Python 特殊方法：属性访问与描述符的深度剖析

Python 特殊方法：属性访问与描述符的深度剖析

全面解读属性访问与描述符相关特殊方法__getattr__、__setattr__、__delattr__、__getattribute__ 以及描述符相关的 __get__、__set__、__delete__、__set_name__、__getstate__ 和 __setstate__ 方法。通过示例展示如何利用这些方法实现属性的动态访问、赋值验证、删除控制以及对象的序列化和反序列化。

• _getattr_****方法：当访问对象不存在的属性时被调用，可用于实现动态属性或提供默认值。例如，当访问一个不存在的属性时，返回一个固定的默认值：

class DynamicAttr:
    def __getattr__(self, name):
        if name == 'default_attr':
            return 'default value'
        raise AttributeError(f"'{self.__class__.__name__}' object has no attribute '{name}'")
obj = DynamicAttr()
print(obj.default_attr)

• _setattr_****方法：在设置对象属性时调用，可用于对属性赋值进行拦截和验证。例如，限制某个属性只能设置为特定类型的值：

class ValidatedAttr:
    def __setattr__(self, name, value):
        if name == 'age' and not isinstance(value, int):
            raise ValueError('Age must be an integer')
        super().__setattr__(name, value)
obj = ValidatedAttr()
obj.age = 25

• _delattr_****方法：在删除对象属性时调用，可用于实现属性删除的自定义逻辑。例如，在删除属性时记录日志：

import logging
class LoggedAttr:
    def __delattr__(self, name):
        logging.info(f"Deleting attribute {name}")
        super().__delattr__(name)
obj = LoggedAttr()
obj.attr = 10
del obj.attr

• _getattribute_****方法：在访问对象任何属性时都会调用，比 getattr 更优先，需谨慎使用以避免无限递归。例如：

class AllAttrAccess:
    def __getattribute__(self, name):
        print(f"Accessing attribute {name}")
        return super().__getattribute__(name)
obj = AllAttrAccess()
obj.some_attr = 10
print(obj.some_attr)

• 描述符相关方法：

• _get_****方法：用于获取描述符管理的属性值。

• _set_****方法：用于设置描述符管理的属性值。

• _delete_****方法：用于删除描述符管理的属性时的逻辑处理。

• _set_name_****方法：Python 3.6 及以上版本新增，描述符被赋值给类的属性时调用，可获取所属类和属性名。

• 示例：通过描述符实现一个属性的验证和管理：

class ValidatedDescriptor:
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.name = name
    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__.get(self.name)
    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError(f"{self.name} must be an integer")
        instance.__dict__[self.name] = value
class MyClass:
    validated_attr = ValidatedDescriptor()
obj = MyClass()
obj.validated_attr = 10

• _getstate_和setstate****方法：用于对象的序列化和反序列化，分别在对象被 pickle 时获取和恢复对象状态。例如，在序列化时，将某些敏感信息排除：

import pickle
class SensitiveData:
    def __init__(self):
        self.normal_data = 'normal'
        self.sensitive_data ='sensitive'
    def __getstate__(self):
        state = self.__dict__.copy()
        del state['sensitive_data']
        return state
    def __setstate__(self, state):
        self.__dict__.update(state)
obj = SensitiveData()
serialized = pickle.dumps(obj)
deserialized = pickle.loads(serialized)
print(deserialized.normal_data)

• 参考资料：参考 Python 官方关于描述符的文档（https://docs.python.org/3/howto/descriptor.html ），结合 Tekin 的 Python 专栏中数据结构相关文章（https://blog.csdn.net/tekin_cn/article/details/145597396），分析这些方法在不同数据结构中的应用场景，帮助读者掌握属性管理的高级技巧。

• 总结：梳理属性访问与描述符特殊方法的使用要点，强调其对提升代码可维护性和健壮性的重要意义。

• TAG：Python、特殊方法、属性访问、描述符、序列化