你也許經常會聽到“描述符”這個概念，但是由於大多數的程式設計師很少會使用到他，所以可能你並不太清楚了解它的原理，python視頻教學專欄將詳細介紹
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但是如果你想自己的事業來說更上一層的話，對於python的使用更加熟練的話，我認為你還是應該對描述符的這個概念有一個清晰的了解，這對於你以後的發展有著巨大的幫助，也有利於你將來更深層的python設計的理解。
儘管在開發的過程中，我們沒有直接的使用過描述符，但是它在底層的運用卻是十分頻繁的存在。例如下面的這些：
function 、bound method 、unbound method
、staticmethod 、classmethod什麼是描述符？
在我們了解什麼是描述符前，我們可以先找一個例子來看class A: x = 10print(A.x) # 10
A中定義一個類別屬性x,然後得到它的值。 除了這個直接定義類別屬性的方法外，我們還可以這樣去定義一個類別屬性：
class Ten: def __get__(self, obj, objtype=None): return 10class A: x = Ten() # 属性换成了一个类print(A.x) # 10
x不是一個具體的值了，而是一個類別Ten，透過這個Ten定義了一個__get__方法，傳回具體的值。
我們可以把一個類別的屬性，託管給一個類，而這樣的屬性就是一個描述符簡而言之,
描述子是一個綁定行為屬性
回想，我們在開發時，一般情況下，會叫
行為什麼？ 行為即一個方法。
描述子理解為：物件的屬性並非一個具體的值，而是交給了一個方法去定義。
class Age:
def __get__(self, obj, objtype=None):
if obj.name == 'zhangsan':
return 20
elif obj.name == 'lisi':
return 25
else:
return ValueError("unknow")class Person:
age = Age()
def __init__(self, name):
self.name = name
p1 = Person('zhangsan')print(p1.age) # 20p2 = Person('lisi')print(p2.age) # 25p3 = Person('wangwu')print(p3.age) # unknowage 類別屬性被另一個類別託管了，在這個類別的__get__# 中，它會根據Person 類別的屬性name，決定age 是什麼值。
描述子協定
了解了描述子的定義，現在我們把重點放到託管屬性的類別上。 其實，一個類別屬性想要託管給一個類，這個類別內部實作的方法不能是隨便定義的，它必須遵守「描述子協定」，也就是要實作以下幾個方法：其中一個，那麼這個類別屬性就可以稱為描述符。
另外，描述子又可以分成「資料描述子」與「非資料描述子」：，叫做非數據描述子
之外，還定義了__set__ 或__delete__，叫做資料描述子
__get__ 和__set__ 方法的描述子範例：
# coding: utf8class Age:
def __init__(self, value=20):
self.value = value
def __get__(self, obj, type=None):
print('call __get__: obj: %s type: %s' % (obj, type))
return self.value
def __set__(self, obj, value):
if value <= 0:
raise ValueError("age must be greater than 0")
print('call __set__: obj: %s value: %s' % (obj, value))
self.value = valueclass Person:
age = Age()
def __init__(self, name):
self.name = name
p1 = Person('zhangsan')print(p1.age)# call __get__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> type: <class '__main__.Person'># 20print(Person.age)# call __get__: obj: None type: <class '__main__.Person'># 20p1.age = 25# call __set__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> value: 25print(p1.age)# call __get__: obj: <__main__.Person object at 0x1055509e8> type: <class '__main__.Person'># 25p1.age = -1# ValueError: age must be greater than 0 age 是一個描述符，它的值取決於Age 類別。
age 屬性時，呼叫了Age 的__get__ 和__set__ 方法：
p1.age 时，__get__ 被调用，参数 obj 是 Person 实例，type 是 type(Person)
Person.age 时，__get__ 被调用，参数 obj 是 None，type 是 type(Person)
p1.age = 25时，__set__ 被调用，参数 obj 是 Person 实例，value 是25p1.age = -1时，__set__ 没有通过校验，抛出 ValueError
其中，调用 __set__ 传入的参数，我们比较容易理解，但是对于 __get__ 方法，通过类或实例调用，传入的参数是不同的，这是为什么？
这就需要我们了解一下描述符的工作原理。
描述符的工作原理
要解释描述符的工作原理，首先我们需要先从属性的访问说起。
在开发时，不知道你有没有想过这样一个问题：通常我们写这样的代码 a.b，其背后到底发生了什么？
这里的 a 和 b 可能存在以下情况：
a 可能是一个类，也可能是一个实例，我们这里统称为对象b 可能是一个属性，也可能是一个方法，方法其实也可以看做是类的属性其实，无论是以上哪种情况，在 Python 中，都有一个统一的调用逻辑：
__getattribute__ 尝试获得结果__getattr__
用代码表示就是下面这样：
def getattr_hook(obj, name): try: return obj.__getattribute__(name) except AttributeError: if not hasattr(type(obj), '__getattr__'): raise return type(obj).__getattr__(obj, name)
我们这里需要重点关注一下 __getattribute__，因为它是所有属性查找的入口，它内部实现的属性查找顺序是这样的：
