在python中，如果一个新式类定义了__get__, __set__, __delete__方法中的一个或者多个，那么称之为descriptor。descriptor通常用来改变默认的属性访问（attribute lookup）， 前提是descriptor的实例是类的属性（class attribute)。下面的代码展示了简单的用法
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 class Des(object): 3 def __init__(self, init_value): 4 self.value = init_value 5 6 def __get__(self, instance, typ): 7 print(‘call __get__‘, instance, typ) 8 return self.value 9 10 def __set__(self, instance, value):11 print (‘call __set__‘, instance, value)12 self.value = value13 14 def __delete__(self, instance):15 print (‘call __delete__‘, instance)16 17 class Widget(object):18 t = Des(1)19 20 def main():21 w = Widget()22 print type(w.t)23 w.t = 124 print w.t, Widget.t25 del w.t26 print w.t27 28 29 if __name__==‘__main__‘:30 main()
这三个特殊的函数签名是这样的：
object.__get__(self, instance, owner)：return value
object.__set__(self, instance, value)：return None
object.__delete__(self, instance)： return None
形参中，instance是类的实例（w）， owner是类（widget）
w.t 等价于 Pro.__get__(t, w, Widget).而Widget.t 等价于 Pro.__get__(t, None, Widget)
descriptor主要用于控制属性的访问（读、写、删除）。python doc里面有写到，property()就是一个data descriptor实现（可参见这个文档）。 python2.2中，大量新式类的实现都基于descriptor
They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and
super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2.
在实践中，我们有可能需要监控或者限制对属性的访问。比如，对象的一个属性被“莫名其妙”地修改了，但搜索所有文件有找不到可以的地方，那么我们可以通过__setattr__(self, k, v)方法，对于我们关心的 k 打印出调用栈。另外，也可以用property，示例代码如下：
1 class TestProperty(object): 2 def __init__(self): 3 self.__a = 1 4 5 @property 6 def a(self): 7 return self.__a 8 9 @a.setter10 def a(self, v):11 print(‘output call stack here‘)12 self.__a = v13 14 if __name__==‘__main__‘:15 t = TestProperty()16 print t.a17 t.a = 218 print t.a
如果需要禁止对属性赋值，或者对新的值做检查，也很容易修改上面的代码实现
既然有了property，那什么时候还需要descriptor呢？property最大的问题在于不能重复使用，即对每个属性都需要property装饰，代码重复冗余。而使用descriptor，把相同的逻辑封装到一个单独的类，使用起来方便多了。
笔者之前看bottle.py源码的时候，看到这么一个descriptor使用，部分源代码和测试代码如下：
1 import functools, time 2 class cached_property(object): 3 """ A property that is only computed once per instance and then replaces 4 itself with an ordinary attribute. Deleting the attribute resets the 5 property. """ 6 7 def __init__(self, func): 8 functools.update_wrapper(self, func) 9 self.func = func10 11 def __get__(self, obj, cls):12 if obj is None: return self13 value = obj.__dict__[self.func.__name__] = self.func(obj)14 return value15 16 class TestClz(object):17 @cached_property18 def complex_calc(self):19 print ‘very complex_calc‘20 return sum(range(100))21 22 if __name__==‘__main__‘:23 t = TestClz()24 print ‘>>> first call‘25 print t.complex_calc26 print ‘>>> second call‘27 print t.complex_calc
运行结果如下：
>>> first call
very complex_calc
4950
>>> second call
4950