我想了解内置函数属性是如何工作的。让我困惑的是,属性也可以用作装饰器,但它只在用作内置函数时接受参数,而在用作装饰器时不接受参数。

下面的例子来自文档:

class C:
    def __init__(self):
        self._x = None

    def getx(self):
        return self._x
    def setx(self, value):
        self._x = value
    def delx(self):
        del self._x
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

属性的参数是getx, setx, delx和一个doc字符串。

在下面的代码中,属性被用作装饰器。它的对象是x函数,但在上面的代码中,参数中没有对象函数的位置。

class C:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

在本例中,如何创建x.setter和x.deleter装饰器?


文档说它只是创建只读属性的快捷方式。所以

@property
def x(self):
    return self._x

等于

def getx(self):
    return self._x
x = property(getx)

第一部分很简单:

@property
def x(self): ...

def x(self): ...
x = property(x)

反过来,这是用于仅使用getter创建属性的简化语法。

下一步是使用setter和delete扩展此属性。这需要适当的方法:

@x.setter
def x(self, value): ...

返回一个新属性,它继承了旧x加上给定setter的所有内容。

X.deleter的工作方式相同。


property()函数返回一个特殊的描述符对象:

>>> property()
<property object at 0x10ff07940>

这个对象有额外的方法:

>>> property().getter
<built-in method getter of property object at 0x10ff07998>
>>> property().setter
<built-in method setter of property object at 0x10ff07940>
>>> property().deleter
<built-in method deleter of property object at 0x10ff07998>

它们也充当装饰器。它们返回一个新的属性对象:

>>> property().getter(None)
<property object at 0x10ff079f0>

这是旧对象的副本,但替换了其中一个函数。

记住,@decorator语法只是语法糖;语法:

@property
def foo(self): return self._foo

这和

def foo(self): return self._foo
foo = property(foo)

所以函数foo被替换为属性(foo),上面我们看到的是一个特殊的对象。然后,当您使用@foo.setter()时,您所做的就是调用该属性()。setter方法,它返回属性的一个新副本,但这一次setter函数被修饰过的方法取代。

下面的序列还通过使用这些装饰器方法创建了一个完整的属性。

首先,我们创建一些函数和一个只有getter的属性对象:

>>> def getter(self): print('Get!')
... 
>>> def setter(self, value): print('Set to {!r}!'.format(value))
... 
>>> def deleter(self): print('Delete!')
... 
>>> prop = property(getter)
>>> prop.fget is getter
True
>>> prop.fset is None
True
>>> prop.fdel is None
True

接下来我们使用.setter()方法添加一个setter:

>>> prop = prop.setter(setter)
>>> prop.fget is getter
True
>>> prop.fset is setter
True
>>> prop.fdel is None
True

最后,我们使用.deleter()方法添加了一个删除器:

>>> prop = prop.deleter(deleter)
>>> prop.fget is getter
True
>>> prop.fset is setter
True
>>> prop.fdel is deleter
True

最后,属性对象作为一个描述符对象,所以它有.__get__(), .__set__()和.__delete__()方法来挂钩到实例属性的获取,设置和删除:

>>> class Foo: pass
... 
>>> prop.__get__(Foo(), Foo)
Get!
>>> prop.__set__(Foo(), 'bar')
Set to 'bar'!
>>> prop.__delete__(Foo())
Delete!

描述符Howto包含属性()类型的纯Python示例实现:

class Property: "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel if doc is None and fget is not None: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError("unreadable attribute") return self.fget(obj) def __set__(self, obj, value): if self.fset is None: raise AttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def __delete__(self, obj): if self.fdel is None: raise AttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) def getter(self, fget): return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) def setter(self, fset): return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) def deleter(self, fdel): return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)


下面是@property如何实现的一个最小示例:

class Thing:
    def __init__(self, my_word):
        self._word = my_word 
    @property
    def word(self):
        return self._word

>>> print( Thing('ok').word )
'ok'

否则,word仍然是一个方法而不是属性。

class Thing:
    def __init__(self, my_word):
        self._word = my_word
    def word(self):
        return self._word

>>> print( Thing('ok').word() )
'ok'

这之后:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

等于:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None

    def _x_get(self):
        return self._x

    def _x_set(self, value):
        self._x = value

    def _x_del(self):
        del self._x

    x = property(_x_get, _x_set, _x_del, 
                    "I'm the 'x' property.")

