import struct
class StructField:
'''
使用了一个描述器（Descriptor representing ）来表示每个结构字段，
每个描述器包含一个结构兼容格式的代码以及一个字节偏移量， 存储在内部的内存缓冲中。
'''
def __init__(self, fmt, offset):
self.format = fmt
self.offset = offset
def __get__(self, instance, cls):
if instance is None:
return self
else:
r = struct.unpack_from(self.format, instance._buffer, self.offset)
return r[0] if len(r) == 1 else r
class Structure:
def __init__(self, bytedata):
'''
接受字节数据并存储在内部的内存缓冲中，并被 StructField 描述器使用。
'''
self._buffer = memoryview(bytedata)
描述器是什么？
只要具有 __get__ 方法的类就是描述符类。
- 如果一个类中具有
__get__ 和 __set__ 两个方法，那么就是数据描述符。
- 如果一个类中只有
__get__ 方法，那么是非数据描述符。
具体如下：
-
__get__：当我们用类或者实例来调用该属性时，Python 会返回 __get__ 函数的结果。
-
__set__：当我们用实例来设置属性值时，Python 会调用该函数。对类没有限制作用。
-
__delete__：当我们用实例试图删除该属性时，Python 会调用该函数。对类没有限制作用。
非数据描述类
class Desc:
def __init__(self, value=22):
self.value = value
def __get__(self, ins, cls):
return self.value
class A:
v = Desc()
a = A()
由于实例中没有 v 属性，所以找到了类的属性，而类的属性是一个描述符类实例，所以调用其 __get__ 方法的结果。
22
实例的 __dict__ 空空如也。
{}
类的 __dict__ 中确实存在 v 属性，且是一个 Desc object 对象。
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': <__main__.Desc at 0x248e0e79748>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
我们通过实例设置 v 属性，则发现实例的 __dict__ 中存入了我们刚才设置的属性：
{'v': 30}
而类的 __dict__ 没有发生任何变化：
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': <__main__.Desc at 0x248e0e79748>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
30
如我们所料，访问到了 a.__dict__ 中的内容。我们删除实例的属性 v 后发现居然还是可以调用 a.v，返回的是我们设置之前的值。
22
A.__dict__ # 和前面一样，没有发生变化。
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': <__main__.Desc at 0x248e0e79748>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
通过上面的测试，我们发现非数据描述类有如下特点：
- 如果实例
__dict__ 没有设置同名属性，那么返回描述类的 __get__ 方法的结果。
- 如果实例
__dict__ 中存在同名属性，那么返回实例 __dict__ 中的内容。
- 对我们设置实例的
__dict__ 中的行为并不做阻止。所以我说这是查看级别的描述类。
数据描述类
class Desc:
def __init__(self, value=22):
self.value = value
def __get__(self, ins, cls):
return self.value
def __set__(self, ins, value):
self.value = value
#raise AttributeError
class A:
v = Desc()
a = A()
22
我们设置 a.v 后，发现实例的 __dict__ 中仍然空空如也。因为此时调用的是 __set__ 方法，值 10 存入到了 Desc 实例的 value 属性上了。
{}
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': <__main__.Desc at 0x248e0e25cf8>,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
a.v # 此时得到的还是 Desc 的 __get__ 方法返回的结果。
10
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-ca186fdd8490> in <module>()
----> 1 del a.v #不允许我们删除
AttributeError: __delete__
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': 30,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
我们把 __set__ 方法的原来语句注销，添加 raise AttribeError 语句，再次运行：
class Desc:
def __init__(self, value=22):
self.value = value
def __get__(self, ins, cls):
return self.value
def __set__(self, ins, value):
#self.value = value
raise AttributeError
class A:
v = Desc()
a = A()
a.v = 30
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-26-af36724697b5> in <module>()
15
16 a = A()
---> 17 a.v = 30
<ipython-input-26-af36724697b5> in __set__(self, ins, value)
8 def __set__(self, ins, value):
9 #self.value = value
---> 10 raise AttributeError
11
12
AttributeError:
我们在 __set__ 中手动添加了 AttributeError 异常，所以我们再也不能设置 a.v 的值了，因此该属性鞭策了只读属性。
