Các Python descriptors đã được giới thiệu trong Python 2.2, cùng với các lớp kiểu dáng mới, nhưng chúng vẫn chưa được sử dụng rộng rãi. Các Python descriptors là cách để tạo ra các thuộc tính được quản lý. Trong số rất nhiều lợi thế của chúng, các thuộc tính được quản lý đó được sử dụng để bảo vệ một thuộc tính khỏi những thay đổi hoặc để tự động cập nhật các giá trị của một thuộc tính phụ thuộc.
Các descriptors làm tăng sự hiểu biết về Python và cải thiện các kỹ năng mã hóa. Bài này giới thiệu giao thức descriptors và trình bày cách tạo và sử dụng các descriptors.
Giao thức descriptors trong Python chỉ đơn giản là một cách để xác định những gì sẽ xảy ra khi tham chiếu một thuộc tính trong một mô hình. Nó cho phép một lập trình viên quản lý truy cập thuộc tính dễ dàng và hiệu quả:
- set
- get
- delete
Trong các ngôn ngữ lập trình khác, các descriptors được gọi là setter và getter, ở đây các hàm public được sử dụng để Get (nhận giá trị) và Set (đặt giá trị ) cho một biến private. Python không có một khái niệm về các biến private và có thể coi giao thức descriptors như là một cách của Python để đạt được điều tương tự.
Nhìn chung, một descriptor là một thuộc tính của đối tượng với một hành vi kết buộc,
một hành vi mà việc truy cập thuộc tính của nó bị ghi đè bằng các phương thức trong
giao thức descriptors. Các phương thức đó là __get__,
__set__ và __delete__. Nếu
định nghĩa một phương thức bất kỳ trong số này cho một đối tượng, người ta nói rằng
đó là một descriptor. Hãy xem xét kỹ hơn các phương thức này trong Liệt kê 1.
Liệt kê 1. Các phương thức descriptors
__get__(self, instance, owner) __set__(self, instance, value) __delete__(self, instance) |
Ở đây:
__get__ truy cập thuộc tính. Nó trả về giá trị của thuộc
tính hoặc đưa ra ngoại lệ AttributeError nếu không tồn
tại thuộc tính được yêu cầu.
__set__ được gọi là một phép gán thuộc tính. Không trả về
cái gì cả.
__delete__ kiểm soát hoạt động xóa. Không trả về cái gì
cả.
Điều quan trọng cần lưu ý là các descriptors được gán cho một lớp, chứ không gán cho một cá thể của lớp. Việc sửa đổi lớp này sẽ ghi đè lên hoặc xóa chính descriptor đó, chứ không phải kích hoạt mã của nó.
Hãy xem xét một thuộc tính email. Việc xác minh định dạng
email đúng là cần thiết trước khi gán một giá trị cho thuộc tính đó. Descriptor này
cho phép xử lý địa chỉ email thông qua một biểu thức chính quy và định dạng của nó
được xác nhận hợp lệ trước khi gán nó cho một thuộc tính.
Trong nhiều trường hợp khác, các giao thức descriptors trong Python kiểm soát truy
cập đến các thuộc tính, chẳng hạn như bảo vệ thuộc tính name.
Bạn có thể tạo ra một descriptor theo một số cách sau:
- Tạo một lớp và ghi đè lên bất kỳ các phương thức nào của descriptor:
__set__,__ get__và__delete__. Phương thức này được sử dụng khi cần descriptor giống nhau qua nhiều lớp và các thuộc tính khác nhau, ví dụ, để xác nhận hợp lệ cho kiểu. - Sử dụng một kiểu property (đặc tính) là một cách đơn giản hơn và linh hoạt hơn để tạo ra một descriptor.
- Sử dụng sức mạnh của các bộ trang trí đặc tính, là một tổ hợp của phương thức về kiểu đặc tính và các bộ trang trí của Python.
Tất cả các ví dụ dưới đây là giống nhau theo quan điểm hoạt động. Sự khác biệt nằm ở việc thực hiện.
Tạo các descriptors bằng cách sử dụng các phương thức lớp
Liệt kê 2 cho thấy tính đơn giản của việc kiểm soát gán thuộc tính trong Python.
Liệt kê 2. Tạo các descriptors bằng cách sử dụng các phương thức lớp
class Descriptor(object):
def __init__(self):
self._name = ''
def __get__(self, instance, owner):
print "Getting: %s" % self._name
return self._name
def __set__(self, instance, name):
print "Setting: %s" % name
self._name = name.title()
def __delete__(self, instance):
print "Deleting: %s" %self._name
del self._name
class Person(object):
name = Descriptor() |
Hãy sử dụng mã này và xem kết quả ban đầu:
>>> user = Person() >>> user.name = 'john smith' Setting: john smith >>> user.name Getting: John Smith 'John Smith' >>> del user.name Deleting: John Smith |
Một lớp descriptor được tạo ra bằng cách ghi đè các phương thức __set__(), __get__() và __delete__() của lớp cha mẹ sao cho
getsẽ in ra Gettingdeletesẽ in ra Deletingsetsẽ in ra Setting
và thay đổi giá trị thuộc tính thành tiêu đề (viết hoa chữ cái đầu tiên, viết thường các chữ khác) trước khi gán. Việc này rất tiện dụng, chẳng hạn khi lưu và in các tên.
