impressyourcat 2018-01-04
我们先来看一段在Django项目中常用的代码:
设置数据库models代码:
class Students(models.Model): name = models.CharField() age = models.IntegerField()
这里有几个神奇的地方,涉及到了python中最神秘的几个特性。
先看下有哪些神奇的地方:
这里用的是python的两个语法特性:
我们来一步一步解开神秘面纱。
Python虽然是强类型的脚本语言,但是在定义变量时却无法指定变量的类型。
例如,我们在Student类中定义一个age字段,合法值一般为包含0的正整数,但是在python中无正整数的类型,只能自己来校验。
class Student: def __init__(self, name, age): if isinstance(name,str): self.name = name else: raise TypeError("Must be a string") if isinstance(int, age): self.age = age else: raise TypeError("Must be an int")
但是,如果更新年龄时就会遇到问题,无法重用校验逻辑。
有没有简洁的方法呢?
使用property也是一个方法,可以针对每个属性来设置,但是如果一个类有多个属性,代码就会非常的多,并且产生大量的冗余,就像这样。
class Student: def __init__(self, name, age, class_no, address, phone): self._name = None self._age = None self.__class_no = None self._address = None self._phone = None self.name = name self.age = age self.class_no = class_no self.address = address self.phone = phone @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): if not isinstance(value, str): raise ValueError("Must be string") self._name = value @property def age(self): return self._age @age.setter def age(self, value): if isinstance(value, int) and value > 0: self._age = value else: raise ValueError("age value error") @property def address(self): return self._address @address.setter def address(self, value): if not isinstance(value, str): raise ValueError("Must be string") self._address = valueView Code
代码冗余太多,每个检查str的都要复制一遍代码。
描述符提供了优雅、简洁、健壮和可重用的解决方案。简而言之,一个描述符就是一个对象,该对象代表了一个属性的值。
这就意味着如果一个Student对象有一个属性“name”,那么描述符就是另一个能够用来代表属性“name”持有值的对象。
描述符协议中“定义了__get__”、“__set__”或”__delete__” 这些特殊方法,描述符是实现其中一个或多个方法的对象。
class NameProperty: def __init__(self, name=""): self.name = name def __get__(self, instance, owner): if instance is None: return self return instance.__dict__.get(self.name) def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, str): raise TypeError("name must be string") instance.__dict__[self.name] = value class Student: name = NameProperty('name') age = None heghth = None weight = None def __init__(self, name): self.name = name def __str__(self): return self.name @property def age(self): return self.age @age.setter def age(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError("must be int") self.age = value s = Student("Stitch") print(s) s.name = 'name' print(s.name)View Code
这个版本存在一个问题,就是name = NameProperty("sss"),必须设置一个名称,才可以使用。这个与我们使用django的models时不太一样,在使用models时,不写参数也可以的。
不用输入变量名称。
class NameProperty: index =def __init__(self): self.name = str(self.__class__.index) # 使用类的变量 self.__class__.index += 1 def __get__(self, instance, owner): return getattr(instance, self.name) def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, str): raise TypeError("name must be string") instance.__dict__[self.name] = value class Student: name = NameProperty() age = None def __str__(self): return self.name s = Student() s.name = "www" print(s) s2 = Student() s2.name = "http" print(s2) print(s.name)View Code
这个版本还存在一个问题,如果一个类型有多个字段使用了NameProperty时,错误提示时,无法表示出此变量的名称,只能表示出一个index值。用户看到这个时,无法判断是那个变量出了问题。
元类是python的中一个难点,在大部分场景下都不会用到。但是在编写框架方面却是必不可缺少的利器。
使用元类来控制类的行为:
