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Python 中的装饰器 Getter 和 Setter

浅伟酱_2563

浅伟酱_2563

发布时间:2024-08-08 10:36:50

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来源于dev.to

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python 中的装饰器 getter 和 setter

装饰器的一种类型是属性获取器和设置器。这些装饰器允许对类实例中的变量进行受控访问。

属性 getter 和 setter 是专为控制面向对象编程中的属性而设计的。它们与函数装饰器不同,因为它们用于类属性(请在此处查看我关于函数装饰器的帖子)。 函数装饰器和属性 getter 和 setter 装饰器都使用可重用代码修改代码并使用“@”语法。它们都改变了代码的功能。

好吧,让我们开始吧。 属性 getter 和 setter 应用于类中的方法来定义各种行为。

setter

将属性设置为值,getter 从类中获取属性。该属性首先设置。 让我们看一个例子,然后我们来分解它:

class shoe:
    def __init__(self, brand = "adidas", size = 9):
        self.brand = brand
        self.size = size
        self._condition = "new"

    @property
    def size(self):
        """the size property"""
        return self._size

    @size.setter
    def size(self, size):
        """size must be an integer"""
        if isinstance(size, int):
            self._size = size
        else:
            print("size must be an integer")

    def cobble(self):
        """repairs the shoe and sets the condition to 'new'."""
        self.condition = "new"
        print("your shoe is as good as new!")

    @property
    def condition(self):
        """the condition property"""
        return self._condition

    @condition.setter
    def condition(self, condition):
        self._condition = condition

让我们看一下这段代码:

部分属性(条件、大小)前的下划线向开发者表明它们是私有的;它们特定于 shoe 类的每个实例(每只鞋,小写)。

您可能会注意到条件和大小的实例化方式不同。 self._condition = "new" 表示鞋类的每个实例(或对象)都以“new”条件进行实例化。对size属性也做同样的事情,但是不写成self._size = 9这样会触发setter属性验证,因为size需要是一个整数(这是一个称为验证的过程)。我们直接设置每个鞋对象的条件,而不是通过属性 setter 和 getter 方法运行它。

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cobble 方法不需要装饰器,因为它只是执行一个操作,而不是获取/设置每个鞋子对象的属性。

让我们对代码进行最后一项更改。例如,如果我们想确保 size 属性以后不能改变怎么办?毕竟,鞋子的尺寸并不会真正改变,不是吗?

我们可以使用 hasattr() 函数对每个鞋子对象进行检查。它是否具有由“_size”的存在指示的私有大小属性​​?如果是这样,则无法更改。这是实现的代码:

 @size.setter
    def size(self, size):
        """size must be an integer and can't be changed once set"""
        if hasattr(self, '_size'):
            raise AttributeError("Can't change size once set")
        if isinstance(size, int):
            self._size = size
        else:
            raise ValueError("size must be an integer")


属性 setter 和 getter 掌握起来有点困难,但一旦理解了,你就会像专业人士一样编写 python 代码!

来源: 熨斗学校材料

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