- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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使用 __getattr__ 来验证
正如我们已经见到的,__getattr__方法拦截所有未定义的属性,因此,它可能比使用特性或描述符更为通用。在我们的例子中,当获取一个管理的属性的时候,我们通过直接测试属性名来获知。其他的属性物理地存储在实例中,因而无法达到__getattr__。尽管这种方法比使用特性或描述符更为通用,但需要额外的工作来模拟专门关注属性的其他工具。我们需要在运行时检查名称,并且必须编写一个__setattr__以拦截并验证属性赋值。
对于这个例子的特性和描述符版本,注意__init__构造函数方法中的属性赋值触发了类的__setattr__方法,这还是很关键的。例如,当这个方法分配给self.name时,它自动地调用_setattr_方法,该方法转换值,并将其分配给一个名为name的实例属性。通过在该实例上存储name,它确保了未来的访问不会触发__getattr__。相反,acct存储为_acct,因此随后对acct的访问会调用__getattr__。
最后,像前两个例子中的情况一样,这个类管理名为name、age和acct的属性。允许直接访问属性addr;并且提供一个名为remain的只读属性,它是完全虚拟的并且根据需要计算。
为了进行比较,这个替代方法有32行代码——比基于特性的版本少了7行,比使用描述符的版本少了13行。当然,清晰与否比代码大小更重要,但额外的代码有时候意味着额外的开发和维护工作。可能这里更重要的是角色:像__getattr__这样的通用工具可能更适合于通用委托,而特性和描述符更直接是为了管理特定属性而设计。
还要注意,当设置未管理的属性(例如,addr)的时候,这里的代码引发额外调用,然而获取未管理的属性并不会引发额外调用,因为它们是定义了的。尽管这可能对大多数程序都会导致不可忽视的额外开销,但只有当访问管理的属性的时候,特性和描述符才会引发额外调用。
下面是代码的__getattr__版本:
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