谈谈你对Python描述符（Descriptor）的理解。-Python教程-PHP中文网

谈谈你对Python描述符（Descriptor）的理解。

幻影之瞳

发布： 2025-09-04 18:41:01

原创

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数据描述符优先于实例字典被调用，因其定义了__set__或__delete__，能拦截属性的读写；非数据描述符仅定义__get__，优先级低于实例字典。

谈谈你对python描述符（descriptor）的理解。

Python描述符，对我来说，它不仅仅是一个简单的Python特性，更像是对象模型深处一个精巧的“魔法开关”，默默地控制着属性的访问、修改和删除。它提供了一种强大且可复用的方式来管理类实例的属性行为，让开发者能以更优雅、更Pythonic的方式实现复杂的属性逻辑，而不是堆砌一堆重复的getter/setter方法。它本质上是一种协议，允许我们拦截和自定义对象属性的访问行为。

要真正理解描述符，我们得深入到它的核心——那些特殊方法：

__get__

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__set__

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__delete__

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。当一个类定义了这些方法中的一个或多个时，它的实例就可以被视为一个描述符。每当我们通过点号操作符（

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）访问一个对象的属性时，Python的解释器并不会直接去查找那个属性，而是会先检查这个属性是否是一个描述符。如果它是一个描述符，那么解释器就会调用描述符类中相应的方法来处理这个访问请求。

比如，

__get__(self, instance, owner)

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方法在读取属性时被调用，

instance

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是拥有该属性的实例对象，

owner

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则是该实例所属的类。

__set__(self, instance, value)

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则在设置属性时被触发，

value

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是要赋给属性的新值。而

__delete__(self, instance)

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，顾名思义，在删除属性时发挥作用。

这背后其实是一种协议，Python的“描述符协议”（Descriptor Protocol）。一个对象只要实现了这些方法，它就遵循了这个协议。这种机制的巧妙之处在于，它将属性的“行为”从属性的“数据”中分离出来。你可以想象，我们不是直接存储一个值，而是存储了一个“如何获取、设置、删除这个值”的控制器。这为我们带来了巨大的灵活性，比如可以实现懒加载、类型检查、访问控制等等，而这一切都发生在属性访问这个看似简单的操作背后。

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# 一个简单的描述符示例
class MyDescriptor:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self._value = None # 内部存储值，这里仅为演示

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self # 当通过类访问时返回描述符本身
        print(f"正在获取属性 '{self.name}'，其值是: {self._value}")
        return self._value

    def __set__(self, instance, value):
        print(f"正在设置属性 '{self.name}' 为: {value}")
        self._value = value

    def __delete__(self, instance):
        print(f"正在删除属性 '{self.name}'")
        del self._value

class MyClass:
    # 将MyDescriptor的实例赋值给类属性，使其成为一个描述符
    my_attribute = MyDescriptor("my_attribute")

# 实例化并使用
obj = MyClass()
obj.my_attribute = "Hello Descriptor" # 调用 MyDescriptor.__set__
print(obj.my_attribute)               # 调用 MyDescriptor.__get__
del obj.my_attribute                  # 调用 MyDescriptor.__delete__
# print(obj.my_attribute)             # 再次访问会报错，因为_value已经被删除

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Python描述符的查找机制是怎样的？它如何决定何时被调用？

描述符的查找机制，这其实是Python属性查找链条中一个非常关键的环节，也是初学者常常感到困惑的地方。简单来说，当你通过

obj.attr

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访问一个属性时，Python解释器会按照一个特定的顺序来寻找

attr

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：

数据描述符优先： 如果
```
attr
```
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是一个定义了
```
__get__
```
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和
```
__set__
```
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(或
```
__delete__
```
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) 方法的“数据描述符”，那么它会优先被调用。这意味着，即便实例的
```
__dict__
```
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中有一个同名的条目，数据描述符也会“拦截”这次访问。这是理解描述符行为的关键。
实例
__dict__
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：如果
```
attr
```
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不是一个数据描述符，或者它根本不是一个描述符，那么Python会去实例的
```
__dict__
```
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中查找
```
attr
```
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。如果找到了，就直接返回。
非数据描述符或普通方法： 如果在实例
```
__dict__
```
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中也没找到，Python会接着去类的
```
__dict__
```
登录后复制
中查找
```
attr
```
登录后复制
。如果此时
```
attr
```
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是一个只定义了
```
__get__
```
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方法的“非数据描述符”（比如
```
classmethod
```
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或
```
staticmethod
```
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），或者是一个普通的方法，那么它的
```
__get__
```
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方法会被调用。
父类查找： 如果在当前类的
```
__dict__
```
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中也找不到，这个过程会沿着MRO（Method Resolution Order）链向上，到父类中重复步骤3。
__getattr__
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：如果以上所有步骤都失败了，并且类定义了
```
__getattr__(self, name)
```
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方法，那么这个方法会被调用作为最后的尝试。
AttributeError
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：如果
```
__getattr__
```
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也没有处理，最终就会抛出
```
AttributeError
```
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。