@property裝飾器能把一個方法變成屬性一樣來調用,下面我們就一起來看看Python的黑魔法@property裝飾器的使用技巧解析
@屬性有什麼用呢?表面看來,就是將一個方法用屬性的方式來訪問。
上代碼
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@property
def area(self):
return 3.14 * self.radius ** 2
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
可以看到,面積雖然是定義成一個方法的形式,但是加上@財產後,可以直接c.area,當成屬性訪問。
現在問題來了,每次調用c.area,都會計算一次,太浪費cpu了,怎樣才能只計算一次呢?這就是懶惰的財產。
class lazy(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __get__(self, instance, cls):
val = self.func(instance)
setattr(instance, self.func.__name__, val)
return val
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@lazy
def area(self):
print 'evalute'
return 3.14 * self.radius ** 2
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
print c.area
print c.area
可以看到, 'evalute' 只輸出了一次,對@Lazy的機制應該很好理解。
在這裏,懶惰類有get方法,說明是個描述器,第一次執行c.area的時候,因爲順序問題,先去Ç. dict中找,沒找到,就去類空間找,在類圈中,有面積()方法,於是就被get攔截。
在get中,調用實例的區域()方法算出結果,並動態給實例添加個同名屬性把結果賦給它,即加到Ç. dict中去。
再次執行c.area的時候,先去Ç. dict找,因爲此時已經有了,就不會經過區域()方法和get了。
注意點
請注意以下代碼場景:
代碼片段1:
class Parrot(object):
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12
代碼片段2:
class Parrot:
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12
代碼1,2的區別在於
class Parrot(對象):
在python2下,分別運行測試
片段1:將會提示一個預期的錯誤信息AttributeError:無法設置屬性
片段2:正確運行
參考python2文檔,@ property將提供一個ready-only屬性,以上代碼沒有提供對應的@ voltage.setter,按理說片段2代碼將提示運行錯誤,在python2文檔中,我們可以找到以下信息:
BIF:
property([fget [,fset [,fdel [,doc]]]])
返回新樣式類的屬性屬性(從對象派生的類)。
原來在python2下,內置類型對象並不是默認的基類,如果在定義類時,沒有明確說明的話(代碼片段2),我們定義的Parrot(代碼片段2)將不會繼承對象
而對象類正好提供了我們需要的@property功能,在文檔中我們可以查到如下信息:
新式課
任何繼承自object的類。這包括所有內置類型,如list和dict。只有新式類可以使用Python的更新,通用的功能,如slots,描述符,屬性和getattribute ()。
同時我們也可以通過以下方法來驗證
class A:
pass
>>type(A)
<type 'classobj'>
class A(object):
pass
>>type(A)
<type 'type'>
從返回的<type'classobj'>,<type'type'>可以看出<type'type'>是我們需要的對象類型(python 3.0將對象類作爲默認基類,所以都將返回<type'type “>)
爲了考慮代碼的python版本過渡期的兼容性問題,我覺得應該定義類文件的時候,都應該顯式定義對象,做爲一個好習慣
最後的代碼將如下:
class Parrot(object):
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
@voltage.setter
def voltage(self, new_value):
self._voltage = new_value
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12
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