等于:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None

    def _x_get(self):
        return self._x

    def _x_set(self, value):
        self._x = value

    def _x_del(self):
        del self._x

    x = property(_x_get, doc="I'm the 'x' property.")
    x = x.setter(_x_set)
    x = x.deleter(_x_del)

等于:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None

    def _x_get(self):
        return self._x
    x = property(_x_get, doc="I'm the 'x' property.")

    def _x_set(self, value):
        self._x = value
    x = x.setter(_x_set)

    def _x_del(self):
        del self._x
    x = x.deleter(_x_del)

也就是:

class C(object):
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x

    @x.setter
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

属性可以用两种方式声明。

为属性创建getter、setter方法,然后将这些方法作为参数传递给属性函数 使用@property装饰器。

你可以看看我写的一些关于python属性的例子。


我读了这里所有的帖子,意识到我们可能需要一个现实生活中的例子。为什么要用@property? 因此,考虑一个使用身份验证系统的Flask应用程序。 在models.py中声明一个模型User:

class User(UserMixin, db.Model):
    __tablename__ = 'users'
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    email = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
    password_hash = db.Column(db.String(128))

    ...

    @property
    def password(self):
        raise AttributeError('password is not a readable attribute')

    @password.setter
    def password(self, password):
        self.password_hash = generate_password_hash(password)

    def verify_password(self, password):
        return check_password_hash(self.password_hash, password)

在这段代码中,我们通过使用@property来“隐藏”属性密码,当你试图直接访问它时,它会触发AttributeError断言,而我们使用@property。Setter设置实际的实例变量password_hash。

现在在auth/views.py中,我们可以实例化一个User:

...
@auth.route('/register', methods=['GET', 'POST'])
def register():
    form = RegisterForm()
    if form.validate_on_submit():
        user = User(email=form.email.data,
                    username=form.username.data,
                    password=form.password.data)
        db.session.add(user)
        db.session.commit()
...

注意用户填写注册表单时来自注册表单的属性密码。密码确认发生在EqualTo的前端(' Password ', message='密码必须匹配')(如果你想知道,但这是一个与Flask表单相关的不同主题)。

我希望这个例子对大家有用


下面是另一个例子:

##
## Python Properties Example
##
class GetterSetterExample( object ):
    ## Set the default value for x ( we reference it using self.x, set a value using self.x = value )
    __x = None


##
## On Class Initialization - do something... if we want..
##
def __init__( self ):
    ## Set a value to __x through the getter / setter... Since __x is defined above, this doesn't need to be set...
    self.x = 1234

    return None


##
## Define x as a property, ie a getter - All getters should have a default value arg, so I added it - it will not be passed in when setting a value, so you need to set the default here so it will be used..
##
@property
def x( self, _default = None ):
    ## I added an optional default value argument as all getters should have this - set it to the default value you want to return...
    _value = ( self.__x, _default )[ self.__x == None ]

    ## Debugging - so you can see the order the calls are made...
    print( '[ Test Class ] Get x = ' + str( _value ) )

    ## Return the value - we are a getter afterall...
    return _value


##
## Define the setter function for x...
##
@x.setter
def x( self, _value = None ):
    ## Debugging - so you can see the order the calls are made...
    print( '[ Test Class ] Set x = ' + str( _value ) )

    ## This is to show the setter function works.... If the value is above 0, set it to a negative value... otherwise keep it as is ( 0 is the only non-negative number, it can't be negative or positive anyway )
    if ( _value > 0 ):
        self.__x = -_value
    else:
        self.__x = _value


##
## Define the deleter function for x...
##
@x.deleter
def x( self ):
    ## Unload the assignment / data for x
    if ( self.__x != None ):
        del self.__x


