Python 在 2.2 版本中引入了descriptor(描述符)功能,也正是基于这个功能实现了新式类(new-styel class)的对象模型,同时解决了之前版本中经典类 (classic class) 系统中出现的多重继承中的 MRO(Method Resolution Order) 问题,另外还引入了一些新的概念,比如 classmethod, staticmethod, super, Property 等。因此理解 descriptor 有助于更好地了解 Python 的运行机制。
那么什么是 descriptor 呢?
简而言之:descriptor 就是一类实现了__get__(), __set__(), __delete__()方法的对象。
Orz...如果你瞬间顿悟了,那么请收下我的膝盖;
O_o!...如果似懂非懂,那么恭喜你!说明你潜力很大,咱们可以继续挖掘:
引言
对于陌生的事物,一个具体的栗子是最好的学习方式,首先来看这样一个问题:假设我们给一次数学考试创建一个类,用于记录每个学生的学号、数学成绩、以及提供一个用于判断是否通过考试的check 函数:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed'
很简单一个示例,看起来运行的不错:
xiaoming = MathScore(10, 90) xiaoming.score Out[3]: 90 xiaoming.std_id Out[4]: 10 xiaoming.check() Out[5]: 'pass'
但是会有一个问题,比如手一抖录入了一个负分数,那么他就得悲剧的挂了:
xiaoming = MathScore(10, -90) xiaoming.score Out[8]: -90 xiaoming.check() Out[9]: 'failed'
这显然是一个严重的问题,怎么能让一个数学 90+ 的孩子挂科呢,于是乎一个简单粗暴的方法就诞生了:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed'
上面再类的初始化函数中增加了负数判断,虽然不够优雅,甚至有点拙劣,但这在实例初始化时确实工作的不错:
xiaoming = MathScore(10, -90) Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-12-6faad631790d>", line 1, in <module> xiaoming = MathScore(10, -90) File "C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py", line 14, in __init__ raise ValueError("Score can't be negative number!") ValueError: Score can't be negative number!
OK, 但我们还无法阻止实例对 score 的赋值操作,毕竟修改成绩也是常有的事:
xiaoming = MathScore(10, 90) xiaoming = -10 # 无法判断出错误
对于大多数童鞋,这个问题 so easy 的啦:将 score 变为私有,从而禁止 xiaoming.score 这样的直接调用,增加一个 get_score 和 set_score 用于读写:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' def get_score(self): return self.__score def set_score(self, value): if value < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = value
这确实是种常见的解决方法,但是不得不说这简直丑爆了:
调用成绩再也不能使用 xiaoming.score 这样自然的方式,需要使用 xiaoming.get_score() ,这看起来像口吃在说话!
还有那反人类的下划线和括号...那应该只出现在计算机之间窃窃私语之中...
赋值也无法使用 xiaoming.score = 80, 而需使用 xiaoming.set_score(80), 这对数学老师来说,太 TM 不自然了 !!!
作为一门简洁优雅的编程语言,Python 是不会坐视不管的,于是其给出了 Property 类:
Property 类
先不管 Property 是啥,咱先看看它是如何简洁优雅的解决上面这个问题的:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' def __get_score__(self): return self.__score def __set_score__(self, value): if value < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = value score = property(__get_score__, __set_score__)
与上段代码相比,主要是在最后一句实例化了一个 property 实例,并取名为 score, 这个时候,我们就能如此自然的对 instance.__score 进行读写了:
xiaoming = MathScore(10, 90) xiaoming.score Out[30]: 90 xiaoming.score = 80 xiaoming.score Out[32]: 80 xiaoming.score = -90 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-33-aed7397ed552>", line 1, in <module> xiaoming.score = -90 File "C:/Users/xu_zh/.spyder2-py3/temp.py", line 28, in __set_score__ raise ValueError("Score can't be negative number!") ValueError: Score can't be negative number!
WOW~~一切工作正常!
嗯,那么问题来了:它是怎么工作的呢?
先看下 property 的参数:
class property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) #拷贝自 Python 官方文档
它的工作方式:
实例化 property 实例(我知道这是句废话);
调用 property 实例(比如xiaoming.score)会直接调用 fget,并由 fget 返回相应值;
对 property 实例进行赋值操作(xiaoming.score = 80)则会调用 fset,并由 fset 定义完成相应操作;
删除 property 实例(del xiaoming),则会调用 fdel 实现该实例的删除;
doc 则是该 property 实例的字符说明;
fget/fset/fdel/doc 需自定义,如果只设置了fget,则该实例为只读对象;
这看起来和本篇开头所说的 descriptor 的功能非常相似,让我们回顾一下 descriptor:
“descriptor 就是一类实现了__get__(), __set__(), __delete__()方法的对象。”
@~@ 如果你这次又秒懂了,那么请再次收下我的膝盖 Orz...
