Guía práctica de uso de los descriptores

Autor:

Raymond Hettinger

Contacto:

<python at rcn dot com>

Los descriptores permiten a objetos personalizar la búsqueda, almacenamiento y eliminación de atributos.

Esta guía tiene cuatro secciones principales:

1. La guía introductoria da una visión general básica, moviéndose gentilmente por ejemplos simples, añadiendo una funcionalidad a la vez. Comienza acá si eres nuevo con los descriptores.

2. La segunda sección muestra un ejemplo completo y práctico de un descriptor. Si ya sabes lo básico comienza acá.

3. La tercera sección provee un tutorial más técnico que adentra en la mecánica detallada de cómo funcionan los descriptores. La mayoría de la gente no necesita este nivel de detalle.

4. La última sección tiene equivalentes en Python puro para descriptores incorporados que están escritos en C. Lee esta sección si tienes curiosidad de cómo las funciones se convierten en métodos vinculados, o sobre la implementación de herramientas comunes como classmethod(), staticmethod(), property(), y __slots__.

Guía introductoria

En esta guía introductoria comenzamos con el ejemplo más básico posible y luego vamos añadiendo nuevas funcionalidades una a una.

Ejemplo simple: un descriptor que retorna una constante

La clase Ten es un descriptor cuyo método __get__() siempre retorna la constante 10:

class Ten:
    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return 10

Para usar el descriptor, éste se debe almacenar como una variable de clase en otra clase:

class A:
    x = 5                       # Regular class attribute
    y = Ten()                   # Descriptor instance

Una sesión interactiva muestra la diferencia entre un la búsqueda de atributo normal y la búsqueda a través del descriptor:

>>> a = A()                     # Make an instance of class A
>>> a.x                         # Normal attribute lookup
5
>>> a.y                         # Descriptor lookup
10

En la búsqueda de atributo a.x, el operador punto encuentra 'x': 5 en el diccionario de la clase. En la búsqueda a.y, el operador punto encuentra una instancia de un descriptor, reconocible por su método __get__. Llamar a ese método retorna 10.

Nota que el valor 10 no es almacenado ni en el diccionario de la clase ni en el diccionario de la instancia. En cambio, el valor 10 es calculado bajo demanda.

Este ejemplo muestra cómo funciona un descriptor simple, pero no es muy útil. Para recuperar constantes una búsqueda de atributos normal sería mejor.

En la próxima sección crearemos algo más útil, una búsqueda dinámica.

Búsquedas dinámicas

Descriptores interesantes típicamente ejecutan cálculos en vez de retornar constantes:

import os

class DirectorySize:

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return len(os.listdir(obj.dirname))

class Directory:

    size = DirectorySize()              # Descriptor instance

    def __init__(self, dirname):
        self.dirname = dirname          # Regular instance attribute

Una sesión interactiva muestra que la búsqueda es dinámica — calcula respuestas diferentes y actualizadas en cada ocasión:

>>> s = Directory('songs')
>>> g = Directory('games')
>>> s.size                              # The songs directory has twenty files
20
>>> g.size                              # The games directory has three files
3
>>> os.remove('games/chess')            # Delete a game
>>> g.size                              # File count is automatically updated
2

Además de mostrar cómo los descriptores puede ejecutar cálculos, este ejemplo también revela el propósitos de los parámetros de __get__(). El parámetro self es size, una instancia de DirectorySize. El parámetro obj es g o s, una instancia de Directory. Es el parámetro obj el que permite que al método __get__() saber el directorio objetivo. El parámetro objtype es una clase Directory.

Atributos gestionados

Un uso popular de descriptores es la gestión de acceso a datos de una instancia. El descriptor se asigna a un atributo público en el diccionario de clase, mientras que los datos reales se guardan en atributos privados en el diccionario de instancia. Los métodos __get__() and __set__() del descriptor se activan cuando se accede al atributo público.

