为什么不需要为Python对象添加 getter 和 setter

Getter 和 setter在java中被广泛使用。一个好的java编程准则为：将所有属性设置为私有的，同时为属性写getter和setter函数以供外部使用。 这样做的好处是属性的具体实现被隐藏，当未来需要修改时，只需要修改getter 和 setter即可，而不用修改代码中所有引用这个属性的地方。可能做的修改为：

• 在获取或设置属性时打一条日志
• 设置属性时，对值对进检查
• 设置发生时， 修改设置的值
• 获取属性时，动态地计算值

可谓是好处多多，getter和setter为变量访问提供了灵活的方式。

但python中情况却不同，因为对象属性访问的机制不同。java中需要为变量写getter和setter的原因为：当我们写这样的表达式 person.name 来获取一个 person 对象的 name 属性时，这个表达式的意义是固定的，它就是获取这个属性，而不可能触发一个函数的调用。但对于python, 这个表达式即可能是直接获取一个属性，也可能会调用一个函数。这取决 Person 类的实现方式。也就是说，python的对象属性访问的语法，天然就提供了getter和setter的功能。

由于这个区别，我们没有必要在python中为每个对象的属性写getter和setter。最开始时，我们总是将属性作为一个直接可访问的属性。当后续需要对这个属性的访问进行一些控制时，我们可以将其修改为函数触发式属性。在修改前后，调用这个对象属性的代码不用修改，因为还是使用相同的语法来访问这个属性。

可以使用@property 装饰器将一个直接访问的属性转变为函数触发式属性。如下所示，使用@property前的代码为

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

person = Person("Tom")
print(person.name)

 

代码的输出为：

Tom

 

此时为直接访问 name 这个属性。当我们需要确保 name 是一个字符串时，可以使用 @property 装饰器将属性转变为一个函数调用，如下所示。

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    @property
    def name(self):
        print("get name called")
        return self._name

    @name.setter
    def name(self, name):
        print("set name called")
        if not isinstance(name, str):
            raise TypeError("Expected a string")
        self._name = name

person = Person("Tom")
print(person.name)

代码的输出为：

set name called
get name called
Tom

可以看出

• 在创建Person对象时(代码的倒数第二行)， 用于set name的函数被调用。这个函数会检查输入是否为一个字符串，如不是则raise一个TypeError
• 在获取属性时（代码的最后一行），用于get name的函数被调用
• 在修改前后，使用Person类的代码完全相同

总结

Python中对象访问的语法即可能是直接访问这个属性，也可能是调用一个函数，这取决于类的实现方式。我们可以在不修改调用者代码的前提下，轻松切换这两种方式。可见python原生就提供了添加额外getter和setter所带来的好处。因此没有必要一开始就为对象属性编写getter和setter函数，而是在需要时切换到函数调用式属性。