本篇文章给大家带来的内容是关于python中@property装饰器的技巧性用法（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
@property装饰器能把一个方法变成属性一样来调用，下面我们就一起来看看Python的黑魔法@property装饰器的使用技巧解析
@属性有什么用呢？表面看来，就是将一个方法用属性的方式来访问。
上代码
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@property
def area(self):
return 3.14 * self.radius ** 2
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area可以看到，面积虽然是定义成一个方法的形式，但是加上@财产后，可以直接c.area，当成属性访问。
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现在问题来了，每次调用c.area，都会计算一次，太浪费cpu了，怎样才能只计算一次呢？这就是懒惰的财产。
class lazy(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __get__(self, instance, cls):
val = self.func(instance)
setattr(instance, self.func.__name__, val)
return val
class Circle(object):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@lazy
def area(self):
print 'evalute'
return 3.14 * self.radius ** 2
c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
print c.area
print c.area可以看到， 'evalute' 只输出了一次，对@Lazy的机制应该很好理解。
在这里，懒惰类有__get__方法，说明是个描述器，第一次执行c.area的时候，因为顺序问题，先去Ç.__ dict__中找，没找到，就去类空间找，在类圈中，有面积（）方法，于是就被__get__拦截。
在__get__中，调用实例的区域（）方法算出结果，并动态给实例添加个同名属性把结果赋给它，即加到Ç.__ dict__中去。
再次执行c.area的时候，先去Ç.__ dict__找，因为此时已经有了，就不会经过区域（）方法和__get__了。
注意点
请注意以下代码场景：
代码片段1：
class Parrot(object):
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12代码片段2：
class Parrot:
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12代码1,2的区别在于
class Parrot（对象）：
在python2下，分别运行测试
片段1：将会提示一个预期的错误信息AttributeError：无法设置属性
片段2：正确运行
参考python2文档，@ property将提供一个ready-only属性，以上代码没有提供对应的@ voltage.setter，按理说片段2代码将提示运行错误，在python2文档中，我们可以找到以下信息：
BIF：
property（[fget [，fset [，fdel [，doc]]]]）
返回新样式类的属性属性（从对象派生的类）。
原来在python2下，内置类型对象并不是默认的基类，如果在定义类时，没有明确说明的话（代码片段2），我们定义的Parrot（代码片段2）将不会继承对象
而对象类正好提供了我们需要的@property功能，在文档中我们可以查到如下信息：
新式课
任何继承自object的类。这包括所有内置类型，如list和dict。只有新式类可以使用Python的更新，通用的功能，如__slots__，描述符，属性和__getattribute __（）。
同时我们也可以通过以下方法来验证
class A: pass >>type(A) <type 'classobj'>
class A(object): pass >>type(A) <type 'type'>
从返回的<type'classobj'>，<type'type'>可以看出<type'type'>是我们需要的对象类型（python 3.0将对象类作为默认基类，所以都将返回<type'type “>）
为了考虑代码的python版本过渡期的兼容性问题，我觉得应该定义类文件的时候，都应该显式定义对象，做为一个好习惯
最后的代码将如下：
class Parrot(object):
def __init__(self):
self._voltage = 100000
@property
def voltage(self):
"""Get the current voltage."""
return self._voltage
@voltage.setter
def voltage(self, new_value):
self._voltage = new_value
if __name__ == "__main__":
# instance
p = Parrot()
# similarly invoke "getter" via @property
print p.voltage
# update, similarly invoke "setter"
p.voltage = 12 