A.__dict__ #改变后，变成了普通属性 20 了，这时甚至都已经不再是描述符类了。
mappingproxy({'__module__': '__main__',
'v': 20,
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'A' objects>,
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'A' objects>,
'__doc__': None})
说明如下：
- 当
__set__ 方法存在后，实例设置同名属性时，完全需要看 __set__ 的脸色。
- 如果描述类中
__set__ 方法存在但是 __delete__ 方法不存在，那么不能删除客户类中的属性。
- 即使在
__set__ 方法中做了限制，这个限制只是对实例而言的，对类没有起到作用。
把属性存在描述符类中
class Desc:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __get__(self, ins, cls):
return self.value
def __set__(self, ins, value):
self.value = value
def __delete__(self, ins):
raise AttributeError('not allowed to delete attribute name ' )
class A:
name = Desc('JS')
a = A()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-a495b342d7d6> in <module>()
----> 1 del a.name
<ipython-input-32-27df162f0b50> in __delete__(self, ins)
10
11 def __delete__(self, ins):
---> 12 raise AttributeError('not allowed to delete attribute name ' )
13
14
AttributeError: not allowed to delete attribute name
'JS'
'JS'
'CC'
缺点显而易见，如果有多个实例，那么他们共享一个描述符，所以当一个实例的该属性发生改变后，其他实例的该属性也会发生变化。
改善方法：
存入一个字典，把实例的 hash 作为健存入，这样可以解决问题。
class Desc:
def __init__(self, value):
self.values = {}
def __get__(self, ins, cls):
return self.values[hash(ins)]
def __set__(self, ins, value):
self.values[hash(ins)] = value
def __delete__(self, ins):
raise AttributeError('not allowed to delete attribute name ' )
把数据存入实例中
class Desc:
def __get__(self, ins, cls):
return ins._name
def __set__(self, ins, value):
ins._name = value
def __delete__(self, ins):
raise AttributeError('not allowed to delete attribute name ' )
class A:
name = Desc
a = A()
'JS'
'JS'
缺点：我们设置在实例中的变量私密性不太好，可以很容易被改变。
当然，可以做一个私有性的装饰器，或者利用属性扩张来解决。
补充解释
-
__get__(self, ins, cls)：其中 ins 为实例对象，在我们上面的例子中是 a 或者 b，cls 为 a 或者 b 的类，为 A
-
__set__ 和 __delete__：ins 和上面的含义相同
总结
一个描述器就是一个实现了三个核心的属性访问操作(get, set, delete)的类， 分别为 __get__() 、__set__() 和 __delete__() 这三个特殊的方法。 这些方法接受一个实例作为输入，之后相应的操作实例底层的字典。
# Descriptor attribute for an integer type-checked attribute
class Integer:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, cls):
if instance is None:
return self
else:
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if not isinstance(value, int):
raise TypeError('Expected an int')
instance.__dict__[self.name] = value
def __delete__(self, instance):
del instance.__dict__[self.name]
为了使用一个描述器，需将这个描述器的实例作为类属性放到一个类的定义中。例如：
class Point:
x = Integer('x')
y = Integer('y')
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
当你这样做后，所有对描述器属性(比如 x 或 y)的访问会被 __get__() 、__set__() 和 __delete__() 方法捕获到。例如：
<__main__.Point at 0x248e0ef4b38>
p.x # Calls Point.x.__get__(p,Point)
2
p.y = 5 # Calls Point.y.__set__(p, 5)
p.x = 2.3 # Calls Point.x.__set__(p, 2.3)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-52-606a2a07c22c> in <module>()
----> 1 p.x = 2.3 # Calls Point.x.__set__(p, 2.3)
<ipython-input-46-2df920d030da> in __set__(self, instance, value)
12 def __set__(self, instance, value):
13 if not isinstance(value, int):
---> 14 raise TypeError('Expected an int')
15 instance.__dict__[self.name] = value
16
TypeError: Expected an int
作为输入，描述器的每一个方法会接受一个操作实例。 为了实现请求操作，会相应的操作实例底层的字典(__dict__属性)。 描述器的 self.name 属性存储了在实例字典中被实际使用到的key。
探寻有趣之事！
