🔗 Основы дескрипторов в Python — Часть 1
▎Введение
Дескрипторы (descriptors) в Python — это механизм управления доступом к атрибутам объекта. Дескрипторы позволяют контролировать, что происходит при чтении, записи и удалении атрибутов класса. Если объект класса содержит один или несколько специальных методов:
Дескрипторы часто применяются в ORM, управлении доступом к свойствам и оптимизации работы с памятью.
▎Механизм работы дескрипторов
В Python существуют два типа дескрипторов:
1. Дескрипторы данных (data descriptors) — реализуют методы
2. Недельные дескрипторы (non-data descriptors) — реализуют только метод
Дескрипторы управляют доступом к атрибутам, и их методы вызываются автоматически при попытке чтения, изменения или удаления атрибута.
▎Методы дескрипторов
1.
2.
3.
▎Как подставляются аргументы в методы дескриптора
Когда вы обращаетесь к атрибуту объекта, который является дескриптором, Python автоматически подставляет необходимые аргументы:
1.
2.
3.
▎Пример дескриптора данных
В этом примере класс
▎Заключение
Дескрипторы — это (ещё раз) инструмент для управления атрибутами классов. Понимание их принципов позволяет глубже контролировать поведение объектов в Python.
#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python
▎Введение
Дескрипторы (descriptors) в Python — это механизм управления доступом к атрибутам объекта. Дескрипторы позволяют контролировать, что происходит при чтении, записи и удалении атрибутов класса. Если объект класса содержит один или несколько специальных методов:
__get__
, __set__
и __delete__
, он считается дескриптором.Дескрипторы часто применяются в ORM, управлении доступом к свойствам и оптимизации работы с памятью.
▎Механизм работы дескрипторов
В Python существуют два типа дескрипторов:
1. Дескрипторы данных (data descriptors) — реализуют методы
__get__
и __set__
.2. Недельные дескрипторы (non-data descriptors) — реализуют только метод
__get__
.Дескрипторы управляют доступом к атрибутам, и их методы вызываются автоматически при попытке чтения, изменения или удаления атрибута.
▎Методы дескрипторов
1.
__get__(self, instance, owner)
— вызывается при чтении атрибута.2.
__set__(self, instance, value)
— вызывается при присвоении значения атрибуту.3.
__delete__(self, instance)
— вызывается при удалении атрибута.▎Как подставляются аргументы в методы дескриптора
Когда вы обращаетесь к атрибуту объекта, который является дескриптором, Python автоматически подставляет необходимые аргументы:
1.
self
— это сам объект-дескриптор.2.
instance
— это объект, из которого был вызван атрибут. Если атрибут вызван через класс, instance
будет None
.3.
owner
— это класс, из которого был вызван атрибут.▎Пример дескриптора данных
class Celsius:
def __get__(self, instance, owner):
return instance._celsius
def __set__(self, instance, value):
if value < -273.15:
raise ValueError("Температура ниже абсолютного нуля невозможна!")
instance._celsius = value
class Temperature:
celsius = Celsius()
def __init__(self, celsius):
self.celsius = celsius
# Пример использования
t = Temperature(25)
print(t.celsius) # 25
t.celsius = -300 # Ошибка: Температура ниже абсолютного нуля невозможна!
В этом примере класс
Celsius
является дескриптором данных, который управляет доступом к атрибуту celsius
в классе Temperature
.▎Заключение
Дескрипторы — это (ещё раз) инструмент для управления атрибутами классов. Понимание их принципов позволяет глубже контролировать поведение объектов в Python.
#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python
❤3
🔗 Продвинутые возможности дескрипторов в Python — Часть 2
▎Пример недельного дескриптора
Недельные дескрипторы, в отличие от дескрипторов данных, реализуют только метод
В этом примере класс
▎Порядок разрешения атрибутов
При доступе к атрибуту Python определяет порядок разрешения следующим образом:
1. Если атрибут является дескриптором данных, он имеет приоритет над атрибутом экземпляра класса.
2. Если атрибут является недельным дескриптором, то приоритет отдается атрибуту экземпляра, и если он не найден, то вызывается дескриптор.
