property是/target=_blankclass=infotextkey>Python中的一个内置装璜器，它用于创立属性并准许开发者定义特定的操作，例如失掉（getter）、设置（setter）和删除（deleter）属性值的方法。这种特性使得咱们能更好地治理类的属性。

1.创立只读属性

经常使用property可以创立只读属性，即只准许失掉值，不准许修正。

classMyClass:def__init__(self,_value):self._value=_value@propertydefvalue(self):returnself._valueobj=MyClass(10)print(obj.value)#输入：10#试图修正只读属性会引发AttributeError#obj.value=20

2.创立可读写属性

经过@property装璜器的@value.setter方法，可以定义属性的设置形式。

classMyClass:def__init__(self,_value):self._value=_value@propertydefvalue(self):returnself._value@value.setterdefvalue(self,new_value):self._value=new_valueobj=MyClass(10)print(obj.value)#输入：10obj.value=20print(obj.value)#输入：20

3.创立可删除属性

经过@property装璜器的@value.deleter方法，可以定义属性的删除形式。

classMyClass:def__init__(self,_value):self._value=_value@propertydefvalue(self):returnself._value@value.deleterdefvalue(self):delself._valueobj=MyClass(10)print(obj.value)#输入：10delobj.value#试图访问已删除的属性会引发AttributeError#print(obj.value)

4.实践运行-数据验证

property还可以用于数据验证。例如，确保属性值合乎特定条件。

classTemperature:def__init__(self,celsius):self._celsius=celsius@propertydefcelsius(self):returnself._celsius@celsius.setterdefcelsius(self,value):ifvalue<-273.15:rseValueError("Temperaturebelowabsolutezeroisnotpossible.")self._celsius=valuetemp=Temperature(25)print(temp.celsius)#输入：25temp.celsius=-300#引发ValueError

总结

property特性为Python中的属性治理提供了灵敏性和可控性。经过其设置、失掉和删除方法，咱们能够精细地控制属性的行为。这使得属性操作愈加安保和牢靠，并能够确保数据的完整性和非法性。深化了解和灵敏运用property特性可以让咱们更好地治理类的属性，确保程序的强健性和稳固性。

Python中的属性有哪些呢？

在Python中，属性（Attribute）是指对象所具有的特征或者状态。属性可以是数据属性（Data Attribute）或者方法属性（Method Attribute）。具体来说，Python中的属性可以分为以下几种：

Python 开发中有哪些高级技巧

处。 我列出来几个，不知道算不算高级技巧，但是我个人觉得非常有用。 1. 善用迭代器迭代器在很多语言里面都有，而在 Python 里适当的场景用迭代器会非常的“爽”。 一来因为迭代器每次产生一个对象，适当使用能有效节省内存；二来它能达到部分“延迟计算”的效果。 除此以外，因为 Generator （yield 关键字）和 Generator Expression 的存在，有时候使用迭代器能提升代码可读性。 举例，((calculate_for_value(v) for v in values), 0, 12) 能够只在 [0, 12) 范围内计算，而且是延迟计算的，即迭代到了那个对象才去计算。 又如 any(i % 3 == 0 for i in numbers) 能够找出 numbers 里第一个能被 3 整除的值，因为里面是个 Generator Expression（迭代器的一种），所以找出以后 any 函数就会立即返回，并不需要对整个 numbers 列表计算 i % 3。 顺带推荐下这个库 erikrose/more-itertools ，里面包含了很多实用的迭代器函数，是对标准库 itertools 的一个很不错的补充。 2. 善用描述符（Descriptor）Python 的描述符是对“属性”的抽象，一个描述符定义成类属性以后，能够控制这个类的实例上同名实例属性的 get、set、delete 行为，比 __getattr__ 这样的实例级 magic method 有更细的粒度，并且更容易复用。 这个文档有简单的描述 Descriptor HowTo Guide ，可见 Python 的“实例方法”、@property 全由它实现，一些第三方库也有用到（例如 SQLAlchemy 的 Column、WTForms 的 Field 乃至 Python 3.4 新增的 类型）。 利用描述符特性，可以在业务代码中实现一些非常方便的定制，例如可以自己实现一个能缓存返回值的 cached_property（也可以不用自己实现，直接用 Werkzeug 的）。 3. 尽量不要用反射技巧去 fight with language我个人的一个观点：用一门编程语言就应该入乡随俗，fight with language 的事情不要做太多为好。 因为闭门造的轮子很难造圆，更何况站在语言使用者的层面去和语言的设计搏击实在很不自量力。 问题问的是“高级技巧”，那么对于一个动态语言，反射当然算高级技巧的。 可是我见过一些利用 Python 的反射来扫描出一些包中所有 文件然后自动 import 包下的所有模块的。 且不说这个做法破坏了 Python “模块即是命名空间” 和 lazy import 的设定，光是从“正确性”来说就有一堆问题。 这个做法仅仅考虑到了模块文件系统中的场景，没考虑到可能模块在一个 zip 中的情况。 就算再增强一下实现，考虑上 zip 的 import，那 Python 还有 PEP 302 定义的 Import Hook 用法呢，被这样一 hack 就完全没法用了。 这种 fight with language 的做法很难去做到真正的“正确”。 所以我觉得还有一个 Python 的技巧就是想使用“高级技巧”的时候谨慎地考虑使用。 静下来想想自己是不是在 fight with language 了，如果是的话，建议停手。 要不就入乡随俗，要不就认真考虑一下 Python 是不是真的有值得去改进的地方。 后者是需要经过很多深思熟虑的，不是 10 分钟的想法就够。 如果后者的回答真的是“是”，我想可能正确的做法是写一个 PEP 然后和社区讨论，看能否将改进直接施于 Python 未来的版本之上，而不是在自己的代码里用一个看似高级技巧实是丑陋的 hack 的实现来对抗语言本身。