使用@property

在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：

s = Student()

s.score = 9999

这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个 set_score() 方法来设置成绩，再通过一个 get_score() 来获取成绩，这样，在 set_score() 方法里，就可以检查参数：

class Student(object):



def get_score(self):

return self._score



def set_score(self, value):

if not isinstance(value, int):

raise ValueError('score must be an integer!')

if value < 0 or value > 100:

raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

self._score = value

现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置score了：

>>> s = Student()

>>> s.set_score(60) # ok!

>>> s.get_score()

60

>>> s.set_score(9999)

Traceback (most recent call last):

…

ValueError: score must between 0 ~ 100!

但是，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。

有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢？对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的！

还记得装饰器（decorator）可以给函数动态加上功能吗？对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的 @property 装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：

class Student(object):



@property

def score(self):

return self._score



@score.setter

def score(self, value):

if not isinstance(value, int):

raise ValueError('score must be an integer!')

if value < 0 or value > 100:

raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')

self._score = value

@property 的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上 @property 就可以了，此时， @property 本身又创建了另一个装饰器 @score.setter ，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

>>> s = Student()

>>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60)

>>> s.score # OK，实际转化为s.get_score()

60

>>> s.score = 9999

Traceback (most recent call last):

…

ValueError: score must between 0 ~ 100!

注意到这个神奇的 @property ，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):



@property

def birth(self):

return self._birth



@birth.setter

def birth(self, value):

self._birth = value



@property

def age(self):

return 2015 - self._birth

上面的 birth 是可读写属性，而 age 就是一个只读属性，因为 age 可以根据 birth 和当前时间计算出来。