深入理解 python 虚拟机：描述器的王炸应用-property、staticmethod 和 classmehtod

深入理解 python 虚拟机：描述器的王炸应用-property、staticmethod 和 classmehtod

在本篇文章当中主要给大家介绍描述器在 python 语言当中有哪些应用，主要介绍如何使用 python 语言实现 python 内置的 proterty 、staticmethod 和 class method 。

property

当你在编写Python代码时，你可能会遇到一些需要通过方法来访问或设置的属性。Python中的 property 装饰器提供了一种优雅的方式来处理这种情况，允许你将这些方法封装为属性，从而使代码更加简洁和易于阅读。在本文中，我将向你介绍 property 装饰器的工作原理以及如何在你的代码中使用它。

什么是 property？

Python 中的 property 是一种装饰器，它允许你定义一个方法，使其看起来像一个属性。换句话说，property 允许你以属性的方式访问或设置类的数据成员，而不必直接调用一个方法。

在 Python 中，属性通常是一个对象的数据成员，它们可以通过直接访问对象来获取或设置。然而，有时候你可能需要在获取或设置属性时执行某些额外的操作，例如进行类型检查、范围检查或计算属性等。在这种情况下，使用 property 装饰器可以让你以属性的方式访问或设置这些属性，并在访问或设置时执行额外的操作。

如何使用 property？

让我们看一个简单的例子，假设你正在编写一个表示矩形的类，并且你想要在计算矩形的面积时执行一些额外的操作。你可以使用 property 装饰器来实现这个功能，如下所示：

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self._width = width
        self._height = height
    
    @property
    def width(self):
        return self._width
    
    @width.setter
    def width(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("Width must be positive")
        self._width = value
    
    @property
    def height(self):
        return self._height
    
    @height.setter
    def height(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("Height must be positive")
        self._height = value
    
    @property
    def area(self):
        return self._width * self._height

在这个示例中，我们使用 property 装饰器定义了三个属性：width、height和area。每个属性都有一个 getter 方法和一个 setter 方法，它们分别负责获取和设置属性的值。当你使用类的实例访问这些属性时，你会发现它们似乎就像是一个普通的属性，而不是一个方法。

注意，getter 方法没有参数，而 setter 方法接受一个参数。当你通过类的实例访问属性时，你只需要使用点运算符即可访问这些属性，就像这样：

rect = Rectangle(10, 20)
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

输出结果：

10
20
200

你也可以像下面这样设置属性的值：

rect.width = 5
rect.height = 10
print(rect.width)
print(rect.height)
print(rect.area)

输出结果如下所示：

5
10
50

在设置 width 或 height 属性的值时，会执行对应的 setter 方法进行类型检查和范围检查。如果值不符合要求，将会抛出一个 ValueError 异常。这使得你的代码更加健壮和可靠。

除了在属性的 getter 和 setter 方法中执行额外的操作外，你还可以使用 property 装饰器计算属性。计算属性是指，当你访问属性时，它不是从类的实例中获取数据，而是基于类的其他数据成员进行计算。例如，如果你有一个表示温度的类，你可以定义一个计算属性，用于将摄氏度转换为华氏度，如下所示：

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self._celsius = celsius
    
    @property
    def celsius(self):
        return self._celsius
    
    @celsius.setter
    def celsius(self, value):
        self._celsius = value
    
    @property
    def fahrenheit(self):
        return (self._celsius * 9/5) + 32

在这个示例中，我们定义了一个 Temperature 类，它包含一个 celsius 属性和一个 fahrenheit 属性。celsius 属性是一个普通的属性，可以直接访问和设置。而 fahrenheit 属性是一个计算属性，它基于 celsius 属性计算而来。当你访问 fahrenheit 属性时，它将自动计算出相应的华氏度并返回。你可以会对上面的代码有点疑惑celsius.setter 是什么，他是那里来的，事实上在它上面的 @property 执行之后 celsius 已经不再是一个函数了，而是一个 property 的类产生的对象了，因此 celsius.setter 是 property 类中的 setter 属性了，事实上他是一个类的方法了，而装饰器 @celsius.setter 就是将 def celsius(self, value) 这个函数作为参数传递给方法 celsius.setter。

我们介绍了 Python 中的 property 装饰器，它允许你将方法封装为属性，并在访问或设置属性时执行额外的操作。通过使用 property 装饰器，你可以编写更加简洁、优雅和可读的代码，同时使代码更加健壮和可靠。

property 的本质

property 是 python 内置的一个类，注意它是类。在前面的内容当中我们已经详细讨论过了装饰器的原理，并且从字节码的角度进行了分析。因此我们可以很容易理解上面 Temperature 类。我们可以将装饰器展开：

