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8.6 创建可管理的属性
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问题
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你想给某个实例attribute增加除访问与修改之外的其他处理逻辑，比如类型检查或合法性验证。

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解决方案
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自定义某个属性的一种简单方法是将它定义为一个property。
例如，下面的代码定义了一个property，增加对一个属性简单的类型检查：

.. code-block:: python

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

        # Getter function
        @property
        def first_name(self):
            return self._first_name

        # Setter function
        @first_name.setter
        def first_name(self, value):
            if not isinstance(value, str):
                raise TypeError('Expected a string')
            self._first_name = value

        # Deleter function (optional)
        @first_name.deleter
        def first_name(self):
            raise AttributeError("Can't delete attribute")

上述代码中有三个相关联的方法，这三个方法的名字都必须一样。
第一个方法是一个 ``getter`` 函数，它使得 ``first_name`` 成为一个属性。
其他两个方法给 ``first_name`` 属性添加了 ``setter`` 和 ``deleter`` 函数。
需要强调的是只有在 ``first_name`` 属性被创建后，
后面的两个装饰器 ``@first_name.setter`` 和 ``@first_name.deleter`` 才能被定义。

property的一个关键特征是它看上去跟普通的attribute没什么两样，
但是访问它的时候会自动触发 ``getter`` 、``setter`` 和 ``deleter`` 方法。例如：

.. code-block:: python

    >>> a = Person('Guido')
    >>> a.first_name # Calls the getter
    'Guido'
    >>> a.first_name = 42 # Calls the setter
    Traceback (most recent call last):
        File "<stdin>", line 1, in <module>
        File "prop.py", line 14, in first_name
            raise TypeError('Expected a string')
    TypeError: Expected a string
    >>> del a.first_name
    Traceback (most recent call last):
        File "<stdin>", line 1, in <module>
    AttributeError: can`t delete attribute
    >>>

在实现一个property的时候，底层数据(如果有的话)仍然需要存储在某个地方。
因此，在get和set方法中，你会看到对 ``_first_name`` 属性的操作，这也是实际数据保存的地方。
另外，你可能还会问为什么 ``__init__()`` 方法中设置了 ``self.first_name`` 而不是 ``self._first_name`` 。
在这个例子中，我们创建一个property的目的就是在设置attribute的时候进行检查。
因此，你可能想在初始化的时候也进行这种类型检查。通过设置 ``self.first_name`` ，自动调用 ``setter`` 方法，
这个方法里面会进行参数的检查，否则就是直接访问 ``self._first_name`` 了。

还能在已存在的get和set方法基础上定义property。例如：

.. code-block:: python

    class Person:
        def __init__(self, first_name):
            self.set_first_name(first_name)

        # Getter function
        def get_first_name(self):
            return self._first_name

        # Setter function
        def set_first_name(self, value):
            if not isinstance(value, str):
                raise TypeError('Expected a string')
            self._first_name = value

        # Deleter function (optional)
        def del_first_name(self):
            raise AttributeError("Can't delete attribute")

        # Make a property from existing get/set methods
        name = property(get_first_name, set_first_name, del_first_name)

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讨论
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一个property属性其实就是一系列相关绑定方法的集合。如果你去查看拥有property的类，
就会发现property本身的fget、fset和fdel属性就是类里面的普通方法。比如：

.. code-block:: python

    >>> Person.first_name.fget
    <function Person.first_name at 0x1006a60e0>
    >>> Person.first_name.fset
    <function Person.first_name at 0x1006a6170>
    >>> Person.first_name.fdel
    <function Person.first_name at 0x1006a62e0>
    >>>

通常来讲，你不会直接取调用fget或者fset，它们会在访问property的时候自动被触发。

只有当你确实需要对attribute执行其他额外的操作的时候才应该使用到property。
有时候一些从其他编程语言(比如Java)过来的程序员总认为所有访问都应该通过getter和setter，
所以他们认为代码应该像下面这样写：

.. code-block:: python

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

        @property
        def first_name(self):
            return self._first_name

        @first_name.setter
        def first_name(self, value):
            self._first_name = value

不要写这种没有做任何其他额外操作的property。
首先，它会让你的代码变得很臃肿，并且还会迷惑阅读者。
其次，它还会让你的程序运行起来变慢很多。
最后，这样的设计并没有带来任何的好处。
特别是当你以后想给普通attribute访问添加额外的处理逻辑的时候，
你可以将它变成一个property而无需改变原来的代码。
因为访问attribute的代码还是保持原样。

Properties还是一种定义动态计算attribute的方法。
这种类型的attributes并不会被实际的存储，而是在需要的时候计算出来。比如：

.. code-block:: python

    import math
    class Circle:
        def __init__(self, radius):
            self.radius = radius

        @property
        def area(self):
            return math.pi * self.radius ** 2

        @property
        def diameter(self):
            return self.radius ** 2

        @property
        def perimeter(self):
            return 2 * math.pi * self.radius

在这里，我们通过使用properties，将所有的访问接口形式统一起来，
对半径、直径、周长和面积的访问都是通过属性访问，就跟访问简单的attribute是一样的。
如果不这样做的话，那么就要在代码中混合使用简单属性访问和方法调用。
下面是使用的实例：

.. code-block:: python

    >>> c = Circle(4.0)
    >>> c.radius
    4.0
    >>> c.area  # Notice lack of ()
    50.26548245743669
    >>> c.perimeter  # Notice lack of ()
    25.132741228718345
    >>>

尽管properties可以实现优雅的编程接口，但有些时候你还是会想直接使用getter和setter函数。例如：

.. code-block:: python

    >>> p = Person('Guido')
    >>> p.get_first_name()
    'Guido'
    >>> p.set_first_name('Larry')
    >>>

这种情况的出现通常是因为Python代码被集成到一个大型基础平台架构或程序中。
例如，有可能是一个Python类准备加入到一个基于远程过程调用的大型分布式系统中。
这种情况下，直接使用get/set方法(普通方法调用)而不是property或许会更容易兼容。

最后一点，不要像下面这样写有大量重复代码的property定义：

.. code-block:: python

    class Person:
        def __init__(self, first_name, last_name):
            self.first_name = first_name
            self.last_name = last_name

        @property
        def first_name(self):
            return self._first_name

        @first_name.setter
        def first_name(self, value):
            if not isinstance(value, str):
                raise TypeError('Expected a string')
            self._first_name = value

        # Repeated property code, but for a different name (bad!)
        @property
        def last_name(self):
            return self._last_name

        @last_name.setter
        def last_name(self, value):
            if not isinstance(value, str):
                raise TypeError('Expected a string')
            self._last_name = value

重复代码会导致臃肿、易出错和丑陋的程序。好消息是，通过使用装饰器或闭包，有很多种更好的方法来完成同样的事情。
可以参考8.9和9.21小节的内容。
