Python `@property`装饰器

/property

在本教程中，您将学习 Python `@property`装饰器。在面向对象程序设计中使用获取器和设置器的 pythonic 方式。

Python 编程为我们提供了一个内置的@property装饰器，使面向对象编程中的获取器和设置器的使用变得更加容易。

在详细介绍@property装饰器是什么之前，让我们首先了解一下为什么首先需要使用它。

没有获取器和设置器的类

让我们假设我们决定制作一个类，该类存储以摄氏度为单位的温度。它还将实现一种将温度转换为华氏度的方法。一种方法如下：

class Celsius:
    def __init__(self, temperature = 0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

我们可以根据需要创建对象，并根据需要操纵temperature属性：

# Basic method of setting and getting attributes in Python
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

# Create a new object
human = Celsius()

# Set the temperature
human.temperature = 37

# Get the temperature attribute
print(human.temperature)

# Get the to_fahrenheit method
print(human.to_fahrenheit())

输出：

37
98.60000000000001

转换为华氏温度时，多余的小数位是由于浮点运算错误。要了解更多信息，请访问 Python 浮点算术错误。

每当我们如上所述分配或检索任何对象属性（如temperature）时，Python 都会在对象的内置__dict__字典属性中进行搜索。

>>> human.__dict__
{'temperature': 37}

因此，man.temperature在内部变为man.__dict__['temperature']。

使用获取器和设置器

假设我们要扩展上面定义的Celsius类的可用性。我们知道任何物体的温度都不能低于 -273.15 摄氏度（热力学中的绝对零）

让我们更新代码以实现此值约束。

上述限制的一个明显解决方案是隐藏属性temperature（将其设为私有），并定义新的获取器和设置器方法来对其进行操作。可以按以下步骤完成：

# Making Getters and Setter methods
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.set_temperature(temperature)

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.get_temperature() * 1.8) + 32

    # getter method
    def get_temperature(self):
        return self._temperature

    # setter method
    def set_temperature(self, value):
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Temperature below -273.15 is not possible.")
        self._temperature = value

如我们所见，以上方法引入了两个新的get_temperature()和set_temperature()方法。

此外，temperature被替换为_temperature。开头的下划线_用于表示 Python 中的私有变量。

现在，让我们使用以下实现：

# Making Getters and Setter methods
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.set_temperature(temperature)

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.get_temperature() * 1.8) + 32

    # getter method
    def get_temperature(self):
        return self._temperature

    # setter method
    def set_temperature(self, value):
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Temperature below -273.15 is not possible.")
        self._temperature = value

# Create a new object, set_temperature() internally called by __init__
human = Celsius(37)

# Get the temperature attribute via a getter
print(human.get_temperature())

# Get the to_fahrenheit method, get_temperature() called by the method itself
print(human.to_fahrenheit())

# new constraint implementation
human.set_temperature(-300)

# Get the to_fahreheit method
print(human.to_fahrenheit())

输出：

37
98.60000000000001
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 30, in <module>
  File "<string>", line 16, in set_temperature
ValueError: Temperature below -273.15 is not possible.

此更新成功实现了新限制。我们不再被允许将温度设置为低于-273.15 摄氏度。

注意：私有变量实际上在 Python 中不存在。只需遵循一些规范。语言本身没有任何限制。

>>> human._temperature = -300
>>> human.get_temperature()
-300

但是，上述更新的更大问题是，实现我们上一类的所有程序都必须将其代码从obj.temperature修改为obj.get_temperature()，并将所有表达式从obj.temperature = val修改为obj.set_temperature(val)。

在处理成千上万行代码时，这种重构可能会引起问题。

总而言之，我们的新更新不向后兼容。这是@property抢救的地方。

属性类

解决上述问题的一种 Python 方法是使用property类。这是我们如何更新代码的方法：

# using property class
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

    # getter
    def get_temperature(self):
        print("Getting value...")
        return self._temperature

    # setter
    def set_temperature(self, value):
        print("Setting value...")
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Temperature below -273.15 is not possible")
        self._temperature = value