##
## To String / Output Function for the class - this will show the property value for each property we add...
##
def __str__( self ):
    ## Output the x property data...
    print( '[ x ] ' + str( self.x ) )


    ## Return a new line - technically we should return a string so it can be printed where we want it, instead of printed early if _data = str( C( ) ) is used....
    return '\n'

##
##
##
_test = GetterSetterExample( )
print( _test )

## For some reason the deleter isn't being called...
del _test.x

基本上,与C(对象)的例子相同,除了我使用x代替…我也没有在__init中初始化-…嗯. .我有,但它可以被删除,因为__x被定义为类....的一部分

输出结果为:

[ Test Class ] Set x = 1234
[ Test Class ] Get x = -1234
[ x ] -1234

如果我注释掉自我。在init中X = 1234,那么输出是:

[ Test Class ] Get x = None
[ x ] None

如果我在getter函数中设置_default = None为_default = 0(因为所有getter都应该有一个默认值,但它不是通过我所看到的属性值传递进来的,所以你可以在这里定义它,它实际上并不坏,因为你可以定义默认一次,并在任何地方使用它),即:def x(self, _default = 0):

[ Test Class ] Get x = 0
[ x ] 0

注意:getter逻辑的存在只是为了让值被它操纵,以确保它被它操纵——对于print语句也是如此……

Note: I'm used to Lua and being able to dynamically create 10+ helpers when I call a single function and I made something similar for Python without using properties and it works to a degree, but, even though the functions are being created before being used, there are still issues at times with them being called prior to being created which is strange as it isn't coded that way... I prefer the flexibility of Lua meta-tables and the fact I can use actual setters / getters instead of essentially directly accessing a variable... I do like how quickly some things can be built with Python though - for instance gui programs. although one I am designing may not be possible without a lot of additional libraries - if I code it in AutoHotkey I can directly access the dll calls I need, and the same can be done in Java, C#, C++, and more - maybe I haven't found the right thing yet but for that project I may switch from Python..

注意:在这个论坛的代码输出是坏的-我必须在代码的第一部分添加空格,以使其工作-当复制/粘贴时,确保您将所有空格转换为制表符....我在Python中使用制表符,因为在一个10,000行的文件中,空格的文件大小可以是512KB到1MB,制表符的文件大小可以是100到200KB,这相当于文件大小的巨大差异,并减少了处理时间……

标签也可以调整每个用户-所以如果你喜欢2个空间宽度,4,8或任何你可以做的,这意味着它是周到的开发人员与视力缺陷。

注意:类中定义的所有函数都没有缩进,因为论坛软件中的一个bug -如果复制/粘贴,请确保缩进


让我们从Python装饰器开始。

Python装饰器是一个函数,它帮助向已经定义的函数添加一些额外的功能。

在Python中,所有东西都是对象。Python中的函数是一类对象,这意味着它们可以被变量引用、添加到列表中、作为参数传递给另一个函数等。

考虑下面的代码片段。

def decorator_func(fun):
    def wrapper_func():
        print("Wrapper function started")
        fun()
        print("Given function decorated")
        # Wrapper function add something to the passed function and decorator 
        # returns the wrapper function
    return wrapper_func

def say_bye():
    print("bye!!")

say_bye = decorator_func(say_bye)
say_bye()

# Output:
#  Wrapper function started
#  bye!!
#  Given function decorated
 

这里,我们可以说decorator函数修改了say_bye函数,并向其添加了一些额外的代码行。

用于装饰器的Python语法

def decorator_func(fun):
    def wrapper_func():
        print("Wrapper function started")
        fun()
        print("Given function decorated")
        # Wrapper function add something to the passed function and decorator 
        # returns the wrapper function
    return wrapper_func

@decorator_func
def say_bye():
    print("bye!!")

say_bye()

