Python黑魔法@property装饰器的使用技巧解析

@property有什么用呢?表面看来,就是将一个方法用属性的方式来访问.
上代码,代码最清晰了.

    class Circle(object): 
      def __init__(self, radius): 
        self.radius = radius 

      @property 
      def area(self): 
        return 3.14 * self.radius ** 2 

    c = Circle(4) 
    print c.radius 
    print c.area 

可以看到,area虽然是定义成一个方法的形式,但是加上@property后,可以直接c.area,当成属性访问.
现在问题来了,(不是挖掘机技术哪家强),每次调用c.area,都会计算一次,太浪费cpu了,怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property.

    class lazy(object): 
      def __init__(self, func): 
        self.func = func 

      def __get__(self, instance, cls): 
        val = self.func(instance) 
        setattr(instance, self.func.__name__, val) 
        return val 

    class Circle(object): 
      def __init__(self, radius): 
        self.radius = radius 

      @lazy 
      def area(self): 
        print 'evalute' 
        return 3.14 * self.radius ** 2 

    c = Circle(4) 
    print c.radius 
    print c.area 
    print c.area 
    print c.area 

可以看到,'evalute'只输出了一次.如果看了我前面几篇博文,对@lazy的机制应该很好理解.
在这里,lazy类有get方法,说明是个描述器,第一次执行c.area的时候,因为顺序问题,先去c.dict中找,没找到,就去类空间找,在类Circle中,有area()方法,于是就被get拦截.
在get中,调用实例的area()方法算出结果,并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它,即加到c.dict中去.
再次执行c.area的时候,先去c.dict找,因为此时已经有了,就不会经过area()方法和get了.

注意点
请注意以下代码场景：

代码片段1：
Python2.6代码

    class Parrot(object): 
      def __init__(self): 
        self._voltage = 100000 

      @property 
      def voltage(self): 
        """Get the current voltage.""" 
        return self._voltage 

    if __name__ == "__main__": 
      # instance 
      p = Parrot() 
      # similarly invoke "getter" via @property 
      print p.voltage 
      # update, similarly invoke "setter" 
      p.voltage = 12 

代码片段2：
Python2.6代码

    class Parrot: 
      def __init__(self): 
        self._voltage = 100000 

      @property 
      def voltage(self): 
        """Get the current voltage.""" 
        return self._voltage 

    if __name__ == "__main__": 
      # instance 
      p = Parrot() 
      # similarly invoke "getter" via @property 
      print p.voltage 
      # update, similarly invoke "setter" 
      p.voltage = 12 

代码1、2的区别在于

    class Parrot(object): 

在python2.6下，分别运行测试
片段1：将会提示一个预期的错误信息 AttributeError: can't set attribute
片段2：正确运行

参考python2.6文档，@property将提供一个ready-only property，以上代码没有提供对应的@voltage.setter，按理说片段2代码将提示运行错误，在python2.6文档中，我们可以找到以下信息：

BIF:
property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]])
Return a property attribute for new-style classes (classes that derive from object).
原来在python2.6下，内置类型 object 并不是默认的基类，如果在定义类时，没有明确说明的话（代码片段2），我们定义的Parrot（代码片段2）将不会继承object

而object类正好提供了我们需要的@property功能，在文档中我们可以查到如下信息：

new-style class
Any class which inherits from object. This includes all built-in types like list and dict. Only new-style classes can use Python's newer, versatile features like slots, descriptors, properties, and getattribute().

同时我们也可以通过以下方法来验证
Python 2.6代码

    class A: 
      pass 

    >>type(A) 
    <type 'classobj'> 

Python 2.6代码

    class A(object): 
      pass 

    >>type(A) 
    <type 'type'> 

从返回的<type 'classobj'>，<type 'type'>可以看出<type 'type'>是我们需要的object类型（python 3.0 将object类作为默认基类，所以都将返回<type 'type'>）

为了考虑代码的python 版本过渡期的兼容性问题，我觉得应该定义class文件的时候，都应该显式定义object，做为一个好习惯

最后的代码将如下：

    class Parrot(object): 
      def __init__(self): 
        self._voltage = 100000 

      @property 
      def voltage(self): 
        """Get the current voltage.""" 
        return self._voltage 

      @voltage.setter 
      def voltage(self, new_value): 
        self._voltage = new_value 

    if __name__ == "__main__": 
      # instance 
      p = Parrot() 
      # similarly invoke "getter" via @property 
      print p.voltage 
      # update, similarly invoke "setter" 
      p.voltage = 12 

另外，@property是在2.6、3.0新增的，2.5没有该功能。