__get__
__dict__ 中查找__dict__ 中查找不到，再看它是否是一个非数据描述符__get__
AttributeError 异常写成代码就是下面这样：
# 获取一个对象的属性 def __getattribute__(obj, name): null = object() # 对象的类型 也就是实例的类 objtype = type(obj) # 从这个类中获取指定属性 cls_var = getattr(objtype, name, null) # 如果这个类实现了描述符协议 descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null) if descr_get is not null: if (hasattr(type(cls_var), '__set__') or hasattr(type(cls_var), '__delete__')): # 优先从数据描述符中获取属性 return descr_get(cls_var, obj, objtype) # 从实例中获取属性 if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj): return vars(obj)[name] # 从非数据描述符获取属性 if descr_get is not null: return descr_get(cls_var, obj, objtype) # 从类中获取属性 if cls_var is not null: return cls_var # 抛出 AttributeError 会触发调用 __getattr__ raise AttributeError(name)
如果不好理解，你最好写一个程序测试一下，观察各种情况下的属性的查找顺序。
到这里我们可以看到，在一个对象中查找一个属性，都是先从 __getattribute__ 开始的。
在 __getattribute__ 中，它会检查这个类属性是否是一个描述符，如果是一个描述符，那么就会调用它的 __get__ 方法。但具体的调用细节和传入的参数是下面这样的：
a 是一个实例，调用细节为：type(a).__dict__['b'].__get__(a, type(a))复制代码
a 是一个类，调用细节为：a.__dict__['b'].__get__(None, a)复制代码
所以我们就能看到上面例子输出的结果。
数据描述符和非数据描述符
了解了描述符的工作原理，我们继续来看数据描述符和非数据描述符的区别。
从定义上来看，它们的区别是：
__get___，叫做非数据描述符__get__ 之外，还定义了 __set__ 或 __delete__，叫做数据描述符此外，我们从上面描述符调用的顺序可以看到，在对象中查找属性时，数据描述符要优先于非数据描述符调用。
在之前的例子中，我们定义了 __get__ 和 __set__，所以那些类属性都是数据描述符。
我们再来看一个非数据描述符的例子：
class A: def __init__(self): self.foo = 'abc' def foo(self): return 'xyz'print(A().foo) # 输出什么？ 复制代码
这段代码，我们定义了一个相同名字的属性和方法 foo，如果现在执行 A().foo，你觉得会输出什么结果？
答案是 abc。
为什么打印的是实例属性 foo 的值，而不是方法 foo 呢？
这就和非数据描述符有关系了。
我们执行 dir(A.foo)，观察结果：
print(dir(A.foo))# [... '__get__', '__getattribute__', ...]复制代码
看到了吗？A 的 foo 方法其实实现了 __get__，我们在上面的分析已经得知：只定义 __get__ 方法的对象，它其实是一个非数据描述符，也就是说，我们在类中定义的方法，其实本身就是一个非数据描述符。
所以，在一个类中，如果存在相同名字的属性和方法，按照上面所讲的 __getattribute__ 中查找属性的顺序，这个属性就会优先从实例中获取，如果实例中不存在，才会从非数据描述符中获取，所以在这里优先查找的是实例属性 foo 的值。
到这里我们可以总结一下关于描述符的相关知识点：
__getattribute__ 是查找一个属性（方法）的入口__getattribute__ 定义了一个属性（方法）的查找顺序：数据描述符、实例属性、非数据描述符、类属性__getattribute__ 方法，会阻止描述符的调用__get__
描述符的使用场景
了解了描述符的工作原理，那描述符一般用在哪些业务场景中呢？
在这里我用描述符实现了一个属性校验器，你可以参考这个例子，在类似的场景中去使用它。
首先我们定义一个校验基类 Validator，在 __set__ 方法中先调用 validate 方法校验属性是否符合要求，然后再对属性进行赋值。
class Validator:
def __init__(self):
self.data = {}
def __get__(self, obj, objtype=None):
return self.data[obj]
def __set__(self, obj, value):
# 校验通过后再赋值
self.validate(value)
self.data[obj] = value
def validate(self, value):
pass
复制代码接下来，我们定义两个校验类，继承 Validator，然后实现自己的校验逻辑。
class Number(Validator):
def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
super(Number, self).__init__()
self.minvalue = minvalue
self.maxvalue = maxvalue
def validate(self, value):
if not isinstance(value, (int, float)):
raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be at least {self.minvalue!r}'
)
if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
)class String(Validator):
def __init__(self, minsize=None, maxsize=None):
super(String, self).__init__()
self.minsize = minsize
self.maxsize = maxsize
def validate(self, value):
if not isinstance(value, str):
raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an str')