让我们用一个案例来分析一下。但在此之前,让我们讨论一些面向对象的原则。

在许多面向对象的编程语言中使用getter和setter来确保数据封装的原则(这被视为数据与操作这些数据的方法的捆绑)。

当然,这些方法是用于检索数据的getter和用于更改数据的setter。

根据这一原则,类的属性被设置为私有,以隐藏和保护它们不受其他代码的影响。

是的,@property基本上是一种使用getter和setter的python方式。

Python有一个很好的概念,叫做属性,它使面向对象程序员的工作变得更加简单。

让我们假设您决定创建一个可以以摄氏度为单位存储温度的类。

class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
    self.set_temperature(temperature)

def to_fahrenheit(self):
    return (self.get_temperature() * 1.8) + 32

def get_temperature(self):
    return self._temperature

def set_temperature(self, value):
    if value < -273:
        raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
    self._temperature = value

这里是我们如何用“属性”实现它。

在Python中,property()是一个内置函数,用于创建并返回属性对象。

属性对象有三个方法:getter()、setter()和delete()。

class Celsius:
def __init__(self, temperature = 0):
    self.temperature = temperature

def to_fahrenheit(self):
    return (self.temperature * 1.8) + 32

def get_temperature(self):
    print("Getting value")
    return self.temperature

def set_temperature(self, value):
    if value < -273:
        raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
    print("Setting value")
    self.temperature = value

temperature = property(get_temperature,set_temperature)

在这里,

temperature = property(get_temperature,set_temperature)

可以分解为,

# make empty property
temperature = property()
# assign fget
temperature = temperature.getter(get_temperature)
# assign fset
temperature = temperature.setter(set_temperature)

注意事项:

Get_temperature仍然是一个属性而不是一个方法。

现在你可以通过写入来获取温度值。

C = Celsius()
C.temperature
# instead of writing C.get_temperature()

我们可以更进一步,不定义名称get_temperature和set_temperature,因为它们是不必要的,而且会污染类名称空间。

python处理上述问题的方法是使用@property。

class Celsius:
    def __init__(self, temperature = 0):
        self.temperature = temperature

    def to_fahrenheit(self):
        return (self.temperature * 1.8) + 32

    @property
    def temperature(self):
        print("Getting value")
        return self.temperature

    @temperature.setter
    def temperature(self, value):
        if value < -273:
            raise ValueError("Temperature below -273 is not possible")
        print("Setting value")
        self.temperature = value

〇注意事项

用于获取值的方法用“@property”修饰。 必须作为setter的方法使用“@temperature”来修饰。如果函数被称为“x”,我们就必须用“@x.setter”来修饰它。 我们写了“两个”方法,名称相同,参数数量不同,“def temperature(self)”和“def temperature(self,x)”。

如您所见,代码显然不那么优雅。

现在,让我们来讨论一个现实生活中的实际场景。

假设你设计了一个类,如下所示:

class OurClass:

    def __init__(self, a):
        self.x = a


y = OurClass(10)
print(y.x)

现在,让我们进一步假设我们的类在客户中很受欢迎,他们开始在他们的程序中使用它,他们对对象做各种各样的赋值。

在决定命运的一天,一位值得信赖的客户找到我们,建议“x”必须是0到1000之间的值;这真是一个可怕的场景!

由于属性,这很简单:我们创建“x”的属性版本。

class OurClass:

    def __init__(self,x):
        self.x = x

    @property
    def x(self):
        return self.__x

    @x.setter
    def x(self, x):
        if x < 0:
            self.__x = 0
        elif x > 1000:
            self.__x = 1000
        else:
            self.__x = x

这很棒,不是吗:您可以从最简单的实现开始,并且以后可以自由地迁移到属性版本,而不必更改接口!所以属性不仅仅是getter和setter的替代品!

你可以在这里检查这个实现


下面是@property如何在重构代码时提供帮助的另一个例子(我只在下面总结):

假设你像这样创建了一个Money类:

class Money:
    def __init__(self, dollars, cents):
        self.dollars = dollars
        self.cents = cents

用户根据这个类创建一个库,其中他/她使用例如。

money = Money(27, 12)

print("I have {} dollar and {} cents.".format(money.dollars, money.cents))
# prints I have 27 dollar and 12 cents.

