Python描述符机制核心是__get__、__set__、__delete__三方法,需作为类属性定义才能生效;数据描述符(含__set__)优先于实例字典,非数据描述符则被实例同名属性覆盖。

Python属性描述符机制的核心在于__get__、__set__和__delete__这三个特殊方法,其中__get__和__set__构成最常用的getset行为。它不是语法糖,而是Python对象属性访问底层的控制开关——当一个对象的属性是“描述符实例”时,对这个属性的读写会自动触发对应方法,绕过默认的实例字典查找。
描述符怎么才算生效
描述符要起作用,必须作为类属性定义在宿主类中,而不是实例属性。Python在属性查找时遵循“数据描述符优先于实例字典”的规则:
- 如果类中定义了
__set__(或__delete__),就是数据描述符,访问时一定先走__get__/__set__ - 只有
__get__没有__set__,是非数据描述符,当实例字典里有同名键时,会跳过__get__直接返回实例值 - 错误写法:
self.desc = MyDescriptor()—— 这只是普通实例属性,不会触发描述符协议
__get__ 方法的关键参数和返回逻辑
__get__(self, obj, objtype) 中三个参数含义明确:
-
obj:被访问属性的实例(如inst.attr中的inst),可能为None(类访问,如Cls.attr) -
objtype:实例所属的类(即type(obj)),总是存在 - 典型用法:区分实例访问 vs 类访问,比如缓存计算值、返回绑定方法、或懒加载资源
例如,实现一个只读属性但支持类/实例两种访问方式:
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class LazyProp:def __get__(self, obj, cls):
if obj is None:
return self
value = expensive_computation()
setattr(obj, 'cached_value', value)
return value
__set__ 方法如何避免无限递归
在__set__中给实例赋值时,若直接写obj.name = value,会再次触发__set__,造成死循环。正确做法是绕过描述符,直接操作实例的__dict__:
- 写入实例字典:
obj.__dict__['name'] = value - 或使用
object.__setattr__(obj, 'name', value)(更安全,兼容有__slots__的类) - 读取时也建议统一从
__dict__取,而非getattr(obj, 'name'),防止意外触发其他描述符
实际场景中描述符比@property 更适合什么
@property本质是只读(或带@xxx.setter)的描述符封装,但它绑定在单个类上;而自定义描述符可复用、可参数化、可跨类共享逻辑:
- 统一校验多个字段:
PositiveInt('age')、NonEmptyStr('name') - 实现ORM字段映射:把
user.id转成数据库查询、缓存或延迟加载 - 管理外部资源生命周期:属性访问自动打开/关闭文件、连接或锁
- 不需要每个属性都写一遍
@prop.getter/@prop.setter,一套描述符类覆盖所有同类需求










