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Python @property及getter setter原理詳解

瀏覽:119日期:2022-07-31 16:45:59

@property作用:

python的@property是python的一種裝飾器,是用來修飾方法的。

我們可以使用@property裝飾器來創建只讀屬性,@property裝飾器會將方法轉換為相同名稱的只讀屬性,可以與所定義的屬性配合使用,這樣可以防止屬性被修改。

1.修飾方法,讓方法可以像屬性一樣訪問。

class DataSet(object): @property def method_with_property(self): ##含有@property return 15 def method_without_property(self): ##不含@property return 15l = DataSet()print(l.method_with_property) # 加了@property后,可以用調用屬性的形式來調用方法,后面不需要加()。print(l.method_without_property()) #沒有加@property , 必須使用正常的調用方法的形式,即在后面加()#兩個都輸出為15。

如果使用property進行修飾后,又在調用的時候,方法后面添加了(), 那么就會顯示錯誤信息:TypeError: ’int’ object is not callable,也就是說添加@property 后,這個方法就變成了一個屬性,如果后面加入了

(),那么就是當作函數來調用,而它卻不是callable(可調用)的。

2.與所定義的屬性配合使用,這樣可以防止屬性被修改。由于python進行屬性的定義時,沒辦法設置私有屬性,因此要通過@property的方法來進行設置。這樣可以隱藏屬性名,讓用戶進行使用的時候無法隨意修改。

class DataSet(object): def __init__(self): self._images = 1 self._labels = 2 #定義屬性的名稱 @property def images(self): #方法加入@property后,這個方法相當于一個屬性,這個屬性可以讓用戶進行使用,而且用戶有沒辦法隨意修改。 return self._images @property def labels(self): return self._labelsl = DataSet()#用戶進行屬性調用的時候,直接調用images即可,而不用知道屬性名_images,因此用戶無法更改屬性,從而保護了類的屬性。print(l.images) # 加了@property后,可以用調用屬性的形式來調用方法,后面不需要加()。

getter和setter方法:

把一個getter方法變成屬性,只需要加上@property就可以了,此時,@property本身又創建了另一個裝飾器@score.setter,負責把一個setter方法變成屬性賦值,于是,我們就擁有一個可控的屬性操作:

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

我們在對實例屬性操作的時候,就知道該屬性很可能不是直接暴露的,而是通過getter和setter方法來實現的。

還可以定義只讀屬性,只定義getter方法,不定義setter方法就是一個只讀屬性:

class Student(object): @property def birth(self): return self._birth @birth.setter #設置屬性 def birth(self, value): self._birth = value @property def age(self): return 2015 - self._birth

上面的birth是可讀寫屬性,而age就是一個只讀屬性,因為age可以根據birth和當前時間計算出來。

小結

@property廣泛應用在類的定義中,可以讓調用者寫出簡短的代碼,同時保證對參數進行必要的檢查,這樣,程序運行時就減少了出錯的可能性。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
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