一、简单理解一下描述符
python定义了把实现了__get__()、__set__()和__delete__()中的其中任意一种方法的类称之为描述符，描述符的本质是新式类，并且被代理的类（即应用描述符的类也是新式类）。描述符的作用是用来代理一个类的属性，需要注意的是描述符不能定义在类的构造函数中，只能定义为类的属性，它只属于类的，不属于实例，我们通过查看实例和类的字典即可知晓。
描述符是可以实现大部分Python类特性中最底层的数据结构的实现手段，我们常使用的@classmethod、@staticmethd、@property、甚至是__slots__等属性都是通过描述符来实现的。它是很多高级库和框架的重要工具之一，是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个非常重要组件。在一般的开发中我们可能用不到描述符，但是我们如果想要开发一个大型的框架或者大型的系统，那使用描述符会起到如虎添翼的作用。它的加盟将会使得系统更加完美。下面将简单的介绍描述符的使用。
class Descriptors:
"""
数据描述符
"""
def __init__(self, key, expected_type):
"""
key： 用户传进的值
expected_type：用户传进的值的类型
"""
self.key = key
self.expected_type = expected_type
"""
描述符的三个内置属性的参数如下：
---------------------------------------------------
self： 是描述符的对象，不是使用描述符类的对象
instance： 这才是使用描述符类的对象
owner： 是instance的类
value： 是instance的值
---------------------------------------------------
"""
def __get__(self, instance, owner):
print("执行Descriptors的get")
return instance.__dict__[self.key] #将参数存入实例的字典
def __set__(self, instance, value):
print("执行Descriptors的set")
#如果用户输入的值和值的类型不一致，则抛出TypeError异常
if not isinstance(value, self.expected_type):
raise TypeError("参数%s必须为%s"%(self.key, self.expected_type))
instance.__dict__[self.key] = value #为实例字典的key设值
def __delete__(self, instance):
print("执行Descriptors的delete")
instance.__dict__.pop(self.key) #删除实例字典的key
class Light:
#使用描述符
name = Descriptors("name",str)
price = Descriptors("price",float)
def __init__(self, name, price):
self.name = name
self.price = price
#设置两个参数，触发两次set的执行
light = Light("电灯泡", 66.66)
print(light.__dict__)
light.name = "火箭筒"
print(light.__dict__)
"""
执行Descriptors的set
执行Descriptors的set
{'name': '电灯泡', 'price': 66.66}
执行Descriptors的set
{'name': '火箭筒', 'price': 66.66}
"""
二、描述符的种类和优先级
之所以要区分描述符的种类，主要是因为它在代理类属性时有着严格的优先级限制。例如当使用数据描述符时，因为数据描述符大于实例属性，所以当我们实例化一个类并使用该实例属性时，该实例属性已被数据描述符代理，此时我们对该实例属性的操作是对描述符的操作。描述符的优先级的高低如下：
类属性 > 数据描述符 > 实例属性 > 非数据描述符 > 找不到的属性触发__getattr__()
1. 类属性 > 数据描述符
在以下测试用例中，使用 Light.name = "电灯泡" 语句没有触发set的执行说明类属性的优先级大于数据描述符的优先，此时相当于类属性覆盖了数据描述符，从而说明对类属性的一切操作都与描述符无关。
class Descriptors:
"""
数据描述符
"""
def __get__(self, instance, owner):
print("执行Descriptors的get")
def __set__(self, instance, value):
print("执行Descriptors的set")
def __delete__(self, instance):
print("执行Descriptors的delete")
class Light:
#使用描述符
name = Descriptors()
#测试
Light.name #执行描述符的get内置属性
print(Light.__dict__) #此时的name显示的是描述符的对象
Light.name = "电灯泡" #没有执行描述符的set内置属性
print(Light.name) #输出：电灯泡
del Light.name #没有执行描述符的delete内置属性
print(Light.name) #报错，因为Light类中的name被删了
2. 数据描述符 > 实例属性
在以下用例测试中，数据描述符的优先级大于实例属性的优先级，此时实例属性name被数据描述符所覆盖，而price没有描述符代理，所以它任然是实例属性。
class Descriptors:
"""
数据描述符
"""
def __get__(self, instance, owner):
print("执行Descriptors的get")
def __set__(self, instance, value):
print("执行Descriptors的set")
def __delete__(self, instance):
print("执行Descriptors的delete")
class Light:
#使用描述符
name = Descriptors()
def __init__(self, name, price):
self.name = name
self.price = price
#使用类的实例对象来测试
light = Light("电灯泡",60) #执行描述符的set内置属性
light.name #执行描述符的get内置属性
print(light.__dict__) #查看实例的字典，不存在name
print(Light.__dict__) #查看类的字典，存在name（为描述符的对象）
del light.name #执行描述符的delete内置属性
3. 实例属性 > 数据描述符
在以下用例测试中，如果我们的实例属性中使用了非数据描述符，就不能对其进行复制操作。可见非数据描述符应该应用于不需要设置值的属性或者函数中。上述的设计没有多大的意义，只是增加对描述符的理解。
class Descriptors:
"""
非数据描述符
"""
def __get__(self, instance, owner):
print("执行Descriptors的set")
def __delete__(self, instance):
print("执行Descriptors的delete")
class Light:
#使用描述符
name = Descriptors()
def __init__(self, name, price):
self.name = name
self.price = price
#测试
light = Light("电灯泡",60) #报错，描述符中没有__set__()方法
经以下测试用例证明在该类中并没有set方法，所以该类是一个非数据描述符，Python中一切皆对象，函数也是一个对象，既然是对象那也可以是类实例化所得到的结果。函数在类中本身也是一种属性（函数属性），描述符在应用的时候也是被实例化为一个属性。
class Descriptors:
"""
非数据描述符
"""
def func(self):
print("世界的变化真快！近日00后都已经开始在街头打小三了")
d = Descriptors()
d.func()
print(hasattr(Descriptors.func,"__set__")) #False
print(hasattr(Descriptors.func,"__get__")) #True
print(hasattr(Descriptors.func,"__delete__")) #False
d.func = "函数也是属性，也可以赋值，没毛病"
print(d.func)
del d.func
d.func