什么是描述符，Python描述符详解

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国於

10月09日发表在 Python 面向对象编程语言阅读 286 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

描述符可以看作是一种实现了特定协议的对象，它可以被其他类使用，以便对其属性的访问和修改进行控制。

在Python中，描述符实际上是实现了__get__、__set__和__delete__方法的对象。这些方法定义了当一个描述符对象被用于访问、修改或删除属性时的行为。

当一个描述符对象被用于访问属性时，__get__方法会被调用，并且返回属性的值。当一个描述符对象被用于修改属性时，__set__方法会被调用，并且用新值更新属性的值。当一个描述符对象被用于删除属性时，__delete__方法会被调用，并且删除属性。

通过使用描述符，我们可以在类的属性级别上控制属性的访问、修改和删除。这种控制可以用于实现属性的类型检查、限制范围，以及其他复杂的逻辑。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用描述符实现一个整数属性的类型检查：

class IntegerDescriptor:  
    def __get__(self, instance, owner):  
        return instance._value  
    def __set__(self, instance, value):  
        if not isinstance(value, int):  
            raise ValueError("Value must be an integer")  
        instance._value = value  
class MyClass:  
    value = IntegerDescriptor()  
my_obj = MyClass()  
my_obj.value = 10  # No error  
my_obj.value = "Hello"  # Raises ValueError: Value must be an integer

在这个例子中，IntegerDescriptor是一个描述符类。当value属性被访问时，__get__方法会返回属性的值。当value属性被修改时，__set__方法会进行类型检查，并更新属性的值。

需要注意的是，描述符可以定义在类中作为类属性，也可以定义在类的父类中作为类属性。当一个描述符被定义在一个类中时，它可以被该类的所有实例共享。

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20条评论

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尘封

10月20日

描述符是Python面向对象编程中强大的特性，用于控制属性访问。

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流年开花： @尘封

描述符的确是Python属性管理中的一项关键特性，它通过定义 __get__、__set__ 和 __delete__ 方法来有效控制对属性的访问与修改。使用描述符可以实现许多高级功能，比如类型检查、属性实例化等。

例如，下面这个简单的描述符示例展示了如何控制一个属性的访问：

class IntDescriptor:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__.get(self.name)

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError("Value must be an integer")
        instance.__dict__[self.name] = value

class MyClass:
    age = IntDescriptor('age')

obj = MyClass()
obj.age = 25  # 正确设置
print(obj.age)  # 输出 25

try:
    obj.age = 'twenty-five'  # 错误设置
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出 Value must be an integer

通过这种方式，可以确保 age 属性始终是一个整数，提高了代码的稳定性和可读性。此外，建议深入了解描述符的应用场景，例如在 Flask 的表单验证中，描述符常被用来实现复杂的属性逻辑，可以参考 Python 数据模型了解详细内容。

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藕断

10月27日

通过定义描述符类，能够在属性设置时进行类型检查，比如确保属性为整数。这个例子直观地展示了其用法。

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自演自醉： @藕断

text 可以针对描述符类的使用再补充一些内容，尤其是在属性设置时进行类型检查方面。确实，描述符能够帮助我们优雅地管理属性，确保属性的类型符合预期。例如，可以通过实现一个Integer描述符，来确保只允许整数值被赋值。以下是一个简单的示例：

class Integer:
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError("必须是整数")
        instance.__dict__[self.name] = value

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

class Person:
    age = Integer()

p = Person()
p.age = 25  # 正确
print(p.age)

try:
    p.age = "25"  # 错误
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出：必须是整数

这个示例不仅展示了如何使用描述符类进行类型检查，还说明了如何在设置属性时进行验证，确保数据的正确性。此外，查看更深入的描述符使用场景，可以参考Python官方文档关于描述符。这样能够更全面地理解描述符的强大之处。

11月16日回复举报

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纳木错

11月01日

描述符提供了一种优雅的方式来实现属性的验证和逻辑控制，非常适合需要复杂逻辑的场合。

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枫丹： @纳木错

描述符的确在属性管理中提供了极大的灵活性，特别是在需要对属性赋值进行控制时。比如，修饰器可以有效地处理访问逻辑和类型验证。这种机制在实现复杂逻辑时尤其有效。

考虑一个简单的示例，定义一个描述符来验证类型：

class TypeChecked:
    def __init__(self, expected_type):
        self.expected_type = expected_type

    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, self.expected_type):
            raise TypeError(f'Expected {self.expected_type}, got {type(value)}')
        instance.__dict__[self.name] = value

