描述符是对多个属性运用相同存取逻辑的一种方式，，是实现了特性协议的类，这个协议包括了__get__、__set__和__delete__方法。property类实现了完整的描述符协议。通常，可以只实现部分协议，如只实现了__get__或__set__，而不必把__get__、__set__和__delete__全部实现
现在，让我们用描述符协议升级上一个章节Python动态属性和特性（二）的LineItem类
图1-1
我们将定义一个Quantity类，LineItem类会用到两个Quantity实例：一个用于管理 weight属性，另一个用于管理 price属性。weight这个属性出现了两次，但两次都有不同，一个是LineItem的类属性，另一个是各个LineItem 对象的实例属性，同理price
现在，让我们看一些定义：
- 描述符类：实现描述符协议的类，比如__set__、__get__或__delete__方法，如图1-1的Quantity类
- 托管类：把描述符实例声明为类属性的类，如图1-1中的LineItem类中的weight和price都为类属性，都为Quantity描述符类的实例
- 描述符实例：描述符类的各个实例， 声明为托管类的类属性，如LineItem类中的weight和price属性
- 托管实例：托管类的实例，在图1-1中，LineItem类的实例即为托管类实例
- 储存属性：托管实例中存储自身托管属性的属性。在图1-1中，LineItem实例的weight和price属性是储存属性。这种属性与描述符属性不同，描述符属性都是类属性
- 托管属性：托管类中由描述符实例处理的公开属性，值存储在储存属性中。也就是说，描述符实例和储存属性为托管属性建立了基础
下面，让我们来看一个例子
class Quantity: # <3>
def __init__(self, storage_name): # <4>
self.storage_name = storage_name
def __set__(self, instance, value): # <5>
if value > 0:
instance.__dict__[self.storage_name] = value
else:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
class LineItem:
weight = Quantity(‘weight‘) # <1>
price = Quantity(‘price‘)
def __init__(self, description, weight, price): # <2>
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
我们将上面的代码与之前的定义对应起来，首先是Quantity类，我们之前说过，只要实现了__set__、__get__或__delete__方法的类，就是描述符类，所以Quantity毫无疑问的是描述符类，再来是LineItem，根据之前的定义，托管类中的类属性，是描述符类的实例，LineItem类的weight和price两个类属性都是Quantity描述符类的实例，所以LineItem类即为托管类，再来，我们根据代码中的标号分析一下代码：
- LineItem中两个属性weight和price为描述符实例
- 当实例化一个LineItem对象时，需传入weight和price参数，由于这两个属性实现了描述符协议，所以关于weight和price的读值、取值或者删除值都可能关联到对应同名类属性Quantity实例中方法，由于Quantity类中只实现了__set__方法，所以这里读值和删除值不会触发Quantity实例中的方法
- Quantity为描述符类
- Quantity实例有个storage_name属性，这是托管实例中存储值的属性的名称
- 当我们要设置LineItem实例中的weight或者price属性，则会触发__set__方法，这个方法中self为描述符实例，即为LineItem类中的weight或price的Quantity实例，instance为托管类实例，即为LineItem实例，value是我们要设置的值，如果判断value大于0，则将其属性名和属性值设置到instance.__dict__字典里
现在让我们来测试这个类，我们故意将传入的price设为0：
truffle = LineItem(‘White truffle‘, 100, 0)
运行结果：
Traceback (most recent call last): …… ValueError: value must be > 0
可以看到，在设置值得时候确实触发了__set__方法
另外还要重复声明一点：__set__方法中的参数，self和instance分别为描述符实例和托管类实例，instance代表要设置属性的那个对象，而self（描述符实例）则保存了要设置属性的属性名，在上个例子中，如果我们在__set__方法要设置LineItem实例只能用这样的方式：
instance.__dict__[self.storage_name] = value
如果尝试用setattr()方法来赋值
class Quantity:
def __init__(self, storage_name):
self.storage_name = storage_name
def __set__(self, instance, value):
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
测试：
truffle = LineItem(‘White truffle‘, 100, 10)
运行结果：
Traceback (most recent call last): …… RecursionError: maximum recursion depth exceeded
我们会发现，如果用setattr()方法来赋值，会产生堆栈异常，为什么会这样呢？假设obj是LineItem实例，obj.price = 10和setattr(obj, "price", 10)一样，都会调用__set__方法，如果用setattr()方法来设置值，会不断调用__set__方法，最终产生堆栈异常