▎Применение дескрипторов
1. Свойства: Механизм дескрипторов лежит в основе встроенного механизма свойств через декоратор
2. ORM: В ORM дескрипторы могут использоваться для управления полями базы данных. Например, доступ к данным может быть реализован через дескриптор, который автоматически выполняет SQL-запросы для получения или обновления данных.
3. Кеширование: Дескрипторы полезны для реализации ленивых вычислений и кеширования результатов. Можно использовать дескриптор для вычисления значения только при первом доступе и сохранения результата для последующих обращений.
▎Заключение
Продвинутые возможности дескрипторов позволяют управлять доступом к атрибутам более гибко и эффективно. Их использование может значительно упростить работу с кодом, особенно в сложных проектах, таких как ORM или кеширование данных. Это «вывод» из поста.
#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python
▎Пример недельного дескриптора
Недельные дескрипторы, в отличие от дескрипторов данных, реализуют только метод
__get__
. Они используются, когда нужно только контролировать доступ на чтение атрибута.class Square:
def __get__(self, instance, owner):
return instance._side ** 2
class Rectangle:
side = Square()
def __init__(self, side):
self._side = side
# Пример использования
r = Rectangle(4)
print(r.side) # 16
В этом примере класс
Square
— недельный дескриптор, который вычисляет площадь квадрата. Аргументы instance
и owner
автоматически подставляются при вызове метода дескриптора: instance
— это объект r
, а owner
— класс Rectangle
.▎Порядок разрешения атрибутов
При доступе к атрибуту Python определяет порядок разрешения следующим образом:
1. Если атрибут является дескриптором данных, он имеет приоритет над атрибутом экземпляра класса.
2. Если атрибут является недельным дескриптором, то приоритет отдается атрибуту экземпляра, и если он не найден, то вызывается дескриптор.
▎Применение дескрипторов
1. Свойства: Механизм дескрипторов лежит в основе встроенного механизма свойств через декоратор
@property
. Вот пример:class MyClass:
@property
def value(self):
return self._value
@property
использует дескрипторы для управления доступом к атрибутам объекта.2. ORM: В ORM дескрипторы могут использоваться для управления полями базы данных. Например, доступ к данным может быть реализован через дескриптор, который автоматически выполняет SQL-запросы для получения или обновления данных.
3. Кеширование: Дескрипторы полезны для реализации ленивых вычислений и кеширования результатов. Можно использовать дескриптор для вычисления значения только при первом доступе и сохранения результата для последующих обращений.
▎Заключение
Продвинутые возможности дескрипторов позволяют управлять доступом к атрибутам более гибко и эффективно. Их использование может значительно упростить работу с кодом, особенно в сложных проектах, таких как ORM или кеширование данных. Это «вывод» из поста.
#Обучение #ООП | #дескрипторы
@X_Python
👍4
Приглашаем beta-тестировщиков AI-платформы для изучения английского 🔥
Привет, сообщество! 👋
Мы возвращаемся с новым проектом — инновационным сервисом для изучения английского. И нам нужна ваша помощь!
Что предлагаем:
🔴 Бесплатный доступ навсегда (обычная цена — 500₽/мес) за фидбек и идеи (как от beta-тестировщика).
🔴 Уникальный метод обучения с AI.
🔴 Шанс повлиять на стартап — ваше мнение определит развитие проекта!
Для кого это актуально?
✔️ Хотите подтянуть английский для работы в IT или переговоров с заказчиками.
✔️ Мечтаете читать документацию и статьи в оригинале.
Как присоединиться?
Напишите мне (@VokabooCEO) в личные сообщения 🖐
Привет, сообщество! 👋
Мы возвращаемся с новым проектом — инновационным сервисом для изучения английского. И нам нужна ваша помощь!
Что предлагаем:
🔴 Бесплатный доступ навсегда (обычная цена — 500₽/мес) за фидбек и идеи (как от beta-тестировщика).
🔴 Уникальный метод обучения с AI.
🔴 Шанс повлиять на стартап — ваше мнение определит развитие проекта!
Для кого это актуально?
✔️ Хотите подтянуть английский для работы в IT или переговоров с заказчиками.
✔️ Мечтаете читать документацию и статьи в оригинале.
Как присоединиться?
Напишите мне (@VokabooCEO) в личные сообщения 🖐
❤4🔥2👍1