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Python property() 函数

2021-02-10  本文已影响0人  起源矢量

描述

property() 函数的作用是在新式类中返回属性值。

语法

以下是 property() 方法的语法:

class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])

参数

返回值

返回新式类属性。

实例

定义一个可控属性值 x

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None
 
    def getx(self):
        return self._x
 
    def setx(self, value):
        self._x = value
 
    def delx(self):
        del self._x
 
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

如果 cC 的实例化,
c.x 将触发 getter,
c.x = value 将触发 setter ,
del c.x 触发 deleter。

如果给定 doc 参数,其将成为这个属性值的 docstring,否则 property 函数就会复制 fget 函数的 docstring(如果有的话)。

将 property 函数用作装饰器可以很方便的创建只读属性:

class Parrot(object):
    def __init__(self):
        self._voltage = 100000
 
    @property
    def voltage(self):
        """Get the current voltage."""
        return self._voltage

上面的代码将 voltage() 方法转化成同名只读属性的 getter 方法。

property 的 getter,setter 和 deleter 方法同样可以用作装饰器:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None
 
    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x
 
    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value
 
    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

这个代码和第一个例子完全相同,但要注意这些额外函数的名字和 property 下的一样,例如这里的 x。


使用@property

在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:

s = Student()
s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:

class Student(object):

    def get_score(self):
         return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:

>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!

还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:

class Student(object):

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

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@property的实现比较复杂,我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,我们就拥有一个可控的属性操作:

>>> s = Student()
>>> s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60)
>>> s.score # OK,实际转化为s.get_score()
60
>>> s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
  ...
ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property,我们在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:

class Student(object):

    @property
    def birth(self):
        return self._birth

    @birth.setter
    def birth(self, value):
        self._birth = value

    @property
    def age(self):
        return 2015 - self._birth

上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

小结
@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。


需要注意,所用的变量名必须使用带有下划线的变量。


练习

请利用@property给一个Screen对象加上width和height属性,以及一个只读属性resolution

代码如下:


class Screen(object):

    def __init__(self):
        self._width=None
        self._height=None
        self._resolution=None

    @property
    def resolution(self):
         return self._width*self._height

    @property
    def width(self):
         return self._width
    @width.setter
    def width(self,width):
         self._width=width

    @property
    def height(self):
         return self._height

    @height.setter
    def height(self,height):
          self._height=height

                  
s = Screen()
s.width = 1024
s.height = 768
print('resolution =', s.resolution)
if s.resolution == 786432:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')
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