在 Python 面向对象编程中，类属性的访问和控制非常灵活。为了支持属性的动态访问、验证、缓存和代理行为，Python 提供了描述符协议（Descriptor Protocol），是 Python 中实现访问控制、延迟加载、ORM 字段、property 装饰器等机制的核心基础。
描述符提供了比传统 getter/setter 更统一、更强大的能力，是 Python 对象模型中最重要的机制之一。理解描述符，能够让你真正掌握 Python 的属性访问机制。
一、传统的 Setter/Getter/Deleter
假设我们有一个类 BankAccount，希望控制银行账户余额 _balance 的访问方式：
del self._balance使用方式：
# account.set_balance(-50) # 会抛出 ValueError为什么说这是“传统的”？
• 必须显式调用 get_x / set_x，不够 Pythonic。
• 无法用自然的属性语法（obj.attr）。
• 冗长、繁琐，不符合“简单即美”的 Python 哲学。
因此，Python 提供了更高级的方案 —— @property。
二、Python 的进化：@property 装饰器
@property 允许你用属性语法访问方法：
del self._balance使用方式：
del account.balance # 输出：Deleting balance!我们也可以不使用装饰器语法，而是显式创建 property：
balance = property(get_balance, set_balance, del_balance)装饰器是语法糖，本质和显式写法等价！
三、描述符与描述符协议
property 不是魔法，它基于描述符协议（Descriptor Protocol）。
（1）什么是描述符
只要一个对象实现了以下任意方法，它就是描述符：
• __get__(self, instance, owner)
• __set__(self, instance, value)
• __delete__(self, instance)
并且当此对象作为类属性存在时，通过 obj.attr 访问会自动调用这些方法。描述符允许我们“钩住”属性访问过程，自定义其行为。
（2）描述符协议三方法
__get__(self, instance, owner)
读取属性时触发。
参数：
self：描述符实例本身。
instance：通过实例访问时为实例，通过类访问时为 None。
owner：拥有描述符的类（通过类访问时）。
__set__(self, instance, value)
设置属性时触发。
__delete__(self, instance)
删除属性时触发。
所有 property、方法绑定、ORM 字段、cached_property 都基于描述符协议。
（3）property 与描述符的关系
当我们使用 @property 时，本质上是在创建一个 property 描述符实例。
以下是 property 的简化原理：
self.fdel(instance)property 就是一个实现了完整描述符协议的类。
property 默认是“非数据描述符”；只有在定义了 fset 或 fdel 时才成为“数据描述符”。
四、数据描述符与非数据描述符
Python 将描述符分为两类，它们的优先级不同。
（1）数据描述符（Data Descriptor）
指的是定义了 __set__ 或 __delete__ 的描述符。
如：
• property（具有 setter 或 deleter）
• 自定义描述符实现了 __set__
• ORM 字段、typed 属性验证描述符
优先级：数据描述符优先于实例属性。
示例：
print(a.x) # get —— 实例属性不会覆盖数据描述符（2）非数据描述符（Non-Data Descriptor）
指的是只实现了 __get__ 的描述符。
如：
• 普通方法（function）
• property（无 setter / deleter）
优先级：实例属性优先于非数据描述符。
示例：
print(a.x) # 100 —— 实例字典覆盖了非数据描述符优先级总结：
数据描述符 > 实例属性 > 非数据描述符 > 普通类属性示例：
print(obj.non_data_desc) # 输出: "实例属性"（实例属性优先）五、属性查找顺序
当执行 obj.attr 时，Python 实际执行（简化逻辑）：
1、在类（type(obj)) 中查找 attr；如果找到且是数据描述符 → 调用其 __get__ 并返回结果。
2、否则查找实例字典 obj.__dict__；如果存在 → 返回该值。
3、若类属性是非数据描述符 → 调用其 __get__ 并返回结果。
4、否则返回类属性本身。
5、若都找不到 → 如果对象实现了 __getattr__ 则调用它。
设置属性时：
• 若存在数据描述符 → 调用其 __set__
• 否则写入实例字典
删除属性时：
• 若存在数据描述符 → 调用其 __delete__
• 否则从实例字典删除
示例：完整的查找规则演示
print(demo.class_attr) # 类属性这种精细的属性查找顺序与描述符优先级机制，使得 Python 在实现面向对象特性时既灵活又高效。
六、自定义描述符
下面构造一个完整的年龄验证描述符，改进 __get__ 的容错处理，同时演示推荐的实例数据存储方式（使用实例字典并带上唯一键）并加入 __set_name__ 支持以获取属性名：
将其绑定到类属性：
使用示例：
（1）描述符实例是类属性，不是实例属性
描述符对象只创建一次（在类定义时），不应该在描述符内部用 self.xxx 来存储每个实例的数据，否则所有实例会共享同一份数据（通常这是错误的）。正确做法是将实例数据存储在 instance.__dict__ 或使用 instance 上的独立键（例如 _{name}）。
（2）set_name（推荐）
自 Python 3.6 起，描述符可以实现 __set_name__(self, owner, name)，类创建时会被调用一次，这可以帮助描述符自动记录它在类中对应的属性名，从而简化向 instance.__dict__ 中存储值的实现（见上面示例）。这是实现“按属性名存储”“不会冲突”的推荐方式。
（3）删除属性后再访问
del p.age 会调用 __delete__，如果我们在 __get__ 中直接访问 instance.__dict__ 中的键而该键不存在，会抛出 AttributeError。在实际实现中可以选择更友好的行为（例如返回 None、抛出带信息的异常或触发延迟加载）。
七、描述符的典型应用场景
描述符在 Python 中有广泛的应用。
（1）数据验证与类型检查
（2）延迟加载与缓存机制（如 cached_property）
（3）观察者模式与属性监听
（4）权限控制与访问审计
（5）ORM 与数据映射（字段描述符）
（6）配置管理与依赖注入
补充说明：方法如何绑定为 bound method
Python 中的函数对象（定义在类体中的函数）实现了 __get__（即函数对象是非数据描述符），当通过实例访问时，function.__get__(instance, owner) 会返回一个“绑定方法”（bound method），它把该实例作为第一个参数（self）封装到函数上。理解这一点有助于把“方法也是描述符”与前面描述符优先级的讨论连起来。
小结
描述符协议是 Python 中控制属性访问的底层机制。只要一个类实现了 __get__、__set__ 或 __delete__，它就能作为描述符拦截属性的读取、写入和删除操作。property、方法绑定、ORM 字段以及许多高级特性都依赖描述符协议。
理解描述符的关键在于区分数据描述符和非数据描述符，并掌握它们在属性查找顺序中的不同优先级。__set_name__ 是现代描述符实现中非常有用的钩子（Python 3.6+），推荐在自定义描述符中使用它来管理实例字典的键。
通过自定义描述符，我们可以构建高度可复用、可扩展的属性管理逻辑，使得类的行为更加灵活与优雅；描述符不仅是 Python 的底层机制，更是构建大型系统与框架的基础组件。
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