En el siguiente ejemplo, age es el atributo público y _age es el atributo privado. Cuando el atributo público es accedido, el descriptor registra la búsqueda o actualización:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class LoggedAgeAccess:

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        value = obj._age
        logging.info('Accessing %r giving %r', 'age', value)
        return value

    def __set__(self, obj, value):
        logging.info('Updating %r to %r', 'age', value)
        obj._age = value

class Person:

    age = LoggedAgeAccess()             # Descriptor instance

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name                # Regular instance attribute
        self.age = age                  # Calls __set__()

    def birthday(self):
        self.age += 1                   # Calls both __get__() and __set__()

Una sesión interactiva muestra que todos los accesos al atributo gestionado age son registrados, pero que el atributo normal name no es registrado:

>>> mary = Person('Mary M', 30)         # The initial age update is logged
INFO:root:Updating 'age' to 30
>>> dave = Person('David D', 40)
INFO:root:Updating 'age' to 40

>>> vars(mary)                          # The actual data is in a private attribute
{'name': 'Mary M', '_age': 30}
>>> vars(dave)
{'name': 'David D', '_age': 40}

>>> mary.age                            # Access the data and log the lookup
INFO:root:Accessing 'age' giving 30
30
>>> mary.birthday()                     # Updates are logged as well
INFO:root:Accessing 'age' giving 30
INFO:root:Updating 'age' to 31

>>> dave.name                           # Regular attribute lookup isn't logged
'David D'
>>> dave.age                            # Only the managed attribute is logged
INFO:root:Accessing 'age' giving 40
40

Un gran problema con este ejemplo es que el nombre privado _age está fijado en la clase LoggedAgeAccess. Esto significa que cada instancia puede sólo puede registrar un atributo, y que su nombre no se puede cambiar. En el siguiente ejemplo solucionaremos ese problema.

Nombres personalizados

Cuando una clase usa descriptores, puede informar a cada descriptor el nombre se usó para la variable.

En este ejemplo, la clase Person tiene dos instancias de descriptores, name y age. Cuando la clase Person se define, hace una retrollamada a __set_name__() en LoggedAccess para que se pueda registrar los nombres de los campos, dándole a cada descriptor su propio public_name y private_name:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class LoggedAccess:

    def __set_name__(self, owner, name):
        self.public_name = name
        self.private_name = '_' + name

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        value = getattr(obj, self.private_name)
        logging.info('Accessing %r giving %r', self.public_name, value)
        return value

    def __set__(self, obj, value):
        logging.info('Updating %r to %r', self.public_name, value)
        setattr(obj, self.private_name, value)

class Person:

    name = LoggedAccess()                # First descriptor instance
    age = LoggedAccess()                 # Second descriptor instance

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name                 # Calls the first descriptor
        self.age = age                   # Calls the second descriptor

    def birthday(self):
        self.age += 1

Una sesión interactiva muestra que la clase Person ha llamado a __set_name__() para que los nombres de los campos sean registrados. Aquí llamamos a vars() para ver el descriptor sin activarlos:

>>> vars(vars(Person)['name'])
{'public_name': 'name', 'private_name': '_name'}
>>> vars(vars(Person)['age'])
{'public_name': 'age', 'private_name': '_age'}

La nueva clase ahora registrar accesos tanto a name como a age:

>>> pete = Person('Peter P', 10)
INFO:root:Updating 'name' to 'Peter P'
INFO:root:Updating 'age' to 10
>>> kate = Person('Catherine C', 20)
INFO:root:Updating 'name' to 'Catherine C'
INFO:root:Updating 'age' to 20

Las dos instancias de Person contienen sólo los nombres privados:

>>> vars(pete)
{'_name': 'Peter P', '_age': 10}
>>> vars(kate)
{'_name': 'Catherine C', '_age': 20}

Pensamientos finales

Llamamos un descriptor a cualquier objeto que define __get__(), __set__() o __delete__().

Opcionalmente, los descriptores pueden tener un método __set_name__(). Éste sólo se usa en los casos en los que el descriptor necesita saber ya sea la clase donde fue creado, o el nombre de la variable de clase a la que fue asignado. (Este método, si está presente, es llamada incluso si la clase no es un descriptor.)

Los descriptores son invocados por el operador punto durante la búsqueda de atributos. Si un descriptor es accedido indirectamente con vars(una_clase)[nombre_del_descriptor], la instancia del descriptor es retornada sin ser invocada.

Los descriptores sólo funcionan cuando se usan como variables de clase. Cuando son puestos en una instancia no tienen efecto.

La mayor motivación detrás de los descriptores es el proveer un gancho que permita a los objetos guardados en variables de clase controlar lo que ocurre al buscar un atributo.

