摘要：一利用動態屬性處理數據源屬性在中，數據的屬性和處理數據的方法統稱屬性。處理無效屬性名在中，由于關鍵字被保留，名稱為關鍵字的屬性是無效的。內置函數列出對象的大多數屬性。點號和內置函數會觸發這個方法。

導語：本文章記錄了本人在學習Python基礎之元編程篇的重點知識及個人心得，打算入門Python的朋友們可以來一起學習并交流。

本文重點：

1、了解如何利用動態屬性處理數據；
2、掌握Python中的特性概念以及@property裝飾器；
3、了解Python中處理屬性的重要屬性和函數。

屬性：在Python中，數據的屬性和處理數據的方法統稱屬性。
元編程：用元類進行編程，元類→類→對象，元類比類更抽象，生成類的類。

第一版：利用json.load(fp)審查數據

from urllib.request import urlopen
import warnings
import os
import json

URL = "http://www.oreilly.com/pub/sc/osconfeed"
JSON = "data/osconfeed.json"

def load():
    if not os.path.exists(JSON):
        msg = "downloading {} to {}".format(URL, JSON)
        warnings.warn(msg) #如果需要下載就發出提醒。
        with urlopen(URL) as remote, open(JSON, "wb") as local: #在with語句中使用兩個上下文管理器分別用于讀取和保存遠程文件。
            local.write(remote.read())
    with open(JSON) as fp:
        return json.load(fp)#json.load函數解析JSON文件，返回Python原生對象。

第二版：使用動態屬性訪問JSON類數據
第一版查閱深層數據的格式比較冗長，例如feed"Schedule"40，我們希望在讀取屬性上采用feed.Schedule.events[40].name這類方式來改進。并且第二版的類能遞歸，自動處理嵌套的映射和列表。

from collections import abc

class FronenJSON:
    def __init__(self,mapping):
        self.__data=dict(mapping)#創建副本，同時確保處理的是字典。
        
    def __getattr__(self, name):#僅當沒有指定名稱的屬性才調用__getattr__方法。
        if hasattr(self,name):
            return getattr(self.__data,name)
        else:
            return FronenJSON.build(self.__data[name])
   
    @classmethod    
    def __build__(cls,obj):
        if isinstance(obj,abc.Mapping):#判斷obj是否是映射。
            return cls(obj)#創建FrozenJSON對象。
        elif isinstance(obj,abc.MutableSequence):
            return [cls.build(item) for item in obj]#遞歸調用.build()方法，構建一個列表。
        else:#既不是字典也不是列表，則返回元素本身。
            return obj

分析： FronenJSON類的關鍵是__getattr__方法。僅當無法使用常規的方式獲取屬性（即在實例、類或超類中找不到指定的屬性），解釋器才會調用特殊的__getattr__方法。

在Python中，由于關鍵字被保留，名稱為關鍵字的屬性是無效的。因此需要對第二版中的__init__進行改進：

    def __init__(self,mapping):
        self.__data={}
        for key,value in mapping.items():
            if keyword.iskeyword(key):
                key+="_"#與Python關鍵字重復的key在尾部加上下劃線。
            self.__data[key]=value

第三版：使用__new__構造方法把一個類轉換成一個靈活的對象工廠函數。

from collections import abc

class FronenJSON:
    def __new__(cls, arg):  # __new__是類方法，第一個參數是類本身cls。
        if isinstance(arg, abc.Mapping):
            return super().__new__(cls)  #委托給超類object基類的__new__方法處理。
        elif isinstance(arg, abc.MutableSequence):  # 余下方法與原先的build方法一致。
            return [cls(item) for item in arg]
        else:
            return arg
 
     def __init__(self,mapping):
        self.__data={}
        for key,value in mapping.items():
            if keyword.iskeyword(key):
                key+="_"
            self.__data[key]=value 

    def __getattr__(self, name):
        if hasattr(self,name):
            return getattr(self.__data,name)
        else:
            return FronenJSON(self.__data[name])  

類屬性：類屬性在__init__()外初始化，屬于類所有，所有實例共享一個屬性。
調用方法：類屬性在內部用classname.類屬性名調用，外部既可以用classname.類屬性名又可以用instancename.類屬性名來調用。

實例屬性：實例屬性屬于各個實例所有，互不干擾。

私有屬性：

單下劃線_開頭：只是告訴別人這是私有屬性，外部依然可以訪問更改。

雙下劃線__開頭：外部不可通過instancename.propertyname來訪問或者更改，實際將其轉化為了_classname__propertyname。

特性：是用于管理實例屬性的類屬性。
特性用途：經常用于把公開的屬性變成使用讀值方法和設值方法管理的屬性，且在不影響客戶端代碼的前提下實施業務規則。

注意：

不要對實例屬性和類屬性使用相同的名字。否則實例屬性會遮蓋類屬性，發生難以發現的錯誤。

實例屬性不會遮蓋類特性，但類特性會遮蓋實例屬性。
這是因為obj.attr不會從實例obj開始尋找attr，而是從obj.__class__開始；而且僅當類中沒有名為attr的特性時，Python才會在實例中尋找attr。