Việc chuyển đổi thành chữ hoa cũng có thể được chuyển sang cho phương thức __get__(). _value sẽ có giá trị
ban đầu và sẽ được chuyển đổi thành tiêu đề khi có yêu cầu get.
Tạo các descriptors bằng cách sử dụng kiểu property
Trong khi bộ mô tả được xác định trong Liệt kê 2 là hợp lệ và
hoạt động được, một phương thức khác là thông qua kiểu đặc tính. Với hàm property(),
dễ dàng tạo ra một bộ mô tả có thể sử dụng cho bất kỳ thuộc tính nào. Cú pháp để tạo
property() là property(fget=None,
fset=None, fdel=None, doc=None) ở đây:
- fget – phương thức get (nhận) thuộc tính
- fset – phương thức set (thiết lập) thuộc tính
- fdel – phương thức delete (xóa) thuộc tính
- doc – docstring (chuỗi ký tự tài liệu)
Viết lại ví dụ bằng cách sử dụng property, như trongLiệt kê 3.
Liệt kê 3. Tạo descriptor bằng kiểu property
class Person(object):
def __init__(self):
self._name = ''
def fget(self):
print "Getting: %s" % self._name
return self._name
def fset(self, value):
print "Setting: %s" % value
self._name = value.title()
def fdel(self):
print "Deleting: %s" %self._name
del self._name
name = property(fget, fset, fdel, "I'm the property.") |
Hãy sử dụng mã này và xem kết quả:
>>> user = Person() >>> user.name = 'john smith' Setting: john smith >>> user.name Getting: John Smith 'John Smith' >>> del user.name Deleting: John Smith |
Rõ ràng, kết quả như nhau. Lưu ý ở đây là các phương thức fget, fset và fdel
đều là tùy chọn, nhưng nếu một phương thức không được xác định rõ, sẽ xảy ra một
ngoại lệ AttributeError khi cố thực hiện hoạt động tương
ứng. Ví dụ, đặc tính name được khai báo là None như với fset và sau đó nhà
phát triển cố gắng gán giá trị cho thuộc tính name thì
một ngoại lệ AttributeError được đưa ra.
Có thể sử dụng điều này để định nghĩa thuộc tính chỉ đọc trong hệ thống.
name = property(fget, None, fdel, "I'm the property") user.name = 'john smith' |
Kết quả:
Traceback (most recent call last): File stdin, line 21, in mоdule user.name = 'john smith' AttributeError: can't set attribute |
Tạo các descriptors bằng cách sử dụng các bộ trang trí đặc tính
Các bộ mô tả có thể được tạo ra bằng các bộ trang trí của Python, như trong Liệt kê 4. Bộ trang trí Python là một sự thay đổi đặc trưng cho cú pháp Python, cho phép sửa lại thuận tiện hơn các hàm và các phương thức. Trong trường hợp này, các phương thức quản lý thuộc tính bị sửa đổi. Hãy tìm thêm thông tin về việc áp dụng các bộ trang trí Python trong bài viết, Các bộ trang trí làm mọi thứ trở nên dễ dàng hơn trên developerWorks.
Liệt kê 4. Tạo các descriptors với các bộ trang trí đặc tính
class Person(object):
def __init__(self):
self._name = ''
@property
def name(self):
print "Getting: %s" % self._name
return self._name
@name.setter
def name(self, value):
print "Setting: %s" % value
self._name = value.title()
@name.deleter
def name(self):
print ">Deleting: %s" % self._name
del self._name |
Tạo các descriptors tại thời điểm chạy
Tất cả các ví dụ trước hoạt động với thuộc tính name. Hạn
chế của cách tiếp cận này là sự cần thiết phải ghi đè __set__(), __get__() và __delete__() riêng biệt cho từng thuộc tính. Liệt kê
5 cung cấp một giải pháp khả thi khi một nhà phát triển muốn thêm các thuộc
tính đặc tính tại thời gian chạy. Liệt kê này sử dụng kiểu đặc tính để xây dựng một
bộ mô tả dữ liệu (data descriptor).
Liệt kê 5. Tạo các descriptors tại thời gian chạy
class Person(object):
def addProperty(self, attribute):
# create local setter and getter with a particular attribute name
getter = lambda self: self._getProperty(attribute)
setter = lambda self, value: self._setProperty(attribute, value)
# construct property attribute and add it to the class
setattr(self.__class__, attribute, property(fget=getter, \
fset=setter, \
doc="Auto-generated method"))
def _setProperty(self, attribute, value):
print "Setting: %s = %s" %(attribute, value)
setattr(self, '_' + attribute, value.title())
def _getProperty(self, attribute):
print "Getting: %s" %attribute
return getattr(self, '_' + attribute) |
Hãy chạy thử mã này:
>>> user = Person()
>>> user.addProperty('name')
>>> user.addProperty('phone')
>>> user.name = 'john smith'
Setting: name = john smith
>>> user.phone = '12345'
Setting: phone = 12345
>>> user.name
Getting: name
'John Smith'
>>> user.__dict__
{'_phone': '12345', '_name': 'John Smith'} |
Mã này tạo ra các thuộc tính name và phone tại thời gian chạy. Có thể truy cập tới chúng bằng tên tương ứng,
nhưng chúng được lưu trữ trong từ điển namespace đối tượng là _name và _phone, như
được quy định trong phương thức _setProperty. Về cơ bản, name và phone là các hàm truy cập vào các
thuộc tính nội bộ _name và _phone.