Tradicionalmente, la clase que llama controla qué ocurre durante la búsqueda. Los descriptores invierten esta relación y permiten que los datos que están siendo buscados tengan algo qué decir al respecto.

Los descriptores se usan a través de todo el lenguaje. Es cómo funciones se convierten en métodos vinculados. Herramientas comunes como classmethod(), staticmethod(), property(), y functools.cached_property() se implementan todas como descriptores.

Ejemplo completo práctico

En este ejemplo creamos una herramienta práctica y poderosa para encontrar errores de corrupción de datos que son notoriamente difíciles de encontrar.

Clase validadora

Un validador es un descriptor que da acceso a un atributo gestionado. Antes de almacenar cualquier dato, verifica que el nuevo valor cumple con varias restricciones de tipo y rango. Si esas restricciones no se cumplen, lanza una excepción para así prevenir corrupción de datos en su origen.

Esta clase Validator es una tanto una clase base abstracta como un descriptor de un atributo gestionado:

from abc import ABC, abstractmethod

class Validator(ABC):

    def __set_name__(self, owner, name):
        self.private_name = '_' + name

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return getattr(obj, self.private_name)

    def __set__(self, obj, value):
        self.validate(value)
        setattr(obj, self.private_name, value)

    @abstractmethod
    def validate(self, value):
        pass

Validadores personalizados necesitan heredar de Validator y deben proveer un método validate() method para probar las restricciones que sean necesarias.

Validadores personalizados

Acá hay tres utilidades de validación de datos prácticas:

1. OneOf verifica que un valor está dentro de un grupo restringido de opciones.

2. Number verifica que un valor es int o float. Opcionalmente verifica que un valor está entre un mínimo y un máximo.

3. String verifica que un valor es un str. Opcionalmente valida que tenga un largo mínimo o máximo. Puede también validar un predicado definido por el usuario.

class OneOf(Validator):

    def __init__(self, *options):
        self.options = set(options)

    def validate(self, value):
        if value not in self.options:
            raise ValueError(f'Expected {value!r} to be one of {self.options!r}')

class Number(Validator):

    def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
        self.minvalue = minvalue
        self.maxvalue = maxvalue

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
        if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be at least {self.minvalue!r}'
            )
        if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
            )

class String(Validator):

    def __init__(self, minsize=None, maxsize=None, predicate=None):
        self.minsize = minsize
        self.maxsize = maxsize
        self.predicate = predicate

    def validate(self, value):
        if not isinstance(value, str):
            raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an str')
        if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no smaller than {self.minsize!r}'
            )
        if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:
            raise ValueError(
                f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
            )
        if self.predicate is not None and not self.predicate(value):
            raise ValueError(
                f'Expected {self.predicate} to be true for {value!r}'
            )

Aplicación práctica

Acá se muestra cómo se puede usar los validadores de datos en una clase real:

class Component:

    name = String(minsize=3, maxsize=10, predicate=str.isupper)
    kind = OneOf('wood', 'metal', 'plastic')
    quantity = Number(minvalue=0)

    def __init__(self, name, kind, quantity):
        self.name = name
        self.kind = kind
        self.quantity = quantity

Los descriptores previenen que se creen instancias inválidas:

>>> Component('Widget', 'metal', 5)      # Blocked: 'Widget' is not all uppercase
Traceback (most recent call last):
    ...
ValueError: Expected <method 'isupper' of 'str' objects> to be true for 'Widget'

>>> Component('WIDGET', 'metle', 5)      # Blocked: 'metle' is misspelled
Traceback (most recent call last):
    ...
ValueError: Expected 'metle' to be one of {'metal', 'plastic', 'wood'}

>>> Component('WIDGET', 'metal', -5)     # Blocked: -5 is negative
Traceback (most recent call last):
    ...
ValueError: Expected -5 to be at least 0
>>> Component('WIDGET', 'metal', 'V')    # Blocked: 'V' isn't a number
Traceback (most recent call last):
    ...
TypeError: Expected 'V' to be an int or float

>>> c = Component('WIDGET', 'metal', 5)  # Allowed:  The inputs are valid

Tutorial técnico

Lo que sigue es un tutorial más práctico sobre las mecánicas y detalles de cómo funcionan los descriptores.

