Python描述器descriptor详解

Jun 10, 2016 pm 03:18 PM
python

前面说了descriptor,这个东西其实和Java的setter,getter有点像。但这个descriptor和上文中我们开始提到的函数方法这些东西有什么关系呢?

所有的函数都可以是descriptor,因为它有__get__方法。

复制代码 代码如下:

>>> def hello(): 
    pass 
>>> dir(hello) 
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__get__ 
', '__getattribute__',  
'__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__',  
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__str__', 'func_closure',  
'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name'] 
>>>  

 注意,函数对象没有__set__和__del__方法,所以它是个non-data descriptor.

方法其实也是函数,如下:

复制代码 代码如下:

>>> class T(object): 
    def hello(self): 
        pass 
>>> T.__dict__['hello'] 
 
>>> 

 或者,我们可以把方法看成特殊的函数,只是它们存在于类 中,获取函数属性时,返回的不是函数本身(比如上面的),而是返回函数的__get__方法的返回值,接着上面类T的定义:

>>> T.hello   获取T的hello属性,根据查找策略,从T的__dict__中找到了,找到的是,但不会直接返回,因为它有__get__方法,所以返回的是调用它的__get__(None, T)的结果:一个unbound方法。


>>> f = T.__dict__['hello']   #直接从T的__dict__中获取hello,不会执行查找策略,直接返回了

复制代码 代码如下:

>>> f

>>> t = T()                
>>> t.hello                     #从实例获取属性,返回的是调用的__get__(t, T)的结果:一个bound方法。

复制代码 代码如下:

>
>>>

 为了证实我们上面的说法,在继续下面的代码(f还是上面的):

复制代码 代码如下:

>>> f.__get__(None, T) 
 
>>> f.__get__(t, T) 

 好极了!

总结一下:

      1.所有的函数都有__get__方法

      2.当函数位于类的__dict__中时,这个函数可以认为是个方法,通过类或实例获取该函数时,返回的不是函数本身,而是它的__get__方法返回值。

我承认我可能误导你认为方法就是函数,是特殊的函数。其实方法和函数还是有区别的,准确的说:方法就是方法,函数就是函数。

复制代码 代码如下:

>>> type(f) 
 
>>> type(t.hello) 
 
>>> type(T.hello) 
 
>>>  

 函数是function类型的,method是instancemethod(这是普通的实例方法,后面会提到classmethod和staticmethod)。

关于unbound method和bound method,再多说两句。在c实现中,它们是同一个对象(它们都是instancemethod类型的),我们先看看它们里面到底是什么

复制代码 代码如下:

>>> dir(t.hello) 
['__call__', '__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__get__', '__getattribute__',  
'__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',  
'__str__', 'im_class', 'im_func', 'im_self'] 

 __call__说明它们是个可调用对象,而且我们还可以猜测,这个__call__的实现应该大致是:转调另外一个函数(我们期望的哪个,比如上面的hello),并以对象作为第一参数。

要 注意的是im_class,im_func,im_self。这几个东西我们并不陌生,在t.hello里,它们分别代表T,hello(这里是存储在 T.__dict__里的函数hello)和t。有了这些我们可以大致想象如何纯Python实现一个instancemethod了:)。

其实还有几个内建函数都和descriptor有关,下面简单说说。

classmethod

classmethod能将一个函数转换成类方法,类方法的第一个隐含参数是类本身 (普通方法的第一个隐含参数是实例本身),类方法即可从类调用,也可以从实例调用(普通方法只能从实例调用)。

复制代码 代码如下:

>>> class T(object): 
    def hello(cls): 
        print 'hello', cls 
    hello = classmethod(hello)   #两个作用:把hello装换成类方法,同时隐藏作为普通方法的hello  
>>> t = T() 
>>> t.hello() 
hello  
>>> T.hello() 
hello  
>>>  

 注意:classmethod是个类,不是函数。classmethod类有__get__方法,所以,上面的t.hello和T.hello获得实际上是classmethod的__get__方法返回值

复制代码 代码如下:

>>> t.hello 

>>> type(t.hello) 
 
>>> T.hello 

>>> type(T.hello) 
 
>>>  

 从 上面可以看出,t.hello和T.hello是instancemethod类型的,而且是绑定在T上的。也就是说classmethod的 __get__方法返回了一个instancemethod对象。从前面对instancemethod的分析上,我们应该可以推断:t.hello的 im_self是T,im_class是type(T是type的实例),im_func是函数hello

复制代码 代码如下:

>>> t.hello.im_self 
 
>>> t.hello.im_class 
 
>>> t.hello.im_func 
 
>>>  

 完全一致!所以实现一个纯Python的classmethod也不难:)

staticmethod

staticmethod能将一个函数转换成静态方法,静态方法没有隐含的第一个参数。

复制代码 代码如下:

class T(object): 
    def hello(): 
        print 'hello' 
    hello = staticmethod(hello)     
>>> T.hello()   #没有隐含的第一个参数 
hello 
>>> T.hello 
 
>>> 

 T.hello直接返回了一个函数。猜想staticmethod类的__get__方法应该是直接返回了对象本身。

还有一个property,和上面两个差不多,它是个data descriptor。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

2時間のPython計画:現実的なアプローチ 2時間のPython計画:現実的なアプローチ Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Redisキューの読み方 Redisキューの読み方 Apr 10, 2025 pm 10:12 PM

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

Redisのサーバーバージョンを表示する方法 Redisのサーバーバージョンを表示する方法 Apr 10, 2025 pm 01:27 PM

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。

Redisでサーバーを開始する方法 Redisでサーバーを開始する方法 Apr 10, 2025 pm 08:12 PM

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

ビジネスのニーズに応じてRedisメモリサイズを設定する方法は? ビジネスのニーズに応じてRedisメモリサイズを設定する方法は? Apr 10, 2025 pm 02:18 PM

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

メモリに対するRedisの持続性の影響は何ですか? メモリに対するRedisの持続性の影響は何ですか? Apr 10, 2025 pm 02:15 PM

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Redisメモリ構成パラメーターとは何ですか? Redisメモリ構成パラメーターとは何ですか? Apr 10, 2025 pm 02:03 PM

** Redisメモリ構成のコアパラメーターはMaxMemoryであり、Redisが使用できるメモリの量を制限します。この制限を超えると、Redisは、Maxmemory-Policyに従って除去戦略を実行します。これには、次のようになります。その他の関連パラメーターには、Maxmemory-Samples(LRUサンプル量)、RDB圧縮が含まれます

See all articles