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self._celsius = celsius

    def celsius1(self):
        return self._celsius

    celsius = property(celsius1)

    def celsius2(self, value):
        self._celsius = value

    celsius = celsius.setter(celsius2)

    def fahrenheit(self):
        return (self._celsius * 9 / 5) + 32

    fahrenheit = property(fahrenheit)


if __name__ == '__main__':
    t = Temperature(10)
    print(t.celsius)
    t.celsius = 100
    print(t.celsius)
    print(t.fahrenheit)

上面的程序输出结果如下所示：

10
100
212.0

可以看到上面的程序正确的输出了结果，符合我们对与 property 的理解和使用。从上面的分析我们可以看到 property 本质就是一个 python 的类，因此我可以完全自己实现一个和内置的 property 类相同功能的类。

在 python 语言层面实现 property 机制

具体的实现代码如下所示：

class Property:
    "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"

    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel
        if doc is None and fget is not None:
            doc = fget.__doc__
        self.__doc__ = doc
        self._name = ''

    def __set_name__(self, owner, name):
        self._name = name

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:
            return self
        if self.fget is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no getter")
        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):
        if self.fset is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no setter")
        self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):
        if self.fdel is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no deleter")
        self.fdel(obj)

    def getter(self, fget):
        prop = type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

    def setter(self, fset):
        prop = type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

    def deleter(self, fdel):
        prop = type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

现在对上面我们自己实现的类对象进行使用测试：

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        self._width = width
        self._height = height

    @Property
    def width(self):
        return self._width

    @width.setter
    def width(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("Width must be positive")
        self._width = value

    @Property
    def height(self):
        return self._height

    @height.setter
    def height(self, value):
        if value <= 0:
            raise ValueError("Height must be positive")
        self._height = value

    @Property
    def area(self):
        return self._width * self._height


if __name__ == '__main__':
    rect = Rectangle(10, 20)
    print(rect.width)
    print(rect.height)
    print(rect.area)

    rect.width = 5
    rect.height = 10
    print(rect.width)
    print(rect.height)
    print(rect.area)

上面的程序输出结果如下所示：

10
20
200
5
10
50

可以看到正确的输出了结果。

现在我们来好好分析一下我们在上面使用到的自己实现的 Property 类是如何被调用的，在前面的内容当中我们已经讨论过了，只有类属性才可能是描述器，我们在使用 @Property 的时候是获取到对应的函数，更准确的说是获得对象的 get 函数，然后使用 @Property 的类当中的原来的函数就变成了 Property 对象了，后面就可以使用对象的 setter 方法了。

然后在使用 rect.width 或者 rect.height 方法的时候就活触发描述器的机制， rect 对象就会被传入到描述器的 __get__方法，然后在这个方法当中将传入的对象再传给之前得到的 fget 函数，就完美的实现了我们想要的效果。

classmethod 和 staticmethod

在 Python 中，staticmethod 和 classmethod 是两个常用的装饰器，它们分别用于定义静态方法和类方法。

staticmethod

staticmethod 是一个装饰器，它可以将一个函数定义为静态方法。静态方法与类实例无关，可以在不创建类实例的情况下直接调用，但它们仍然可以通过类名访问。

下面是一个简单的示例：

class MyClass:
    @staticmethod
    def my_static_method(x, y):
        return x + y

print(MyClass.my_static_method(1, 2))

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，并使用 @staticmethod 装饰器将 my_static_method 方法定义为静态方法。然后我们可以通过 MyClass.my_static_method(1, 2) 直接调用该方法，而不需要创建 MyClass 的实例。需要注意的是，静态方法没有对类或实例进行任何修改，因此它们通常用于一些独立的、无状态的函数，或者在类中定义的一些帮助函数。

那么 staticmethod 是如何在语法层面实现的呢？这又离不开描述器了，在上面的代码当中我们使用 staticmethod 装饰函数 my_static_method 然后在类 MyClass 当中会有一个类 staticmethod 的对象，且名字为 my_static_method 。我们需要注意到的是上面的过程用一行代码表示为 my_static_method = staticmethod(my_static_method)，传入的 my_static_method 就是 my_static_method 函数，那么这就很简单了，当使用 my_static_method 的属性时候，我们可以在描述器的函数 __get__ 当中直接返回传入的函数即可。