簡言之，就遮蓋層級而言，類特性>實例屬性>類屬性。

使用特性可以驗證實例屬性的有效性，同時能夠根據已知屬性和屬性之間的關系式調整其他屬性，避免硬編碼。
案例：假設某商店經營堅果、雜糧等多種有機食物，每位顧客的訂單會包含店中的一系列商品，我們需要根據客戶的訂單計算出總價。
分析：我們不希望顧客訂單的商品重量為非正數，需要借助@property裝飾器實現值的獲取與設置，從而驗證實例屬性的有效性。代碼如下：

class LineItem:
    def __init__(self,description,weight,price):
        self.description=description
        self.weight=weight
        self.price=price

    def subtotal(self):
        return self.weight*self.price

    @property#讀值。
    def weight(self):
        return self.__weight#真正的值存儲在私有屬性中。

    @weight.setter
    def weight(self,value):
        if value >0:
            self.__weight=value#有效值存入私有屬性中。
        else:
            raise ValueError("Value must be > 0")#對于無效的值拋出ValueError。

Tips：當我們需要設置只讀屬性時，只使用@property，無需使用@func.setter。

原理解析：為了更好地理解@property裝飾器的原理，我們寫一版效果相同但沒使用裝飾器的代碼。

class LineItem:
    def __init__(self, description, weight, price):
        self.description = description
        self.weight = weight
        self.price = price

    def subtotal(self):
        return self.weight * self.price

    def get_weight(self): #普通讀值方法。
        return self.__weight

    def set_weight(self, value): #普通設值方法。
        if value > 0:
            self.__weight = value
        else:
            raise ValueError("value must be > 0")
    weight = property(get_weight, set_weight) #構建property對象，賦值給公開的類特性。

property 構造方法的完整簽名：

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

抽象定義特性的方式有兩種，一是使用特性工廠函數，二是使用描述符類。
下面我們用特性工廠函數來完成上文中提到的訂單結算案例：

def quantity(storage_name):  

    def qty_getter(instance):  # instance指的是要把屬性存儲其中的LineItem實例。
        return instance.__dict__[storage_name]  # 引用閉包中的自由變量storage_name，值直接從instance.__dict__中獲取，以便跳過特性，防止無限遞歸。

    def qty_setter(instance, value):  
        if value > 0:
            instance.__dict__[storage_name] = value  # 同理存儲，跳過特性。
        else:
            raise ValueError("value must be > 0")

    return property(qty_getter, qty_setter)  # 構建自定義特性對象并返回。

class LineItem:
    weight = quantity("weight")  # 將自定義特性weight定義為類屬性。
    price = quantity("price")  # 同上。

    def __init__(self, description, weight, price):
        self.description = description
        self.weight = weight  # 此處特性已經激活，可驗證值的有效性。
        self.price = price

    def subtotal(self):
        return self.weight * self.price  # 此處利用特性獲取實例中存儲的值。

class BlackKnight:
  def __init__(self):
      self.members = ["an arm", "another arm",
                      "a leg", "another leg"]
      self.phrases = [""Tis but a scratch.",
                      "It"s just a flesh wound.",
                      "I"m invincible!",
                      "All right, we"ll call it a draw."]

  @property
  def member(self):
      print("next member is:")
      return self.members[0]

  @member.deleter
  def member(self):
      text = "BLACK KNIGHT (loses {})
-- {}"
      print(text.format(self.members.pop(0), self.phrases.pop(0)))

刪除屬性只需在主程序中發出指令：del obj.attr

__class__：對象所屬類的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在對象的類中尋找，而不在實例中尋找。

__dict__：一個映射，存儲對象或類的可寫屬性。

__slots__：類可以定義這個屬性，限制實例有哪些屬性。

dir([object])：列出對象的大多數屬性。

getattr(object,name[,default])：從object對象中獲取name字符串對應的屬性。獲取的屬性可能來自對象所屬的類或超類。

hasattr(object,name)：若object對象中存在指定的屬性，或者能以某種方式（如繼承）通過object對象獲取指定的屬性，返回True。

setattr(object,name,value)：把object對象指定屬性的值設為value，前提是object對象能接受那個值。這個函數可能會創建一個新屬性，或者覆蓋現有的屬性。

var([object])：返回object對象的__dict__屬性。

__delattr__(self,name)：只要使用del語句刪除屬性，就會調用這個方法。

__dir__(self)：把對象傳給dir函數時調用，列出屬性。

__getattr__（self,name)：僅當獲取指定的屬性失敗，搜索過obj，Class和超類之后調用。

__getattribute__（self,name)：嘗試獲取指定的屬性時總會調用這個方法。不過尋找的屬性是特殊屬性或特殊方法時除外。為了防止無限遞歸，__getattribute__方法的實現要使用super().__getattribute__(obj,name)。

__setattr__（self,name,value)：嘗試設置指定的屬性時總會調用這個方法。點號和setattr內置函數會觸發這個方法。