另外,Property 还有个装饰器语法糖 @property,其所实现的功能与 property() 完全一样:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' @property def score(self): return self.__score @score.setter def score(self, value): #注意方法名称要与上面一致,否则会失效 if value < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = value
我们知道了 property 实例的工作方式了,那么问题又来了:它是怎么实现的?
事实上 Property 确实是基于 descriptor 而实现的,下面进入我们的正题 descriptor 吧!
descriptor 描述符
照样先不管 descriptor 是啥,咱们还是先看栗子,对于上面 Property 实现的功能,我们可以通过自定义的 descriptor 来实现:
class NonNegative(): def __init__(self): pass def __get__(self, ist, cls): return 'descriptor get: ' + str(ist.__score ) #这里加上字符描述便于看清调用 def __set__(self, ist, value): if value < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") print('descriptor set:', value) ist.__score = value class MathScore(): score = NonNegative() def __init__(self, std_id, score): self.std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Score can't be negative number!") self.__score = score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed'
我们新定义了一个 NonNegative 类,并在其内实现了__get__、__set__方法,然后在 MathScore 类中实例化了一个 NonNegative 的实例 score,注意!!!重要的事情说三遍:score 实例是 MathScore 的类属性!!!类属性!!!类属性!!!这个 Mathscore.score 属性同上面 Property 的 score 实例的功能是一样的,只不过 Mathscore.score 调用的 get、set 并不定义在 Mathscore 内,而是定义在 NonNegative 类中,而 NonNegative 类就是一个 descriptor 对象!
纳尼? NonNegative 类的定义中可没见到半个 “descriptor” 的字样,怎么就成了 descriptor 对象???
淡定! 重要的事情这里只说一遍:任何实现 __get__,__set__ 或 __delete__ 方法中一至多个的类,就是 descriptor 对象。所以 NonNegative 自然是一个 descriptor 对象。
那么 descriptor 对象与普通类比有什么特别之处呢? 先不急,来看看上端代码的效果:
xiaoming = MathScore(10, 90) xiaoming.score Out[67]: 'descriptor get: 90' xiaoming.score = 80 descriptor set: 80 wangerma = MathScore(11, 70) wangerma.score Out[70]: 'descriptor get: 70' wangerma.score = 60 Out[70]: descriptor set: 60 wangerma.score Out[73]: 'descriptor get: 60' xiaoming.score Out[74]: 'descriptor get: 80' xiaoming.score = -90 ValueError: Score can't be negative number!
可以发现,MathScore.score 虽然是一个类属性,但它却可以通过实例的进行赋值,且面对不同的 MathScore 实例 xiaoming、wangerma 的赋值和调用,并不会产生冲突!因此看起来似乎更类似于 MathScore 的实例属性,但与实例属性不同的是它并不通过 MathScore 实例的读写方法操作值,而总是通过 NonNegative 实例的 __get__ 和 __set__ 对值进行操作,那么它是怎么做到这点的?
注意看 __get__、__set__ 的参数
def __get__(self, ist, cls): #self:descriptor 实例本身(如 Math.score),ist:调用 score 的实例(如 xiaoming),cls:descriptor 实例所在的类(如MathScore)
...
def __set__(self, ist, value): #score 就是通过这些传入的 ist 、cls 参数,实现对 MathScore 及其具体实例属性的调用和改写的
...
OK, 现在我们基本搞清了 descriptor 实例是如何实现对宿主类的实例属性进行模拟的。事实上 Property 实例的实现方式与上面的 NonNegative 实例类似。那么我们既然有了 Propery,为什么还要去自定义 descriptor 呢?
答案在于:更加逼真的模拟实例属性(想想 MathScore.__init__里面那恶心的判断语句),还有最重要的是:代码重用!!!
简而言之:通过单个 descriptor 对象,可以更加逼真的模拟实例属性,并且可以实现对宿主类实例的多个实例属性进行操作。
O.O! 如果你又秒懂了,那么你可以直接跳到下面写评论了...