我们自己实现的 StaticMethod 如下所示：

class StaticMethod:
    "Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

    def __init__(self, f):
        self.f = f
        f = functools.update_wrapper(self, f)

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.f

    def __call__(self, *args, **kwds):
        return self.f(*args, **kwds)

我们使用上面自己实现的类：

class MyClass(object):

    @StaticMethod
    def demo():
        return "demo"


if __name__ == '__main__':
    a = MyClass()
    print(a.demo())

上面的程序会输出字符串 "demo" 。

classmethod

classmethod 是另一个装饰器，它可以将一个函数定义为类方法。类方法与静态方法类似，但它们接收的第一个参数是类对象而不是实例对象。类方法通常用于实现与类有关的操作，如工厂方法或构造函数。

下面是一个使用 classmethod 的示例：

class MyClass:
    num_instances = 0
    
    def __init__(self):
        MyClass.num_instances += 1
    
    @classmethod
    def get_num_instances(cls):
        return cls.num_instances

obj1 = MyClass()
obj2 = MyClass()
print(MyClass.get_num_instances())

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，它包含一个类变量 num_instances 和一个构造函数。然后，我们使用 @classmethod 装饰器将 get_num_instances 方法定义为类方法，并将 cls 参数用于访问类变量 num_instances。

在创建 MyClass 的两个实例后，我们调用 MyClass.get_num_instances() 来获取当前创建的实例数。因为我们使用了类方法，所以可以直接通过类名调用该方法。

需要注意的是，类方法可以在类和实例之间共享，因为它们都可以访问类变量。另外，类方法可以被子类继承和重写，因为它们接收的第一个参数是类对象，而不是固定的类名。

在小节中，我们介绍了 Python 中的两种常用装饰器，即 staticmethod 和 classmethod。staticmethod 用于定义与类实例无关的静态方法，而 classmethod 用于定义与类相关的操作，如工厂方法或构造函数。两种装饰器都可以通过类名进行访问，但 classmethod 还可以被子类继承和重写，因为它们接收的第一个参数是类对象。

需要注意的是，staticmethod 和 classmethod 都可以被类或实例调用，但它们不同的是，classmethod 的第一个参数是类对象，而 staticmethod 没有这样的参数。因此，classmethod 可以访问类变量，而 staticmethod 不能访问类变量。

下面是一个更具体的比较：

class MyClass:
    class_var = 'class_var'

    @staticmethod
    def static_method():
        print('This is a static method')
        
    @classmethod
    def class_method(cls):
        print('This is a class method')
        print(f'The class variable is: {cls.class_var}')

obj = MyClass()

 静态方法可以被类或实例调用
MyClass.static_method()
obj.static_method()

 类方法可以被类或实例调用，并且可以访问类变量
MyClass.class_method()
obj.class_method()

在这个示例中，我们定义了一个 MyClass 类，并分别定义了静态方法和类方法。在调用静态方法时，我们可以使用类名或实例名进行调用，因为静态方法与类或实例无关。而在调用类方法时，我们必须使用类名或实例名进行调用，并且类方法可以访问类变量。总的来说，staticmethod 和 classmethod 是 Python 中两个非常有用的装饰器，它们可以帮助我们更好地组织和管理代码。需要根据实际情况来选择使用哪种装饰器，以便实现最佳的代码设计和可维护性。

同样的道理我们可以实现自己的 ClassMethod

class ClassMethod:
    "Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

    def __init__(self, f):
        self.f = f
        functools.update_wrapper(self, f)

    def __get__(self, obj, cls=None):
        if cls is None:
            cls = type(obj)
        return MethodType(self.f, cls)

我们对上面的代码进行测试：

class Myclass:

    @ClassMethod
    def demo(cls):
        return "demo"


if __name__ == '__main__':
    a = Myclass()
    print(a.demo())

上面的代码可以正确的输出字符串"demo" 。

总结

在本篇文章当中主要给大家介绍了描述器的三个应用，仔细介绍了这三个类的使用方法，并且详细介绍了如何使用 python 实现同样的效果，这对于我们深入理解 python 面向对象编程非常有帮助，我们可以理解很多黑科技的内容，对于整个类的语法有更加深入的理解。

---

本篇文章是深入理解 python 虚拟机系列文章之一，文章地址：https://github.com/Chang-LeHung/dive-into-cpython

更多精彩内容合集可访问项目：https://github.com/Chang-LeHung/CSCore

关注公众号：一无是处的研究僧，了解更多计算机（Java、Python、计算机系统基础、算法与数据结构）知识。