    # creating a property object
    temperature = property(get_temperature, set_temperature)

我们在get_temperature()和set_temperature()内部添加了print()函数，以清楚地观察它们正在执行。

代码的最后一行创建一个属性对象temperature。简而言之，属性将一些代码（get_temperature和set_temperature）附加到成员属性访问（temperature）。

让我们使用以下更新代码：

# using property class
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

    # getter
    def get_temperature(self):
        print("Getting value...")
        return self._temperature

    # setter
    def set_temperature(self, value):
        print("Setting value...")
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Temperature below -273.15 is not possible")
        self._temperature = value

    # creating a property object
    temperature = property(get_temperature, set_temperature)

human = Celsius(37)

print(human.temperature)

print(human.to_fahrenheit())

human.temperature = -300

输出：

Setting value...
Getting value...
37
Getting value...
98.60000000000001
Setting value...
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 31, in <module>
  File "<string>", line 18, in set_temperature
ValueError: Temperature below -273 is not possible

如我们所见，任何检索temperature值的代码都会自动调用get_temperature()，而不是字典（dict）查找。类似地，任何为temperature赋值的代码都会自动调用set_temperature()。

我们甚至可以在上面看到即使创建对象时也调用了set_temperature()。

>>> human = Celsius(37)
Setting value...

你能猜出为什么吗？

原因是在创建对象时，将调用__init__()方法。该方法具有行self.temperature = temperature。该表达式自动调用set_temperature()。

同样，任何访问c.temperature都会自动调用get_temperature()。这就是财产的作用。这里还有一些例子。

>>> human.temperature
Getting value
37
>>> human.temperature = 37
Setting value

>>> c.to_fahrenheit()
Getting value
98.60000000000001

通过使用property，我们可以看到在实现值约束时不需要修改。因此，我们的实现是向后兼容的。

注意：实际温度值存储在私有_temperature变量中。temperature属性是为该私有变量提供接口的属性对象。

`@property`装饰器

在 Python 中，property()是一个内置函数，可创建并返回property对象。该函数的语法为：

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

哪里，

fget是获取属性值的函数
fset是设置属性值的函数
fdel是删除属性的函数
doc是一个字符串（如注释）

从实现中可以看出，这些函数参数是可选的。因此，可以简单地如下创建属性对象。

>>> property()
<property object at 0x0000000003239B38>

属性对象具有getter()，setter()和deleter()三种方法，以便在以后指定fget，fset和fdel。这意味着，该行：

temperature = property(get_temperature,set_temperature)

可以细分为：

# make empty property
temperature = property()
# assign fget
temperature = temperature.getter(get_temperature)
# assign fset
temperature = temperature.setter(set_temperature)

这两段代码是等效的。

熟悉 Python 装饰器的程序员可以认识到上述构造可以实现为装饰器。

我们甚至无法定义名称get_temperature和set_temperature，因为它们是不必要的，并污染了类名称空间。

为此，我们在定义获取器和设置器函数的同时重用temperature名称。让我们看一下如何将其实现为装饰器：

# Using @property decorator
class Celsius:
    def __init__(self, temperature=0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

    @property
    def temperature(self):
        print("Getting value...")
        return self._temperature

    @temperature.setter
    def temperature(self, value):
        print("Setting value...")
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
        self._temperature = value

# create an object
human = Celsius(37)

print(human.temperature)

print(human.to_fahrenheit())

coldest_thing = Celsius(-300)

输出：

Setting value...
Getting value...
37
Getting value...
98.60000000000001
Setting value...
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 29, in <module>
  File "<string>", line 4, in __init__
  File "<string>", line 18, in temperature
ValueError: Temperature below -273 is not possible

上面的实现是简单而有效的。建议使用property的方式。

Python @property装饰器

在本教程中，您将学习 Python @property装饰器。 在面向对象程序设计中使用获取器和设置器的 pythonic 方式。

没有获取器和设置器的类

使用获取器和设置器

属性类

@property装饰器

Python `@property`装饰器

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`@property`装饰器