看个栗子:假如不仅要判断学生的分数是否为负数,而且还要判学生的学号是否为负值,使用 property 的实现方式是这样子的:
class MathScore(): def __init__(self, std_id, score): if std_id < 0: raise ValueError("Can't be negative number!") self.__std_id = std_id if score < 0: raise ValueError("Can't be negative number!") self.__score = score def check(self): if self.__score >= 60: return 'pass' else: return 'failed' @property def score(self): return self.__score @score.setter def score(self, value): if value < 0: raise ValueError("Can't be negative number!") self.__score = value @property def std_id(self): return self.__std_id @std_id.setter def std_id(self, idnum): if idnum < 0: raise ValueError("Can't be negative nmuber!") self.__std_id = idnum
Property 实例最大的问题是:
无法影响宿主类实例的初始化,所以咱必须在__init__ 加上那丑恶的 if ...
单个 Property 实例仅能针对宿主类实例的单个属性,如果需要对多个属性进行控制,则必须定义多个 Property 实例, 这真是太蛋疼了!
但是自定义 descriptor 可以很好的解决这个问题,看下实现:
class NonNegative(): def __init__(self): self.dic = dict() def __get__(self, ist, cls): print('Description get', ist) return self.dic[ist] def __set__(self, ist, value): print('Description set', ist, value) if value < 0: raise ValueError("Can't be negative number!") self.dic[ist] = value class MathScore(): score = NonNegative() std_id = NonNegative() def __init__(self, std_id, score): #这里并未创建实例属性 std_id 和 score, 而是调用 MathScore.std_id 和 MathScore.score self.std_id = std_id self.score = score def check(self): if self.score >= 60: return 'pass' else: return 'failed'
哈哈~! MathScore.__init__ 内终于没了 if ,代码也比上面的简洁不少,但是功能一个不少,且实例之间不会相互影响:
事实上,MathScore 多个实例的同一个属性,都是通过单个 MathScore 类的相应类属性(也即 NonNegative 实例)操作的,这同 property 一致,但它又是怎么克服 Property 的两个不足的呢?秘诀有三个:
Property 实例本质上是借助类属性,变向对实例属性进行操作,而 NonNegative 实例则是完全通过类属性模拟实例属性,因此实例属性其实根本不存在;
NonNegative 实例使用字典记录每个 MathScore 实例及其对应的属性值,其中 key 为 MathScore 实例名:比如 score 实例就是使用 dic = {‘Zhangsan':50, ‘Lisi':90} 记录每个实例对应的 score 值,从而确保可以实现对 MathScore 实例属性的模拟;
MathScore 通过在__init__内直接调用类属性,从而实现对实例属性初始化赋值的模拟,而 Property 则不可能,因为 Property 实例(也即MathScore的类属性)是真实的操作 MathScore 实例传入的实例属性以达到目的,但如果在初始化程序中传入的不是实例属性,而是类属性(也即 Property 实例本身),则会陷入无限递归(PS:想一下如果将前一个property 实例实现中的self.__score 改成这里的 self.score 会发生什么)。
这三点看的似懂非懂,没关系,来个比喻:
每个 descriptor 实例(MathScore.score 和 MathScore.std_id)都是类作用域里的一个篮子,篮子里放着写着每个 MathScore 实例名字的盒子(‘zhangsan','lisi‘),同一个篮子里的盒子只记录同样属性的值(比如score篮子里的盒子只记录分数值),当 MathScore 的实例对相应属性进行操作时,则找到对应的篮子,取出标有该实例名字的盒子,并对其进行操作。
因此,实例对应的属性,压根不在实例自己的作用域内,而是在类作用域的篮子里,只不过我们可以通过 xiaoming.score 这样的方式进行操作而已,所以其实际的调用的逻辑是这样的:下图右侧的实例分别通过红线和黑线对score和std_id 进行操作,他们首先通过类调用相应的类属性,然后类属性通过对应的 descriptor 实例作用域对操作进行处理,并返回给类属性相应结果,最后让实例感知到。
看到这里,很多童鞋可能不淡定了,因为大家都知道在 Python 中采取 xiaoming.score = 10 这样的赋值方式,如果 xiaoming 没有 score 这样的实例属性,必定会自动创建该实例属性,怎么会去调用 MathScore 的 score 呢?
首先,要鼓掌!!! 给想到这点的童鞋点赞!!!其实上面在说 Property 的时候这个问题就产生了。
其次,Python 为了实现 discriptor 确实对属性的调用顺序做出了相应的调整,这些将会“Python 的 descriptor(下)”中介绍。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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