介绍Python的@property装饰器的用法
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:
classStudent(object): defget_score(self): returnself._score defset_score(self,value): ifnotisinstance(value,int): raiseValueError('scoremustbeaninteger!') ifvalue<0orvalue>100: raiseValueError('scoremustbetween0~100!') 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(mostrecentcalllast): ... ValueError:scoremustbetween0~100!
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:
classStudent(object): @property defscore(self): returnself._score @score.setter defscore(self,value): ifnotisinstance(value,int): raiseValueError('scoremustbeaninteger!') ifvalue<0orvalue>100: raiseValueError('scoremustbetween0~100!') 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(mostrecentcalllast): ... ValueError:scoremustbetween0~100!
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:
classStudent(object): @property defbirth(self): returnself._birth @birth.setter defbirth(self,value): self._birth=value @property defage(self): return2014-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。