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


class Person:
    age = TypeChecked(int)

    def __init__(self, age):
        self.age = age


# 使用示例
try:
    p = Person(30)  # 正确
    p.age = 'thirty'  # 触发TypeError
except TypeError as e:
    print(e)

这个示例利用描述符确保age属性始终是一个整数，表现出描述符强大的特性，可以使类的用户更容易遵循约定。此外，也可以参考 Python 官方文档关于描述符以获取更深入的理解。这样不仅可以提升代码的可读性，还能确保在属性操作过程中的一致性和安全性。

11月19日回复举报

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韦国轩

11月09日

使用描述符机制不仅提升代码的可维护性，还增强了安全性，如确保数据完整性。可以参考官方文档了解更多。

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闪电光芒： @韦国轩

描述符的确在实现属性的控制和验证方面提供了强大的功能。通过定义__get__、__set__和__delete__方法，能够对属性的获取、设置和删除进行精细的管理。

例如，下面的代码展示了如何使用描述符来确保一个属性只接受正值：

class PositiveNumber:
    def __get__(self, instance, owner):
        return self.value

    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("必须是正数")
        self.value = value

class MyClass:
    number = PositiveNumber()

obj = MyClass()
obj.number = 10  # 正确设置
print(obj.number)

try:
    obj.number = -5  # 将引发异常
except ValueError as e:
    print(e)

这样的封装不仅提高了代码的健壮性，还让数据的管理更为清晰。在处理复杂数据时，考虑使用描述符可以让代码结构更加优雅。

更多关于描述符的内容可以参考Python官方文档。希望能激发更多对这一特性深入挖掘的讨论！

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埋怨

11月18日

本文简单易懂地展示了描述符在Python中扮演的重要角色，建议将其应用于项目中需要严格属性控制场合中。

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卉儿卉儿： @埋怨

在处理类属性的访问和修改时，描述符的确提供了强大的控制能力。通过实现 __get__、__set__ 和 __delete__ 方法，可以在属性赋值和获取时加入逻辑，从而达到更细致的控制。

例如，在一个类中实现一个简单的描述符，这个描述符可以限定属性值的范围：

class RangeDescriptor:
    def __init__(self, name, min_value, max_value):
        self.name = name
        self.min_value = min_value
        self.max_value = max_value

    def __get__(self, instance, owner):
        return instance.__dict__.get(self.name)

    def __set__(self, instance, value):
        if not (self.min_value <= value <= self.max_value):
            raise ValueError(f"{self.name} must be between {self.min_value} and {self.max_value}")
        instance.__dict__[self.name] = value

class MyClass:
    age = RangeDescriptor('age', 0, 120)

# 示例用法
obj = MyClass()
obj.age = 30  # 正常赋值
print(obj.age)  # 输出: 30

try:
    obj.age = 150  # 会引发 ValueError
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出: age must be between 0 and 120

在上述代码中，对 age 属性的设置被限制在 0 到 120 的范围内，这正体现了描述符的优势。使用描述符来管理属性可以让代码更加清晰且易于维护，尤其是在大型项目中。

此外，值得参考《Python 的描述符与属性管理》这篇文章，深入理解如何灵活运用描述符增强代码的可读性与可维护性。可以访问 Python Documentation 获取更多信息。

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千凡

11月21日

class PositiveIntegerDescriptor:
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError('Value must be positive')
        instance._value = value
my_val = PositiveIntegerDescriptor()

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披着狼皮的羊： @千凡

在讨论描述符时，定义有效性检查的方式确实很重要。您提到的PositiveIntegerDescriptor是一个很好的示例，展示了如何通过__set__方法对值进行条件约束。值得一提的是，完整实现通常还会包括__get__和__delete__方法，以确保对数据的全面控制。

例如，可以考虑扩展您的描述符，使其能够与类属性一起使用，如下所示：

class PositiveIntegerDescriptor:
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError('Value must be positive')
        instance._value = value

    def __get__(self, instance, owner):
        return instance._value

class MyClass:
    value = PositiveIntegerDescriptor()

obj = MyClass()
obj.value = 10  # 有效赋值
print(obj.value)  # 输出：10

try:
    obj.value = -5  # 将引发 ValueError
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出：Value must be positive

通过上述扩展，PositiveIntegerDescriptor不仅能设置值，还能获取值，使其在实际应用中更为有效。还有很多关于描述符的有趣主题，可以参考 Python 官方文档的 Descriptors，深入理解其工作原理和使用场景。在实际开发中，利用描述符可帮助维护数据的一致性和完整性。

