@property装饰器能把一个方法变成属性一样来调用,下面我们就一起来看看Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析
@property有什么用呢?表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.
上代码,代码最清晰了.
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,area虽然是定义成一个方法的形式,但是加上@property后,可以直接c.area,当成属性访问.
现在问题来了,每次调用c.area,都会计算一次,太浪费cpu了,怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property.
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'只输出了一次,对@lazy的机制应该很好理解.
在这里,lazy类有__get__方法,说明是个描述器,第一次执行c.area的时候,因为顺序问题,先去c.__dict__中找,没找到,就去类空间找,在类Circle中,有area()方法,于是就被__get__拦截.
在__get__中,调用实例的area()方法算出结果,并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它,即加到c.__dict__中去.
再次执行c.area的时候,先去c.__dict__找,因为此时已经有了,就不会经过area()方法和__get__了.
注意点
请注意以下代码场景：
代码片段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
代码片段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
代码1、2的区别在于
class Parrot(object):
在python2下，分别运行测试
片段1：将会提示一个预期的错误信息 AttributeError: can't set attribute
片段2：正确运行
参考python2文档，@property将提供一个ready-only property，以上代码没有提供对应的@voltage.setter，按理说片段2代码将提示运行错误，在python2文档中，我们可以找到以下信息：
BIF:
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
Return a property attribute for new-style classes (classes that derive from object).
原来在python2下，内置类型 object 并不是默认的基类，如果在定义类时，没有明确说明的话（代码片段2），我们定义的Parrot（代码片段2）将不会继承object
而object类正好提供了我们需要的@property功能，在文档中我们可以查到如下信息：
new-style class
Any class which inherits from object. This includes all built-in types like list and dict. Only new-style classes can use Python's newer, versatile features like __slots__, descriptors, properties, and __getattribute__().
同时我们也可以通过以下方法来验证
class A: pass >>type(A) <type 'classobj'>
class A(object): pass >>type(A) <type 'type'>
从返回的<type 'classobj'>，<type 'type'>可以看出<type 'type'>是我们需要的object类型（python 3.0 将object类作为默认基类，所以都将返回<type 'type'>）
为了考虑代码的python 版本过渡期的兼容性问题，我觉得应该定义class文件的时候，都应该显式定义object，做为一个好习惯
最后的代码将如下：
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
另外，@property是在2.6、3.0新增的，2.5没有该功能。