class NameProperty: index =def __init__(self): self.storage_name = str(self.__class__.index) # 使用类的变量 self.__class__.index += 1 def __get__(self, instance, owner): return getattr(instance, self.storage_name) def __set__(self, instance, value): if not isinstance(value, str): raise TypeError("%s must be string" % self.storage_name) instance.__dict__[self.storage_name] = value class EntityMeta(type): def __init__(cls, name, bases, attr_dict): super().__init__(name, bases, attr_dict) for key, attr in attr_dict.items(): if isinstance(attr, NameProperty): type_name = type(attr).__name__ attr.storage_name = '{} property {}'.format(type_name, key) class Student(metaclass=EntityMeta): name = NameProperty() age = None nicky_name = NameProperty() def __str__(self): return self.name s = Student() s.name = "www" print(s) s2 = Student() s2.name = "test" s2.nicky_name = 4444 print(s2) print(s2.nicky_name)View Code
执行输出为:
raise TypeError("%s must be string" % self.storage_name) TypeError: NameProperty property nicky_name must be st
语法解释:
版本三相比版本二,最大的变化在于Student类继承了自定义元类EntityMeta。
如果对于python面向对象编程有了解的话,python的所有类都继承自type,type是所有类的元类。。
在这里,我们自定义的元类EntityMeta,具备一个功能就是判断类属性是否为NameProperty类型,如果为这个类型,则这个类型的实例属性storage_name值赋值为类名和属性名。
模仿Django的models实现:
import abc class NameProperty: index =def __init__(self): self.storage_name = str(self.__class__.index) # 使用类的变量 self.__class__.index += 1 def __get__(self, instance, owner): return getattr(instance, self.storage_name) def __set__(self, instance, value): # instance.__dict__[self.storage_name] = value setattr(instance, self.storage_name, value) class Validated(abc.ABC, NameProperty): def __set__(self, instance, value): value = self.validate(instance, value) super().__set__(instance, value) @abc.abstractclassmethod def validate(self, instance, value): """return validated value or raise ValueError""" class ChartField(Validated): def validate(self, instance, value): if not isinstance(value, str): raise TypeError("{} must be str".format(self.storage_name)) return value class IntegerField(Validated): def __init__(self, min_value=None): self.min_value = min_value def validate(self, instance, value): if not isinstance(value, int): raise TypeError("{} must be int".format(self.storage_name)) if self.min_value and value < self.min_value: raise ValueError("{} must larger min_value".format(self.storage_name)) return value class EntityMeta(type): def __init__(cls, name, bases, attr_dict): super().__init__(name, bases, attr_dict) for key, attr in attr_dict.items(): if isinstance(attr, Validated): type_name = type(attr).__name__ attr.storage_name = "{} property {}".format(type_name, key) class Entity(metaclass=EntityMeta): pass class Student(Entity): name = ChartField() age = IntegerField(min_value=0) nicky_name = ChartField() def __init__(self, name, age, nicky_name): self.name = name self.age = age self.nicky_name = nicky_name def __str__(self): return self.name s2 = Student("test", 12, "toddy") s2.age = -1 print(s2.nicky_name) s2.nicky_name = 4444View Code
执行结果:
raise ValueError("{} must larger min_value".format(self.storage_name)) ValueError: IntegerField property age must larger min_value
这样,完全模仿了models的定义。
类的初始化和后续属性赋值,都会自动调用__set__来设置并校验。
通过实例读取属性时,通常返回的是实例中定义的属性。读取顺序如下:
先记住这个顺序,后面理解描述需要。属性描述符都是定义在类中的,而不是在对象中。
某个类,只要是内部定义了方法 __get__, __set__, __delete__ 中的一个或多个(set,delete必须有一个),就可以称为描述符。
方法的原型为:
① __get__(self, instance, owner)
② __set__(self, instance, value)
③ __del__(self, instance)
描述符只绑定到类上,在实例上不生效。
描述的调用实质为:type(objectA).__dict__[“key”].__get__(None, objectB),objectB为描述符,objectA为定义类。
元类,就是创建类的类。一般类都继承自object类,默认会创建一些方法。
元类决定了类出初始化后有哪些特征和行为。如果我们想自定义一个类,具备某种特殊的行为,则需要自定义元类。
Django的django-rest-framework框架的serializer也是用的这个语法实现的。
编号 | 标题 | 链接 |
1 | 元类 | https://stackoverflow.com/questions/100003/what-is-a-metaclass-in-python |
2 | 描述符 | http://python.jobbole.com/81899/ |
3 | 《流畅的python》 | 元类部分 |