现在让我们假设你决定改变你的Money类,去掉美元和美分属性,而是决定只跟踪美分的总数:

class Money:
    def __init__(self, dollars, cents):
        self.total_cents = dollars * 100 + cents

如果上面提到的用户现在尝试像以前一样运行他/她的库

money = Money(27, 12)

print("I have {} dollar and {} cents.".format(money.dollars, money.cents))

这将导致一个错误

AttributeError:“Money”对象没有属性“dollars”

这意味着现在每个依赖于你最初的Money类的人都必须更改所有使用美元和美分的代码行,这可能是非常痛苦的……那么,如何避免这种情况呢?通过使用@property!

就是这样:

class Money:
    def __init__(self, dollars, cents):
        self.total_cents = dollars * 100 + cents

    # Getter and setter for dollars...
    @property
    def dollars(self):
        return self.total_cents // 100
    
    @dollars.setter
    def dollars(self, new_dollars):
        self.total_cents = 100 * new_dollars + self.cents

    # And the getter and setter for cents.
    @property
    def cents(self):
        return self.total_cents % 100
    
    @cents.setter
    def cents(self, new_cents):
        self.total_cents = 100 * self.dollars + new_cents

当我们现在从图书馆打电话

money = Money(27, 12)

print("I have {} dollar and {} cents.".format(money.dollars, money.cents))
# prints I have 27 dollar and 12 cents.

它将像预期的那样工作,我们不需要更改库中的任何一行代码!事实上,我们甚至不需要知道我们所依赖的库发生了变化。

setter也可以正常工作:

money.dollars += 2
print("I have {} dollar and {} cents.".format(money.dollars, money.cents))
# prints I have 29 dollar and 12 cents.

money.cents += 10
print("I have {} dollar and {} cents.".format(money.dollars, money.cents))
# prints I have 29 dollar and 22 cents.

你也可以在抽象类中使用@property;这里我举一个最小的例子。


这一点已经被很多人澄清了,但这是我一直在寻找的一个直接点。 这是我认为从@property装饰器开始很重要的一点。 如:-

class UtilityMixin():
    @property
    def get_config(self):
        return "This is property"

函数“get_config()”的调用将像这样工作。

util = UtilityMixin()
print(util.get_config)

如果您注意到,我没有使用“()”括号来调用函数。这是我搜索@property装饰器的基本内容。这样你就可以像使用变量一样使用函数。


Property是@property装饰器后面的一个类。

你可以检查这个:

print(property) #<class 'property'>

我重写了help(property)中的示例,以显示@property语法

class C:
    def __init__(self):
        self._x=None

    @property 
    def x(self):
        return self._x

    @x.setter 
    def x(self, value):
        self._x = value

    @x.deleter
    def x(self):
        del self._x

c = C()
c.x="a"
print(c.x)

函数上与property()语法相同:

class C:
    def __init__(self):
        self._x=None

    def g(self):
        return self._x

    def s(self, v):
        self._x = v

    def d(self):
        del self._x

    prop = property(g,s,d)

c = C()
c.x="a"
print(c.x)

正如你所看到的,我们如何使用这块土地并没有什么不同。

要回答这个问题,@property decorator是通过属性类实现的。


问题是稍微解释一下属性类。 这条线:

prop = property(g,s,d)

是初始化。我们可以这样重写:

prop = property(fget=g,fset=s,fdel=d)

fget、fset、fdel的含义:

 |    fget
 |      function to be used for getting an attribute value
 |    fset
 |      function to be used for setting an attribute value
 |    fdel
 |      function to be used for del'ing an attribute
 |    doc
 |      docstring

下一张图片显示了我们拥有的三胞胎,来自class属性:

