj)
    # 从这个类中获取指定属性
    cls_var = getattr(objtype, name, null)
    # 如果这个类实现了描述符协议
    descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null)
    if descr_get is not null:
        if (hasattr(type(cls_var), '__set__')
            or hasattr(type(cls_var), '__delete__')):
            # 优先从数据描述符中获取属性            return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从实例中获取属性    if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj):
        return vars(obj)[name]
    # 从非数据描述符获取属性    if descr_get is not null:
        return descr_get(cls_var, obj, objtype)
    # 从类中获取属性    if cls_var is not null:
        return cls_var
    # 抛出 AttributeError 会触发调用 __getattr__
    raise AttributeError(name)

如果不好理解，你好写一个程序测试一下，观察各种情况下的属性的查找顺序。

到这里我们可以看到，在一个对象中查找一个属性，都是先从__getattribute__ 开始的。

在__getattribute__ 中，它会检查这个类属性是否是一个描述符，如果是一个描述符，那么就会调用它的__get__ 方法。但具体的调用细节和传入的参数是下面这样的：

• 如果a 是一个实例，调用细节为：

type(a).__dict__['b'].__get__(a, type(a))

• 如果a 是一个类，调用细节为：

a.__dict__['b'].__get__(None, a)

所以我们就能看到上面例子输出的结果。

数据描述符和非数据描述符

了解了描述符的工作原理，我们继续来看数据描述符和非数据描述符的区别。

从定义上来看，它们的区别是：

• 只定义了__get___，叫做非数据描述符

• 除了定义__get__ 之外，还定义了__set__ 或__delete__，叫做数据描述符

此外，我们从上面描述符调用的顺序可以看到，在对象中查找属性时，数据描述符要优先于非数据描述符调用。

在之前的例子中，我们定义了__get__ 和__set__，所以那些类属性都是数据描述符。

我们再来看一个非数据描述符的例子：

class A:

    def __init__(self):
        self.foo = 'abc'

    def foo(self):
        return 'xyz'print(A().foo)  # 输出什么？

这段代码，我们定义了一个相同名字的属性和方法foo，如果现在执行A().foo，你觉得会输出什么结果？

答案是abc。

为什么打印的是实例属性foo 的值，而不是方法foo 呢？

这就和非数据描述符有关系了。

我们执行dir(A.foo)，观察结果：

print(dir(A.foo))# [... '__get__', '__getattribute__', ...]

看到了吗？A 的foo 方法其实实现了__get__，我们在上面的分析已经得知：只定义__get__ 方法的对象，它其实是一个非数据描述符，也就是说，我们在类中定义的方法，其实本身就是一个非数据描述符。

所以，在一个类中，如果存在相同名字的属性和方法，按照上面所讲的__getattribute__ 中查找属性的顺序，这个属性就会优先从实例中获取，如果实例中不存在，才会从非数据描述符中获取，所以在这里优先查找的是实例属性foo 的值。

到这里我们可以总结一下关于描述符的相关知识点：

• 描述符必须是一个类属性

• __getattribute__ 是查找一个属性（方法）的入口

• __getattribute__ 定义了一个属性（方法）的查找顺序：数据描述符、实例属性、非数据描述符、类属性

• 如果我们重写了__getattribute__ 方法，会阻止描述符的调用

• 所有方法其实都是一个非数据描述符，因为它定义了__get__

描述符的使用场景

了解了描述符的工作原理，那描述符一般用在哪些业务场景中呢？

在这里我用描述符实现了一个属性校验器，你可以参考这个例子，在类似的场景中去使用它。

首先我们定义一个校验基类Validator，在__set__ 方法中先调用validate 方法校验属性是否符合要求，然后再对属性进行赋值。

class Validator:

    def __init__(self):
        self.data = {}

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.data[obj]

    def __set__(self, obj, value):
        # 校验通过后再赋值
        self.validate(value)
        self.data[obj] = value

    def validate(self, value):
        pass

接下来，我们定义两个校验类，继承Validator，然后实现自己的校验逻辑。

class Number(Validator):

    def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
        super(Number, self).__init__()
        self.minvalue = minvalue
        self.maxvalue = maxvalue

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
        if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be at least {self.minvalue!r}'
            )
        if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
            )class String(Validator):

    def __init__(self, minsize=None, maxsize=None):
        super(String, self).__init__()
        self.minsize = minsize
        self.maxsize = maxsize

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an str')
        if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no smaller than {self.minsize!r}'
            )
        if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
            )

最后，我们使用这个校验类：

class Person:

    # 定义属性的校验规则 内部用描述符实现
    name = String(minsize=3, maxsize=10)
    age = Number(minvalue=1, maxvalue=120)

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 属性符合规则
p1 = Person('zhangsan', 20)print(p1.name, p1.age)# 属性不符合规则
p2 = person('a', 20)# ValueError: Expected 'a' to be no smaller than 3p3 = Person('zhangsan', -1)# ValueError: Expected -1 to be at least 1

现在，当我们对Person 实例进行初始化时，就可以校验这些属性是否符合预定义的规则了。

function与method

我们再来看一下，在开发时经常看到的function、unbound method、bound method 它们之间到底有什么区别？

来看下面这段代码：

class A:

    def foo(self):
        return 'xyz'print(A.__dict__['foo']) # print(A.foo)     # print(A().foo)   # >

从结果我们可以看出它们的区别：

• function 准确来说就是一个函数，并且它实现了__get__ 方法，因此每一个function 都是一个非数据描述符，而在类中会把function 放到__dict__ 中存储

• 当function 被实例调用时，它是一个bound method

• 当function 被类调用时， 它是一个unbound method

function 是一个非数据描述符，我们之前已经讲到了。

而bound method 和unbound method 的区别就在于调用方的类型是什么，如果是一个实例，那么这个function 就是一个bound method，否则它是一个unbound method。

property/staticmethod/classmethod

我们再来看property、staticmethod、classmethod。

这些装饰器的实现，默认是 C 来实现的。

其实，我们也可以直接利用 Python 描述符的特性来实现这些装饰器，

property 的 Python 版实现：

class property:

    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):
        if obj is None:
            return self.fget        if self.fget is None:
            raise AttributeError(), "unreadable attribute"
        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):
        if self.fset is None:
            raise AttributeError, "can't set attribute"
        return self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):
        if self.fdel is None:
            raise AttributeError, "can't delete attribute"
        return self.fdel(obj)

    def getter(self, fget):
        return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

    def setter(self, fset):
        return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

    def deleter(self, fdel):
        return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

staticmethod 的 Python 版实现：

class staticmethod:

    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.func

classmethod 的 Python 版实现：

class classmethod:

    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __get__(self, obj, klass=None):
        if klass is None:
            klass = type(obj)
        def newfunc(*args):
            return self.func(klass, *args)
        return newfunc

除此之外，你还可以实现其他功能强大的装饰器。

由此可见，通过描述符我们可以实现强大而灵活的属性管理功能，对于一些要求属性控制比较复杂的场景，我们可以选择用描述符来实现。

以上是“python描述符是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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