概述
描述器是一种Python对象，用于定义在访问其他对象属性时所执行的操作。通过描述器，可以实现多种不同的行为，例如计算属性、缓存属性值、以及控制属性访问等。使用描述器可以自定义属性访问行为，避免在每个属性使用处编写重复的代码。
任何类的属性，包括实例属性、类属性和静态属性都可以使用描述器。Python编程中的描述器是高级特性，对于具备深入了解Python语言和高级编程技能的程序员非常实用。
实现方式
Python描述器是通过实现描述器协议来定义的。描述器协议是Python对象协议的一种，它定义了三个方法：__get__()、__set__()和__delete__()。
Python解释器在访问一个对象的属性时，会先检查该属性是否是一个描述器。如果属性是描述器，则调用__get__()方法获取属性值。如果属性不是描述器，则直接返回属性值。
如果我们想要使用一个Python描述器来控制属性访问行为，我们需要实现描述器协议中的__get__()、__set__()和__delete__()方法中的至少一个方法。下面是这些方法的具体说明：
__get__(self, instance, owner)：用于获取属性值。如果访问属性的是一个实例，则instance参数是实例对象，owner参数是类对象。如果访问属性的是一个类，则instance参数是None，owner参数是类对象。
__set__(self, instance, value)：用于设置属性值。如果设置属性值的是一个实例，则instance参数是实例对象，value参数是要设置的值。如果设置属性值的是一个类，则instance参数是None，value参数是要设置的值。
__delete__(self, instance)：用于删除属性值。如果删除属性值的是一个实例，则instance参数是实例对象。如果删除属性值的是一个类，则instance参数是None。
如何使用Python描述器
应用场景
Python的描述器可应用于多种情境，例如计算属性、缓存属性值和实现属性的访问控制。下面是一些使用Python描述器的示例。
计算属性
计算属性是一个由其他属性计算得出的属性。举例来说，使用一个描述器可以创建一个计算属性，该属性将两个数字属性相加。下面是一个实现计算属性的示例代码：
class SumDescriptor:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __get__(self, instance, owner):
return getattr(instance, self.a) + getattr(instance, self.b)
class MyClass:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
self.sum = SumDescriptor('a', 'b')在上面的代码中，SumDescriptor是一个描述器，它使用__get__()方法来计算a和b属性的和。MyClass是一个包含a和b属性的类，它还定义了一个sum属性，该属性是SumDescriptor的实例。
当我们使用MyClass创建一个实例时，可以通过访问sum属性来获取a和b属性的和，而无需手动计算它们：
>>> obj = MyClass(1, 2) >>> obj.sum 3
缓存属性值
另一个常见的用途是缓存属性值。使用描述器可以缓存属性值，从而提高程序性能，特别是当属性值是一个较慢的计算或大量数据时。下面是一个缓存属性值的示例代码：
class CachedProperty:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.__name__ = func.__name__
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
value = self.func(instance)
setattr(instance, self.__name__, value)
return value
class MyClass:
def __init__(self, data):
self._data = data
@CachedProperty
def processed_data(self):
# Perform some slow computation
result = ...
return result在上面的代码中，CachedProperty是一个描述器，它使用__get__()方法来缓存属性值。MyClass是一个包含_data属性的类，它定义了一个processed_data属性，该属性使用@CachedProperty装饰器来实现缓存。当我们访问processed_data属性时，如果缓存中已经存在属性值，则直接返回缓存的值。否则，计算属性值，并将其存储在缓存中。
实现属性访问控制
描述器还可以用于实现属性访问控制。例如，我们可以使用描述器来禁止对一个属性进行修改。下面是一个实现属性访问控制的示例代码：
class ReadOnlyDescriptor:
def __init__(self, value):
self.value = value
def __get__(self, instance, owner):
return self.value
def __set__(self, instance, value):
raise AttributeError("can't set attribute")
class MyClass:
def __init__(self, data):
self._data = ReadOnlyDescriptor(data)在上面的代码中，ReadOnlyDescriptor是一个描述器，它使用__set__()方法来禁止对属性进行修改。MyClass是一个包含 _data属性的类，它定义了一个只读的属性。当我们尝试对_data属性进行修改时，会引发AttributeError异常。
自定义属性访问控制
除了上面介绍的基本描述器，Python还提供了property装饰器，它可以用于定义自定义的属性访问控制。使用property装饰器，我们可以将一个方法转换为一个只读属性，一个可写属性或一个可读写属性。下面是一个自定义属性访问控制的示例代码：
class MyClass:
def __init__(self, value):
self._value = value
@property
def value(self):
return self._value
@value.setter
def value(self, new_value):
if new_value < 0:
raise ValueError("value must be non-negative")
self._value = new_value在上面的代码中，value方法被转换为一个属性。@property装饰器将value方法转换为只读属性，@value.setter装饰器将value方法转换为可写属性。当我们尝试对value属性进行修改时，如果新值小于0，则引发ValueError异常。