在 Python 的面向对象编程中,当涉及到类的属性操作时,存在一些需要谨慎考虑的情况。
1. 直接暴露属性的问题
通常情况下,如果我们在定义类时直接把属性暴露出去,像下面这样:
s = Student()
s.score = 9999
这样做虽然代码写起来确实简单便捷,但却存在明显的弊端,那就是没办法对属性值进行有效的检查和约束呀。就拿成绩这个属性来说,成绩的取值范围往往是有一定限制的,可这样随意赋值的方式,会使得成绩能够被随便更改,这显然不符合实际的逻辑要求。
2. 通过方法来控制属性访问
为了避免上述不合理的情况,我们可以采用一种更严谨的方式,也就是通过专门的方法来设置和获取属性值。例如:
class Student(object):
def get_score(self):
return self._score
def set_score(self, value):
# 首先检查传入的值是否为整数类型,如果不是,则抛出异常
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
# 接着检查成绩的值是否在合理的范围(0 - 100)内,如果超出范围,同样抛出异常
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
通过这样的定义,当我们对 Student 类的任意实例进行操作时,就不能随心所欲地设置 score 属性啦。比如:
s = Student()
s.set_score(60) # 这个操作是符合要求的,所以可以正常执行哦
print(s.get_score()) # 输出 60,能正确获取到设置好的成绩
s.set_score(9999) # 这里尝试设置一个超出范围的成绩值,就会触发异常啦
运行最后一行代码,就会出现 Traceback 信息,提示 ValueError: score must between 0 ~ 100!,这就有效地限制了 score 属性的取值范围,保证了数据的合理性。
不过呢,这种通过方法来设置和获取属性的方式,在调用的时候相对来说就略显复杂了些呀,毕竟不像直接使用属性那么简洁直接呢。
3. 使用 @property装饰器优化属性访问
那有没有一种办法,既能对属性值进行必要的参数检查,又可以让我们像使用普通属性那样简单方便地访问类的变量呢?对于追求代码简洁高效且严谨的 Python 程序员来说,这可是必须要去实现的呀。
这时候,Python 中一个很神奇的工具 —— 装饰器(decorator)就派上用场啦。我们之前了解过装饰器可以给函数动态地添加功能,其实呀,对于类的方法,装饰器同样能发挥重要作用呢。而 Python 内置的 @property 装饰器,就是专门用来把一个方法 “伪装” 成属性调用的哦,它的功能十分强大呢。
来看下面这个使用 @property 装饰器的 Student 类的示例:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
这里的实现原理稍微复杂些哦,咱们先重点看看怎么使用它吧。
当我们想把一个原本的 getter 方法变成属性那样方便调用时,只需要给这个方法加上 @property 装饰器就行啦。而且呀,很奇妙的是,加上 @property 之后,它自身又会创建另一个装饰器 @<属性名>.setter(在这里就是 @score.setter),这个装饰器负责把对应的 setter 方法也变成像是属性赋值一样的操作。
通过这样的设置,我们就拥有了一个既能进行参数检查,又能像操作普通属性一样简单的可控属性操作。实际操作一下看看:
s = Student()
s.score = 60 # 这里看起来就像直接给属性赋值一样简单,但实际上它内部是转化为 s.score(60) 这样的方法调用哦,并且会进行参数检查呢
print(s.score) # 同样,这里获取属性值看起来很直接,实际是转化为 s.score() 这样的方法调用,输出 60,符合预期
s.score = 9999 # 当设置一个不符合要求的值时,就会触发异常啦
运行最后一行代码,同样会出现 Traceback 信息,提示 ValueError: score must between 0 ~ 100!,这就说明 @property 装饰器很好地兼顾了属性访问的便捷性和参数检查的严谨性。
另外,当我们看到代码中使用了 @property 这个装饰器时,就能明白在对实例属性进行操作的时候,这个属性很可能不是直接暴露在外的,而是通过背后的 getter 和 setter 方法来巧妙实现的,这也方便我们阅读和理解别人写的代码。
4. 定义只读属性
除了常规的可读写属性,我们还可以利用 @property 装饰器来定义只读属性哦。只读属性就是只允许获取值,不允许进行赋值操作的属性。实现方式很简单,只需要定义 getter 方法,而不定义对应的 setter 方法就行。
比如下面这个 Student 类的示例:
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2015 - self._birth
在这个例子中,birth 是一个可读写属性,因为我们既定义了 getter 方法,又定义了 setter 方法。而 age 就是一个只读属性,因为它只有 getter 方法,它的值是根据 birth 和当前时间(这里简单用 2015 来模拟计算)计算出来的,不需要也不应该被直接赋值修改。
5. 注意事项
在使用 @property 装饰器以及定义属性相关的方法时,有一个特别需要注意的地方,那就是属性的方法名千万不要和实例变量重名。给你看个错误的示例:
class Student(object):
# 这里方法名称和实例变量都叫 birth,这可就出问题啦
@property
def birth(self):
return self.birth
为什么会出错呢?当我们调用 s.birth(假设 s 是 Student 类的一个实例)时,首先它会被转换为方法调用,然后在执行 return self.birth 这一行时,又会把 self.birth 视为访问 self 的属性,于是又会转换为方法调用 self.birth(),这样就陷入了无限递归的循环啦,最终就会导致栈溢出,抛出 RecursionError 这样的错误哦。
所以呀,一定要记住这个注意事项,避免出现这样的问题,保证代码能够正常运行呢。
6. 小结
总的来说,@property 装饰器在 Python 类的定义中应用十分广泛哦。它能够让调用者编写代码时更加简洁明了,只需要像操作普通属性那样简单地书写代码就行啦,同时呢,又能保证在背后对参数进行必要的检查,这样一来,程序在运行的时候就可以大大减少出错的可能性,让我们的代码更加健壮、可靠。