Python 使用@property对属性进行数据规范性校验的实现_Python

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

				?

									s = Student()

									s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：

				?

									class Student(object):

									    def get_score(self):

									         return self._score

									    def set_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

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：

				?

									>>> s = Student()

									>>> s.set_score(60) # ok!

									>>> s.get_score()

									60

									>>> s.set_score(9999)

									Traceback (most recent call last):

									  ...

									ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

				?

									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

@property的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

				?

									>>> s = Student()

									>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)

									>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()

									60

									>>> s.score = 9999

									Traceback (most recent call last):

									  ...

									ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

				?

									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

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

要特别注意：属性的方法名不要和实例变量重名。例如，以下的代码是错误的：

				?

									class Student(object):

									    # 方法名称和实例变量均为birth:

									    @property

									    def birth(self):

									        return self.birth

这是因为调用s.birth时，首先转换为方法调用，在执行return self.birth时，又视为访问self的属性，于是又转换为方法调用，造成无限递归，最终导致栈溢出报错RecursionError。

小结

@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

练习

请利用@property给一个Screen对象加上width和height属性，以及一个只读属性resolution：

				?

									# -*- coding: utf-8 -*-

									# 测试:

									s = Screen()

									s.width = 1024

									s.height = 768

									print('resolution =', s.resolution)

									if s.resolution == 786432:

									print('测试通过!')

									else:

									print('测试失败!')

完整源码：

				?

									#!/usr/bin/env python3

									# -*- coding: utf-8 -*-

									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

									s = Student()

									s.score = 60

									print('s.score =', s.score)

									# ValueError: score must between 0 ~ 100!

									s.score = 9999