上面的例子，LineItem有个缺点，在托管类中每次实例化描述符时都要重复输入属性名，现在，让我们再改造一下LineItem类，使得不需要输入属性名。为了避免在描述符实例中重复输入属性名，我们将每个Quantity实例中的storage_name属性生成一个独一无二的字符串，同时为描述符类加上__get__方法
import uuid
class Quantity:
def __init__(self): # <1>
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = ‘_{}#{}‘.format(prefix, identity)
def __get__(self, instance, owner): # <2>
return getattr(instance, self.storage_name)
def __set__(self, instance, value): # <3>
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
class LineItem:
weight = Quantity()
price = Quantity()
def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
测试：
raisins = LineItem(‘Golden raisins‘, 10, 6.95) print(raisins.weight, raisins.description, raisins.price)
运行结果：
10 Golden raisins 6.95
- 这里的Quantity描述符类在实例化时，我们不再要求需要传入一个storage_name了，而是在初始化方法中生成一个storage_name，这个storage_name由类名和uuid生成的随机字符串组成
- 我们知道，如果我们对一个实例中的属性赋值，如果这个属性名在类中定义为描述符实例，在赋值时会自动触发__set__方法，而__get__方法则是在我们读值的时候自动触发，__get__方法除了self（描述符实例）还会传入两个参数，instance和owner，instance是托管类实例，owner是托管类，在我们上面的例子instance即为LineItem的实例，owner即LineItem类，当读取实例中的一个属性，如果这个属性在类中定义为描述符实例，则会触发__get__方法
- 在__set__方法中，我们不再调用instance.__dict__[self.storage_name] = value的方式来赋值，而是直接使用setattr()方法来赋值。上一个例子中，我们测试了如果用setattr()方法来赋值的话会出现堆栈溢出的异常，那为什么我们这里又可以用了呢？是因为，我们真正存储属性值的时候，用的属性名并不是类的描述符名，而是由Python解释器生成一个Quantity_#_{uuid}随机字符串，而这个随机字符串，而这个字符串并未在类中注册为描述符实例，所以我们调用setattr()，不会再像之前那样产生堆栈异常
这里还有一点，当我们尝试打印一下LineItem.weight这个描述符实例
LineItem.weight
运行结果：
Traceback (most recent call last):
……
return getattr(instance, self.storage_name)
AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘_Quantity#f9860e73‘
我们会发现，访问LineItem.weight会抛出AttributeError异常，因为在访问LineItem.weight属性时，同样会调用__get__方法，这个时候instance传入的是一个None，为了解决这个问题，我们在__get__方法中检测，如果传入的instance为None，则返回当前描述符实例，如果instance不为None，则返回instance中的实例属性
import uuid
class Quantity:
def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = ‘_{}#{}‘.format(prefix, identity)
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return getattr(instance, self.storage_name)
def __set__(self, instance, value):
if value > 0:
setattr(instance, self.storage_name, value)
else:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
这里我们修改另外一个章节Python动态属性和特性（二）中的quantity()特性工厂方法，使之不需要传入storage_name
import uuid
def quantity():
storage_name = ‘_{}:{}‘.format(‘quantity‘, str(uuid.uuid4())[:8])
def qty_getter(instance):
return instance.__dict__[storage_name]
def qty_setter(instance, value):
if value > 0:
instance.__dict__[storage_name] = value
else:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
return property(qty_getter, qty_setter)
class LineItem:
weight = quantity()
price = quantity()
def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
