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Python中的descriptor描述器简明使用指南(python中的description)

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当定义迭代器的时候,描述是实现迭代协议的对象,即实现__iter__方法的对象。同理,所谓描述器,即实现了描述符协议,即__get__, __set__, 和 __delete__方法的对象。

单看定义,还是比较抽象的。talk is cheap。看代码吧:

定义了一个类WebFramework,它实现了描述符协议__get__和__set__,该对象(类也是对象,一切都是对象)即成为了一个描述器。同时实现__get__和__set__的称之为资料描述器(data descriptor)。仅仅实现__get__的则为非描述器。两者的差别是相对于实例的字典的优先级。

Python中的descriptor描述器简明使用指南(python中的description)

如果实例字典中有与描述器同名的属性,如果描述器是资料描述器,优先使用资料描述器,如果是非资料描述器,优先使用字典中的属性。

描述器的调用对于这类魔法,其调用方法往往不是直接使用的。例如装饰器需要用 @ 符号调用。迭代器通常在迭代过程,或者使用 next 方法调用。描述器则比较简单,对象属性的时候会调用。

描述器的应用描述器的作用主要在方法和属性的定义上。既然我们可以重新描述类的属性,那么这个魔法就可以改变类的一些行为。最简单的应用则是可以配合装饰器,写一个类属性的缓存。Flask的作者写了一个werkzeug网络工具库,里面就使用描述器的特性,实现了一个缓存器。

运行结果可见,first calculate只在第一次调用时候被计算之后就把结果缓存起来了。这样的好处是在网络编程中,对HTTP协议的解析,通常会把HTTP的header解析成python的一个字典,而在视图函数的时候,可能不知一次的访问这个header,因此把这个header使用描述器缓存起来,可以减少多余的解析。

描述器在python的应用十分广泛,通常是配合装饰器一起使用。强大的魔法来自强大的责任。描述器还可以用来实现ORM中对sql语句的"预编译"。恰当的使用描述器,可以让自己的Python代码更优雅。

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