Bạn có thể có một câu hỏi liên quan đến một thuộc tính _name trong hệ thống khi nhà
phát triển cố gắng thêm thuộc tính đặc tính name. Câu trả
lời là nó sẽ ghi đè lên thuộc tính _name hiện có bằng thuộc tính đặc tính mới. Mã
này cho phép kiểm soát các thuộc tính được xử lý bên trong một lớp ra sao.
Các descriptors trong Python cho phép quản lý thuộc tính mạnh mẽ và linh hoạt với các lớp kiểu dáng mới. Được kết hợp với các bộ trang trí, chúng làm cho việc lập trình dễ dàng, cho phép tạo ra các Setter và các Getter, cũng như các thuộc tính chỉ đọc (read-only). Nó cũng cho phép bạn chạy xác nhận hợp lệ thuộc tính theo yêu cầu theo giá trị hoặc kiểu. Bạn có thể áp dụng các descriptors trong nhiều lĩnh vực, nhưng hãy sử dụng chúng hết sức thận trọng để tránh làm phức tạp mã không cần thiết xuất phát từ việc ghi đè lên các hành vi bình thường của một đối tượng.
Học tập
- Hướng dẫn Python - Gọi các trình trình mô tả: Tìm hiểu cách áp dụng các
trình mô tả trong phần này của hướng dẫn Python.
- Hướng dẫn
Python - Thực hiện các trình trình mô tả: Khám phá cách thực hiện các trình
mô tả trong phần này trong hướng dẫn Python.
- Python
Properties: Tìm hiểu về các đặc tính trong Python.
- Các
trình trang trí thực hiện phép thuật dễ dàng (David Mertz, developerWorks,
12.2006): Xem xét các trình trang trí Python và phương tiện của chúng dành cho siêu
lập trình.
- Vùng nguồn mở trên
developerWorks cung cấp rất nhiều thông tin về các công cụ nguồn mở và sử
dụng các công nghệ nguồn mở.
- Trong vùng
Linux trên developerWorks, tìm thấy hàng trăm bài báo và hướng dẫn, cũng như các bản tải về, các diễn đàn thảo luận và
rất nhiều tài nguyên khác dành cho các nhà phát triển và các nhà quản trị
Linux.
- Phát triển Web của developerWorks chuyên về các bài viết trình bày các giải
pháp dựa trên web khác nhau.
- Theo sát với các sự
kiện kỹ thuật và các webcast của developerWorks tập trung vào một loạt các
sản phẩm của IBM và các xu hướng của ngành công nghiệp công nghệ thông
tin.
- Tham dự một hướng
dẫn Trực tiếp miễn phí trên developerWorks! để tăng tốc độ nhanh chóng trên
các sản phẩm và các công cụ của IBM, cũng như các xu hướng của ngành công nghiệp
công nghệ thông tin.
- Xem các trình
diễn theo yêu cầu trên developerWorks trải rộng từ các trình diễn cài đặt và
thiết lập sản phẩm dành cho người mới bắt đầu đến các chức năng nâng cao cho các nhà
phát triển có kinh nghiệm.
- Theo dõi developerWorks trên
Twitter.
Lấy sản phẩm và công nghệ
- Đánh giá các sản
phẩm của IBM theo cách phù hợp với bạn nhất: Tải về một bản dùng thử sản
phẩm, hãy dùng thử một sản phẩm trực tuyến, sử dụng một sản phẩm trong một môi
trường đám mây hoặc dành một vài giờ trong SOA
Sandbox để học cách thực hiện kiến trúc hướng dịch vụ (SOA) một cách hiệu
quả.
Thảo luận
- Xem các blog developerWorks và
tham gia vào cộng đồng
developerWorks.
- Hãy tham gia vào cộng đồng developerWorks.
Kết nối với những người sử dụng developerWorks khác trong khi khám phá các blog, các
diễn đàn, các nhóm và các wiki theo hướng nhà phát triển.

Alex là một kỹ sư Bảo đảm chất lượng trong phòng thí nghiệm phát triển của IBM tại Úc. Trọng tâm chính của ông là thử nghiệm phần mềm và hỗ trợ Bảo đảm chất lượng cho nhóm phát triển trong môi trường phương pháp Agile. Ngoài các công việc thường lệ Alex thích dành nhiều thời gian của mình để tìm hiểu công nghệ và các ngôn ngữ lập trình mới.