raisins = LineItem(‘Golden raisins‘, 10, 6.95)
print(raisins.weight, raisins.description, raisins.price)
运行结果：
10 Golden raisins 6.95
现在，我们对比一下描述符类和特性工厂，两种方法都可以在对属性设值或读取时进行一些额外的操作，哪种更好呢？这里建议使用描述符类的方式，主要有两个原因：
- 描述符类可以使用子类扩展，若想重用工厂函数中的代码，除了复制黏贴，很难有其他的办法
- 使用函数属性和闭包保持状态相比，在类属性和实例属性中保持状态更易于理解
我们通过描述符类Quantity，在访问和设置LineItem托管实例的weight和price时进行额外的操作，现在，让我们更进一步，新增一个description描述符实例，对当要对LineItem实例的description属性进行设置和访问时，也增加一些操作。这里，我们要新增一个描述符类NotBlank，在设计NotBlank的过程中，我们发现它与Quantity描述符类很像，只是验证逻辑不同
回想Quantity的功能，我们注意到它做了两件不同的事，管理托管实例中的存储属性，以及验证用于设置那两个属性的值。由此可见，我们可以通过继承的方式，来复用描述符类，这里，我们创建两个基类：
- AutoStorage：自动管理储存属性的描述符类
- Validated：扩展 AutoStorage 类的抽象子类，覆盖 __set__ 方法，调用必须由子类实现的validate方法
稍后我们会重写Quantity类，并实现NotBlank类，使它继承Validated类，只编写validate方法，类之间的关系如图1-2：
图1-2
图1-2：几个描述符类的层次结构。AutoStorage基类负责自动存储属性；Validated类做验证，把职责委托给抽象方法validate；Quantity和NonBlank是Validated的具体子类。Validated、Quantity和NonBlank 三个类之间的关系体现了模板方法设计模式。
import abc
import uuid
class AutoStorage: # <1>
def __init__(self):
cls = self.__class__
prefix = cls.__name__
identity = str(uuid.uuid4())[:8]
self.storage_name = ‘_{}#{}‘.format(prefix, identity)
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
else:
return getattr(instance, self.storage_name)
def __set__(self, instance, value):
setattr(instance, self.storage_name, value)
class Validated(abc.ABC, AutoStorage): # <2>
def __set__(self, instance, value): # <3>
value = self.validate(instance, value)
super().__set__(instance, value)
@abc.abstractmethod
def validate(self, instance, value): # <4>
"""return validated value or raise ValueError"""
class Quantity(Validated):
"""a number greater than zero"""
def validate(self, instance, value): # <5>
if value <= 0:
raise ValueError(‘value must be > 0‘)
return value
class NotBlank(Validated):
"""a string with at least one non-space character"""
def validate(self, instance, value): # <6>
value = value.strip()
if len(value) == 0:
raise ValueError(‘value cannot be empty or blank‘)
return value
- AutoStorage类提供了之前Quantity描述符类的大部分功能
- Validated类是抽象类，不过也同时继承了AutoStorage类
- Validated类中重写__set__方法，先通过校验方法，再调用父类的__set__方法来存储值
- 抽象方法，具体实现由子类完成
- Quantity实现了父类Validated的validate方法，校验设置的值必须大于0
- NotBlank实现了父类Validated的validate方法，校验设置的值不能为空字符串
使用Quantity和NonBlank描述符的LineItem类
class LineItem:
description = NotBlank()
weight = Quantity()
price = Quantity()
def __init__(self, description, weight, price):
self.description = description
self.weight = weight
self.price = price
def subtotal(self):
return self.weight * self.price
测试新的LineItem类
raisins = LineItem(‘ ‘, 10, 6.95)
运行结果：
Traceback (most recent call last): …… ValueError: value cannot be empty or blank
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