Python中的描述符（Descriptor）与属性访问控制

描述符是Python中一个强大的特性，它允许你自定义在访问属性时发生的事情。本质上，描述符是一个实现了特定协议（即定义了__get__、__set__或__delete__方法中至少一个）的类。这个协议能够覆盖默认的属性访问行为。

1. 为什么需要描述符？

想象一个简单的Person类，它有一个age属性。从逻辑上讲，年龄不应该是一个负数。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age # 如果这里传入 -5，逻辑上是不对的，但代码不会报错

p = Person("Alice", -5)
print(p.age) # 输出 -5

使用普通的赋值和访问，我们无法自动地对age的值进行有效性检查。描述符就是为了解决这类问题而生的，它允许你将属性的访问（获取、设置、删除）绑定到特定的方法上，从而插入自定义逻辑。

2. 描述符协议详解

一个类只要实现了以下一个或多个方法，它就成为了一个描述符：

• __get__(self, obj, type=None) -> object：当从实例（obj）或类（type）上获取描述符属性时被调用。
• __set__(self, obj, value) -> None：当在实例（obj）上设置描述符属性时被调用。
• __delete__(self, obj) -> None：当从实例（obj）上删除描述符属性时被调用。

根据实现的方法不同，描述符分为两类：

• 数据描述符：实现了__set__或__delete__方法。它具有最高的优先级。
• 非数据描述符：只实现了__get__方法。它的优先级较低。

3. 循序渐进：构建一个年龄验证描述符

让我们一步步构建一个能确保年龄为非负数的描述符。

步骤一：创建描述符类

我们创建一个名为NonNegative的类。它将被用作一个数据描述符，因此我们需要实现__get__和__set__。

class NonNegative:
    def __init__(self):
        # 我们暂时用一个简单的实例变量来存储值
        self.value = 0

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        # 当访问属性时，返回存储的值
        return self.value

    def __set__(self, obj, value):
        # 当设置属性时，先进行验证
        if value < 0:
            raise ValueError("值不能为负数")
        # 验证通过后，存储值
        self.value = value

步骤二：在主体类中使用描述符

现在，我们在Person类中使用这个描述符。用法很简单，将类属性定义为描述符类的实例。

class Person:
    # age 现在是一个描述符实例
    age = NonNegative()

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age # 这个赋值操作会触发描述符的 __set__ 方法

# 测试
p1 = Person("Bob", 30)
print(p1.age) # 输出 30。这里触发了 __get__

try:
    p2 = Person("Charlie", -5) # 这里会触发 __set__，并抛出 ValueError
except ValueError as e:
    print(e) # 输出：值不能为负数

步骤三：解决多个实例共享值的问题

上面的代码有一个严重的错误！我们所有的Person实例都会共享同一个age值。因为描述符NonNegative的实例age是Person的一个类属性。当我们执行p1.age = 30和p2.age = 25时，操作的是同一个NonNegative实例的self.value。

为了解决这个问题，我们需要让描述符能够为每个所属类的实例存储不同的值。通常使用字典，以实例obj作为键来存储值。

class NonNegative:
    def __init__(self):
        # 使用字典来按实例存储数据
        self.data = {}

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        # obj 是调用描述符的实例（如p1），如果通过类访问（如Person.age），obj为None
        if obj is None:
            # 当通过类访问时，通常返回描述符自身
            return self
        # 从字典中获取该实例对应的值
        return self.data.get(id(obj), 0) # 如果找不到，返回默认值0

    def __set__(self, obj, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("值不能为负数")
        # 以实例的内存地址id(obj)作为键，将值存入字典
        self.data[id(obj)] = value

    def __delete__(self, obj):
        # 当删除属性时，从字典中移除该实例的数据
        if id(obj) in self.data:
            del self.data[id(obj)]

现在再测试一下：

p1 = Person("Bob", 30)
p2 = Person("Charlie", 25)

print(p1.age) # 输出 30
print(p2.age) # 输出 25
# 成功！两个实例拥有各自独立的值。

步骤四：使用弱引用优化内存（进阶）

上面的字典方案有一个潜在问题：它持有对实例obj的强引用（通过id(obj)关联）。这意味着即使Person实例被销毁了，字典中仍然保留着它的id和值，导致内存无法被释放。

为了解决这个问题，Python提供了weakref模块，它可以创建不阻止垃圾回收的弱引用。

import weakref

class NonNegative:
    def __init__(self):
        # 使用弱引用字典
        self.data = weakref.WeakKeyDictionary()

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:
            return self
        return self.data.get(obj, 0)

    def __set__(self, obj, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("值不能为负数")
        self.data[obj] = value # 直接使用obj作为键，WeakKeyDictionary会自动处理

    # __delete__ 现在不是必须的了，因为当实例被回收后，WeakKeyDictionary会自动清理对应的项。

WeakKeyDictionary的键是对象的弱引用。当实例obj被垃圾回收后，它在字典中的条目会自动被移除。这是构建描述符时更专业和推荐的做法。

4. 属性查找的优先级

理解描述符的关键是知道Python的属性查找顺序。当你在一个实例instance上访问一个属性instance.attr时，解释器会按照以下顺序查找：

1. 数据描述符：检查type(instance)（即实例的类）或其父类中，attr是否是一个数据描述符（实现了__set__）。如果是，优先调用其__get__方法。
2. 实例属性：检查instance.__dict__中是否有名为attr的键。
3. 非数据描述符：检查type(instance)或其父类中，attr是否是一个非数据描述符（只实现了__get__）。如果是，调用其__get__方法。
4. 类属性：检查type(instance)的__dict__中是否有名为attr的键。
5. 查找父类：按照MRO在父类中重复上述过程。
6. 如果都找不到，则触发AttributeError。

这个顺序可以简记为：数据描述符 > 实例属性 > 非数据描述符/类属性。

5. 描述符的实际应用

描述符在Python中被广泛使用，很多你熟悉的特性背后都是描述符：

• 方法（Methods）： 类中定义的函数就是非数据描述符。当你调用instance.method()时，__get__方法被触发，它返回一个绑定了实例的“绑定方法”。
• @property装饰器： property本身就是一个实现了描述符协议的类。@property让你能够轻松地为一个属性创建getter、setter和deleter方法，其底层就是通过描述符实现的。
• @classmethod和@staticmethod： 这两个装饰器也是通过描述符来实现的，它们改变了方法被调用时的行为。

总结

描述符是Python高级特性之一，它提供了强大的属性访问控制机制。通过实现__get__、__set__和__delete__方法，你可以拦截对属性的获取、设置和删除操作，从而加入数据验证、类型检查、延迟计算、日志记录等自定义逻辑。理解数据描述符和非数据描述符在属性查找链中的优先级，是掌握描述符的关键。虽然直接编写描述符的场景相对较少，但理解它有助于你更深入地理解Python本身的工作机制。