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半世晨晓

12月01日

描述符让代码更具灵活性和自适应性。使用它来实现自定义属性行为，无需在每个类中重复相同的代码。

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www.菜地.com： @半世晨晓

text 描述符的确为Python提供了强大的属性管理能力，特别是在需要实现数据封装和自定义行为的场景中。通过使用描述符，可以创建更具可读性和复用性的代码。

例如，以下是一个简单的描述符示例，用于验证一个属性值是否为正数：

class Positive:
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("必须是正数")
        instance.__dict__[self.name] = value

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

class MyClass:
    age = Positive()

# 测试
try:
    obj = MyClass()
    obj.age = 25  # 合法
    print(obj.age)
    obj.age = -5  # 将引发异常
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出：必须是正数

这样的设计使得对类属性的管理变得清晰，避免了在类中多次重复相同的逻辑。如果需要扩展，可以轻松地添加其他描述符来处理不同属性的需求。

想深入了解描述符的更多应用场景，可以参考 Python Descriptors: A Comprehensive Guide 这篇文章。

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沉沦

12月07日

如果希望了解更多关于Python中描述符的用法，可以查阅一些优秀的开源项目，其中许多都运用到了这个高级特性。

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枫红： @沉沦

对于描述符的使用，确实值得深入探索，这在很多优秀的开源项目中都有体现。例如，当使用 Flask 等框架时，描述符可以帮助管理属性的访问控制和数据验证。

以下是一个简单的描述符示例，它实现了一个只允许设定为正整数的属性：

class PositiveInteger:
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Value must be a positive integer")
        instance.__dict__[self.name] = value

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

class MyClass:
    age = PositiveInteger()

obj = MyClass()
obj.age = 10  # 正确
print(obj.age)

# obj.age = -5  # 这行会抛出 ValueError

这个例子展示了描述符如何统一处理属性访问。查询一些项目如 Django 和 SQLAlchemy，它们在模型定义中广泛利用了描述符，提高了代码的可读性和可维护性。

想要深入学习描述符的使用，可以参考 Python 官方文档中的描述符部分。这样的资料可以帮助更好地理解描述符的强大功能和应用场景。

11月19日回复举报

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幻影

12月08日

在项目中应用描述符，可以显著提高代码健壮性和模块化，有效分离业务逻辑与数据逻辑。

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海天： @幻影

在实现业务逻辑和数据逻辑分离时，描述符的使用确实是一个非常有效的策略。通过定义描述符类，可以对属性的访问、设置和删除进行控制，这样容易提升代码的可读性和可维护性。

例如，可以通过描述符来验证数据类型或值范围，进而保证属性的合法性。以下是一个简单的示例，展示如何利用描述符来实现一个只允许设置为正数的属性：

class PositiveNumber:
    def __set__(self, instance, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("The value must be positive.")
        instance.__dict__[self.name] = value

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

class Product:
    price = PositiveNumber()

    def __init__(self, price):
        self.price = price

# 使用示例
try:
    p = Product(-100)  # 这将抛出一个ValueError
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出: The value must be positive.

这个示例中，PositiveNumber 描述符确保了 Product 类的 price 属性始终是正数。通过这种方法，不仅提升了代码的健壮性，还可以避免在业务逻辑中嵌入太多的数据验证代码，使得类结构更加清晰。

对于想深入了解描述符的用户，可以参考 Python文档中关于描述符的章节，这里有更详细的用法和示例，帮助更好地理解其强大之处。

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韦奉霆

12月16日

文章很好地解释了描述符的概念，用实际示例说明其应用场景。这种技术对数据封装和验证非常有效。

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带刺的玫瑰： @韦奉霆

描述符确实提供了一个优雅的方式来实现属性的封装与验证。对于想要确保数据一致性和有效性的开发者而言，这种方法非常实用。以下是一个简单的示例，展示如何使用描述符进行类型验证：
```python
class IntegerDescriptor:
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError(f'Expected an integer, got {type(value).__name__}')
        instance.__dict__[self.name] = value
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.name = name
class MyClass:
    value = IntegerDescriptor()
obj = MyClass()
obj.value = 10  # 这是有效的
print(obj.value)
try:
    obj.value = "string"  # 这会引发错误
except ValueError as e:
    print(e)

通过这个例子，可以清楚地看到描述符如何用来限制输入类型，从而保护对象状态。建议进一步探索 Python 数据模型中的其他特殊方法，比如 __get__ 和 __delete__，以掌握更高级的描述符功能。更多详细信息可以参考 Python 官方文档的描述符部分。 ```

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