if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no smaller than {self.minsize!r}'
)
if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:
raise ValueError(
f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
)复制代码最后，我们使用这个校验类：
class Person:
# 定义属性的校验规则 内部用描述符实现
name = String(minsize=3, maxsize=10)
age = Number(minvalue=1, maxvalue=120)
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# 属性符合规则
p1 = Person('zhangsan', 20)print(p1.name, p1.age)# 属性不符合规则
p2 = person('a', 20)# ValueError: Expected 'a' to be no smaller than 3p3 = Person('zhangsan', -1)# ValueError: Expected -1 to be at least 1复制代码现在，当我们对 Person 实例进行初始化时，就可以校验这些属性是否符合预定义的规则了。
function与method
我们再来看一下，在开发时经常看到的 function、unbound method、bound method 它们之间到底有什么区别？
来看下面这段代码：
class A: def foo(self): return 'xyz'print(A.__dict__['foo']) # <function foo at 0x10a790d70>print(A.foo) # <unbound method A.foo>print(A().foo) # <bound method A.foo of <__main__.A object at 0x10a793050>>复制代码
从结果我们可以看出它们的区别：
function 准确来说就是一个函数，并且它实现了 __get__ 方法，因此每一个 function 都是一个非数据描述符，而在类中会把 function 放到 __dict__ 中存储function 被实例调用时，它是一个 bound method
function 被类调用时， 它是一个 unbound method
function 是一个非数据描述符，我们之前已经讲到了。
而 bound method 和 unbound method 的区别就在于调用方的类型是什么，如果是一个实例，那么这个 function 就是一个 bound method，否则它是一个 unbound method。
property/staticmethod/classmethod
我们再来看 property、staticmethod、classmethod。
这些装饰器的实现，默认是 C 来实现的。
其实，我们也可以直接利用 Python 描述符的特性来实现这些装饰器，
property 的 Python 版实现：
class property: def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): if obj is None: return self.fget if self.fget is None: raise AttributeError(), "unreadable attribute" return self.fget(obj) def __set__(self, obj, value): if self.fset is None: raise AttributeError, "can't set attribute" return self.fset(obj, value) def __delete__(self, obj): if self.fdel is None: raise AttributeError, "can't delete attribute" return self.fdel(obj) def getter(self, fget): return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) def setter(self, fset): return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) def deleter(self, fdel): return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)复制代码
staticmethod 的 Python 版实现：
class staticmethod: def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, obj, objtype=None): return self.func 复制代码
classmethod 的 Python 版实现：
class classmethod: def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, obj, klass=None): if klass is None: klass = type(obj) def newfunc(*args): return self.func(klass, *args) return newfunc 复制代码
除此之外，你还可以实现其他功能强大的装饰器。
由此可见，通过描述符我们可以实现强大而灵活的属性管理功能，对于一些要求属性控制比较复杂的场景，我们可以选择用描述符来实现。
总结
这篇文章我们主要讲了 Python 描述符的工作原理。
首先，我们从一个简单的例子了解到，一个类属性是可以托管给另外一个类的，这个类如果实现了描述符协议方法，那么这个类属性就是一个描述符。此外，描述符又可以分为数据描述符和非数据描述符。
之后我们又分析了获取一个属性的过程，一切的入口都在 __getattribute__ 中，这个方法定义了寻找属性的顺序，其中实例属性优先于数据描述符调用，数据描述符要优先于非数据描述符调用。
另外我們又了解到，方法其實就是一個非資料描述符，如果我們在類別中定義了相同名字的實例屬性和方法，按照__getattribute__ 中的屬性查找順序，實例屬性優先訪問。
最後我們分析了function 和method 的區別，以及使用Python 描述子也可以實作property、staticmethod、classmethod 裝飾器。
Python 描述子提供了強大的屬性存取控制功能，我們可以在需要對屬性進行複雜控制的場景中去使用它。
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