__get__, __set__和__delete__将被覆盖。这是Python中描述符模式的实现。

通常,描述符是具有“绑定行为”的对象属性,其属性访问已被描述符协议中的方法覆盖。

我们还可以使用属性setter、getter和delete方法将函数绑定到属性。请看下一个例子。类C的方法s2将属性设置为double。

class C:
    def __init__(self):
        self._x=None

    def g(self):
        return self._x

    def s(self, x):
        self._x = x

    def d(self):
        del self._x

    def s2(self,x):
        self._x=x+x


    x=property(g)
    x=x.setter(s)
    x=x.deleter(d)      


c = C()
c.x="a"
print(c.x) # outputs "a"

C.x=property(C.g, C.s2)
C.x=C.x.deleter(C.d)
c2 = C()
c2.x="a"
print(c2.x) # outputs "aa"

最好的解释在这里: Python @属性解释-如何使用和何时?(例子) 作者:塞尔瓦·普拉巴卡兰|发表于2018年11月5日

它帮助我理解为什么,而不仅仅是如何。

https://www.machinelearningplus.com/python/python-property/


装饰器是一个函数,它接受一个函数作为参数并返回一个闭包。闭包是一组内部函数和自由变量。内部函数在自由变量上闭合,这就是为什么它被称为“闭包”。自由变量是内部函数外部的变量,通过修饰器传入内部函数。

顾名思义,decorator修饰接收到的函数。

function decorator(undecorated_func):
    print("calling decorator func")
    inner():
       print("I am inside inner")
       return undecorated_func
    return inner

这是一个简单的装饰函数。它接收到“unorated_func”并将其作为自由变量传递给inner(), inner()打印“I am inside inner”并返回unorated_func。当我们调用decorator(unorated_func)时,它将返回内部的。这里是关键,在decorator中,我们将内部函数命名为我们传递的函数的名称。

   undecorated_function= decorator(undecorated_func) 

现在内部函数被称为“unorated_func”。由于inner现在被命名为“unorated_func”,我们将“unorated_func”传递给装饰器,并返回“unorated_func”,并打印出“I am inside inner”。因此这个打印语句修饰了我们的“unorated_func”。

现在让我们定义一个带有属性装饰器的类:

class Person:
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    @property
    def name(self):
        return self._name
    @name.setter
    def name(self.value):
        self._name=value

当我们用@property()修饰name()时,发生了这样的事情:

name=property(name) # Person.__dict__ you ll see name 

property()的第一个参数是getter。这是第二次装饰的情况:

   name=name.setter(name) 

如上所述,装饰器返回内部函数,我们用传递的函数名命名内部函数。

这里有一件重要的事情需要注意。name是不可变的。在第一个装饰中,我们得到了这个:

  name=property(name)

在第二个例子中,我们得到了这个

  name=name.setter(name)

我们没有修改名称obj。在第二个修饰中,python看到这是属性对象,并且它已经有getter。因此,python创建了一个新的“name”对象,从第一个obj中添加“fget”,然后设置“fset”。


在下面,我给出了一个例子来阐明@property

考虑一个名为Student的类,它有两个变量:name和class_number,并且希望class_number在1到5的范围内。

现在我将解释两个错误的解决方案,最后是正确的解决方案:


下面的代码是错误的,因为它没有验证class_number(在1到5的范围内)

class Student:
    def __init__(self, name, class_number):
        self.name = name
        self.class_number = class_number

尽管经过验证,但这个解决方案也是错误的:

def validate_class_number(number):
    if 1 <= number <= 5:
        return number
    else:
        raise Exception("class number should be in the range of 1 to 5")

class Student:
    def __init__(self, name, class_number):
        self.name = name
        self.class_number = validate_class_number(class_number)

因为class_number验证只在创建类实例时检查,在创建类实例后不检查(可以将class_number更改为1到5范围之外的数字):

student1 = Student("masoud",5)
student1.class_number = 7

正确的解决方法是:

class Student:
    def __init__(self, name, class_number):
        self.name = name
        self.class_number = class_number
        
    @property
    def class_number(self):
        return self._class_number

    @class_number.setter
    def class_number(self, class_number):
        if not (1 <= class_number <= 5): raise Exception("class number should be in the range of 1 to 5")
        self._class_number = class_number