本文讲解了 Python 的 property 特性,即一种符合 Python 哲学地设置 getter 和 setter 的方式。
Python 有一个概念叫做 property,它能让你在 Python 的面向对象编程中轻松不少。在了解它之前,我们先看一下为什么 property 会被提出。
一个简单的例子
比如说你要创建一个温度的类Celsius
,它能存储摄氏度,也能转换为华氏度。即:
class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
self.temperature = temperature
def to_fahrenheit(self):
return (self.temperature * 1.8) + 32
我们可以使用这个类:
>>> # 创建对象 man
>>> man = Celsius()
>>> # 设置温度
>>> man.temperature = 37
>>> # 获取温度
>>> man.temperature
37
>>> # 获取华氏度
>>> man.to_fahrenheit()
98.60000000000001
最后额外的小数部分是浮点误差,属于正常现象,你可以在 Python 里试一下
1.1 + 2.2
。
在 Python 里,当我们对一个对象的属性进行赋值或估值时(如上面的temperature
),Python 实际上是在这个对象的 __dict__
字典里搜索这个属性来操作。
>>> man.__dict__
{'temperature': 37}
因此,man.temperature
实际上被转换成了man.__dict__['temperature']
。
假设我们这个类被程序员广泛的应用了,他们在数以千计的客户端代码里使用了我们的类,你很高兴。
突然有一天,有个人跑过来说,温度不可能低于零下273度,这个类应该加上对温度的限制。这个建议当然应该被采纳。作为一名经验丰富的程序员,你立刻想到应该使用 setter 和 getter 来限制温度,于是你将代码改成下面这样:
class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
self.set_temperature(temperature)
def to_fahrenheit(self):
return (self.get_temperature() * 1.8) + 32
# 更新部分
def get_temperature(self):
return self._temperature
def set_temperature(self, value):
if value < -273:
raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
self._temperature = value
很自然地,你使用了“私有变量”_temperature
来存储温度,使用get_temperature()
和set_temperature()
提供了访问_temperature
的接口,在这个过程中对温度值进行条件判断,防止它超过限制。这都很好。
问题是,这样一来,使用你的类的程序员们需要把他们的代码中无数个obj.temperature = val
改为obj.set_temperature(val)
,把obj.temperature
改为obj.get_temperature()
。这种重构实在令人头痛。
所以,这种方法不是“向下兼容”的,我们要另辟蹊径。
@property 的威力!
想要使用 Python 哲学来解决这个问题,就使用 property。直接看代码:
class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
self.temperature = temperature
def to_fahrenheit(self):
return (self.temperature * 1.8) + 32
def get_temperature(self):
print("Getting value")
return self._temperature
def set_temperature(self, value):
if value < -273:
raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
print("Setting value")
self._temperature = value
# 重点在这里
temperature = property(get_temperature,set_temperature)
我们在class Celsius
的最后一行使用了一个 Python 内置函数(类) property()
。它接受两个函数作为参数,一个 getter,一个 setter,并且返回一个 property 对象(这里是temperature
)。
这样以后,任何访问temperature
的代码都会自动转而运行get_temperature()
,任何对temperature
赋值的代码都会自动转而运行set_temperature()
。我们在代码里加了print()
便于测试它们的运行状态。
>>> c = Celsius() # 此时会运行 setter,因为 __init__ 里对 temperature 进行了赋值
Setting value
>>> c.temperature # 此时会运行 getter,因为对 temperature 进行了访问
Getting value
0
需要注意的是,实际的温度存储在_temperature
里,temperature
只是提供一个访问的接口。
深入了解 Property
正如之前提到的,property()
是 Python 的一个内置函数,同时它也是一个类。函数签名为:
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
其中,fget
是一个 getter 函数,fset
是一个 setter 函数,fdel
是删除该属性的函数,doc
是一个字符串,用作注释。函数返回一个 property 对象。
一个 property 对象有 getter()
、setter()
和deleter()
三个方法用来指定相应绑定的函数。之前的
temperature = property(get_temperature,set_temperature)
实际上等价于
# 创建一个空的 property 对象
temperature = property()
# 绑定 getter
temperature = temperature.getter(get_temperature)
# 绑定 setter
temperature = temperature.setter(set_temperature)
这两个代码块等价。
熟悉 Python 装饰器的程序员肯定已经想到,上面的 property 可以用装饰器来实现。
通过装饰器@property
,我们可以不定义没有必要的 get_temperature()
和set_temperature()
,这样还避免了污染命名空间。使用方式如下:
class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
self._temperature = temperature
def to_fahrenheit(self):
return (self.temperature * 1.8) + 32
# Getter 装饰器
@property
def temperature(self):
print("Getting value")
return self._temperature
# Setter 装饰器
@temperature.setter
def temperature(self, value):
if value < -273:
raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
print("Setting value")
self._temperature = value
你可以使用装饰器,也可以使用之前的方法,完全看个人喜好。但使用装饰器应该是更加 Pythonic 的方法吧。
参考
Python @property
(本文完)