与经典的getter+setter相比,@property表示法有什么优点?在哪些特定的情况下,程序员应该选择使用其中一种而不是另一种?

属性:

class MyClass(object):
    @property
    def my_attr(self):
        return self._my_attr

    @my_attr.setter
    def my_attr(self, value):
        self._my_attr = value

没有属性:

class MyClass(object):
    def get_my_attr(self):
        return self._my_attr

    def set_my_attr(self, value):
        self._my_attr = value

当前回答

对我来说,使用属性更直观,更适合大多数代码。

比较

o.x = 5
ox = o.x

vs.

o.setX(5)
ox = o.getX()

对我来说很明显,更容易理解。此外,属性允许私有变量更容易。

其他回答

喜欢的属性。这就是他们存在的意义。

原因是Python中的所有属性都是公共的。以下划线或两个下划线开头的名称只是一个警告,说明给定的属性是一个实现细节,在将来的代码版本中可能不会保持相同。它不会阻止您实际获取或设置该属性。因此,标准属性访问是访问属性的正常的python方式。

属性的优点是它们在语法上与属性访问相同,因此您可以在不更改客户机代码的情况下从一个属性更改到另一个属性。您甚至可以有一个版本的类使用属性(例如,用于契约代码或调试),而另一个版本的类不用于生产,而不需要更改使用它的代码。与此同时,您不必为所有内容编写getter和setter,以防以后可能需要更好地控制访问。

我认为两者都有各自的地位。使用@property的一个问题是,很难在子类中使用标准的类机制扩展getter或setter的行为。问题是实际的getter/setter函数隐藏在属性中。

你可以掌握这些函数,比如

class C(object):
    _p = 1
    @property
    def p(self):
        return self._p
    @p.setter
    def p(self, val):
        self._p = val

你可以像C.p.fset和C.p.fset一样访问getter和setter函数,但是你不能很容易地使用普通的方法继承(例如super)工具来扩展它们。在深入研究了super的复杂性之后,你确实可以这样使用super:

# Using super():
class D(C):
    # Cannot use super(D,D) here to define the property
    # since D is not yet defined in this scope.
    @property
    def p(self):
        return super(D,D).p.fget(self)

    @p.setter
    def p(self, val):
        print 'Implement extra functionality here for D'
        super(D,D).p.fset(self, val)

# Using a direct reference to C
class E(C):
    p = C.p

    @p.setter
    def p(self, val):
        print 'Implement extra functionality here for E'
        C.p.fset(self, val)

然而,使用super()是相当笨拙的,因为必须重新定义属性,并且必须使用稍微违反直觉的super(cls,cls)机制来获得p的未绑定副本。

我觉得属性是为了让您在真正需要getter和setter时才编写它们。

Java编程文化强烈建议永远不要授予对属性的访问权,相反,只访问实际需要的getter和setter。 总是编写这些显而易见的代码段有点啰嗦,请注意,70%的情况下,它们从未被一些重要的逻辑所取代。

在Python中,人们实际上关心这种开销,因此您可以采用以下实践:

不使用getter和setter在第一次,如果他们不需要 使用@property来实现它们,而不改变其余代码的语法。

在大多数情况下,我宁愿两者都不使用。属性的问题是它们使类不那么透明。特别是,如果要从setter引发异常,这是一个问题。例如,如果您有一个帐户。电子邮件属性:

class Account(object):
    @property
    def email(self):
        return self._email

    @email.setter
    def email(self, value):
        if '@' not in value:
            raise ValueError('Invalid email address.')
        self._email = value

这样,类的用户就不会期望给属性赋值会导致异常:

a = Account()
a.email = 'badaddress'
--> ValueError: Invalid email address.

结果,异常可能得不到处理,或者在调用链中传播得太高而无法正确处理,或者导致向程序用户提供非常无用的回溯(遗憾的是,这在python和java世界中太常见了)。

我也会避免使用getter和setter:

因为提前为所有属性定义它们非常耗时, 使代码的数量不必要地变长,这使得理解和维护代码更加困难, 如果只在需要时为属性定义它们,类的接口将会改变,损害类的所有用户

而不是属性和getter /setter,我更喜欢在定义良好的地方执行复杂的逻辑,例如在验证方法中:

class Account(object):
    ...
    def validate(self):
        if '@' not in self.email:
            raise ValueError('Invalid email address.')

或类似帐户。保存方法。

请注意,我并不是想说在任何情况下属性都是有用的,只是说如果您可以使您的类足够简单和透明,以至于您不需要它们,那么您可能会更好。

在复杂的项目中,我更喜欢使用带有显式setter函数的只读属性(或getter):

class MyClass(object):
...        
@property
def my_attr(self):
    ...

def set_my_attr(self, value):
    ...

在长期存在的项目中,调试和重构比编写代码本身花费更多的时间。使用@property有几个缺点。Setter,使调试更加困难:

1) python允许为现有对象创建新属性。这使得下面的打印错误很难追踪:

my_object.my_atttr = 4.

如果你的目标是一个复杂的算法,那么你将花费相当多的时间试图找出它不收敛的原因(注意上面一行中额外的“t”)

2) setter有时可能演变成一个复杂而缓慢的方法(例如击中数据库)。对于另一个开发人员来说,很难弄清楚为什么下面的函数非常慢。他可能会花很多时间分析do_something()方法,而my_object。My_attr = 4。其实是减速的原因:

def slow_function(my_object):
    my_object.my_attr = 4.
    my_object.do_something()