Resumen

Define los descriptores, resume el protocolo, y muestra cómo los descriptores son llamados. Provee ejemplos mostrando cómo funcionan los mapeos objeto-relacional (ORM).

Aprender acerca de los descriptores no sólo brinda acceso a un conjunto de herramientas mayor, sino que genera una comprensión más profunda de cómo funciona Python.

Definición e introducción

En general, un descriptor es un valor atributo que tiene uno de los métodos del protocolo de descriptores. Estos métodos son __get__(), __set__(), y __delete__(). Si cualquiera de esos métodos se definen en un atributo, se dice que éste es un descriptor.

El comportamiento predeterminado para el acceso a los atributos es obtener, establecer o eliminar el atributo del diccionario de un objeto. Por ejemplo, a.x tiene una cadena de búsqueda que comienza con a.__dict__['x'], luego type(a).__dict__['x'] y continúa a través del orden de resolución de métodos de type(a). Si el valor buscado es un objeto que define uno de los métodos de descriptores, entonces Python puede anular el comportamiento predeterminado e invocar el método del descriptor en su lugar. El lugar donde esto ocurre en la cadena de precedencia depende de qué métodos de descriptores fueron definidos.

Los descriptores son un protocolo poderoso y de propósito general. Son el mecanismo detrás de propiedades, métodos, métodos estáticos y super(). Se usan a través de Python mismo. Los descriptores simplifican el código C subyacente y ofrecen un grupo flexible de nuevas herramientas para programas habituales de Python.

Protocolo de descriptores

descr.__get__(self, obj, type=None)

descr.__set__(self, obj, value)

descr.__delete__(self, obj)

Eso es todo lo que hay que hacer. Si se define cualquiera de estos métodos, el objeto se considera un descriptor y puede anular el comportamiento predeterminado al ser buscado como un atributo.

Si un objeto define __set__() o __delete__(), se considera un descriptor de datos. Los descriptores que solo definen __get__() se denominan descriptores de no-datos (normalmente se utilizan para métodos, pero son posibles otros usos).

Los descriptores de datos y de no-datos difieren en cómo se calculan las anulaciones con respecto a las entradas en el diccionario de una instancia. Si el diccionario de una instancia tiene una entrada con el mismo nombre que un descriptor de datos, el descriptor de datos tiene prioridad. Si el diccionario de una instancia tiene una entrada con el mismo nombre que un descriptor de no-datos, la entrada del diccionario tiene prioridad.

Para crear un descriptor de datos de sólo lectura, define tanto __get__() como __set__() donde __set__() lanza un AttributeError cuando es llamado. Definir el método __set__() de forma que lance una excepción genérica es suficiente para convertirlo en un descriptor de datos.

Visión general de invocación de descriptores

Un descriptor puede ser llamado directamente con desc.__get__(obj) o desc.__get__(None, cls).

Pero es más común que un descriptor sea invocado automáticamente por la búsqueda de atributos.

La expresión obj.x busca el atributo x en la cadena de nombres de espacio de obj. Si la búsqueda encuentra un descriptor fuera del __dict__ de la instancia, su método __get__() es invocado de acuerdo a la lista de reglas de precedencia mostradas debajo.

Los detalles de la invocación dependen de si obj es un objeto una clase, o una instancia de super.

Invocación desde una instancia

La búsqueda en instancias escanea a través de una cadena de nombres de espacio dando la más alta prioridad a descriptores de datos, seguidos por variables de instancia, luego descriptores de no-datos, luego variables de clase, y finalmente a __getattr__() si se provee.

Si se encuentra un descriptor para a.x entonces se invoca con desc.__get__(a, type(a)).

La lógica para una búsqueda con puntos se encuentra en object.__getattribute__(). Acá hay un equivalente en Python puro:

def find_name_in_mro(cls, name, default):
    "Emulate _PyType_Lookup() in Objects/typeobject.c"
    for base in cls.__mro__:
        if name in vars(base):
            return vars(base)[name]
    return default

def object_getattribute(obj, name):
    "Emulate PyObject_GenericGetAttr() in Objects/object.c"
    null = object()
    objtype = type(obj)
    cls_var = find_name_in_mro(objtype, name, null)
    descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null)
    if descr_get is not null:
        if (hasattr(type(cls_var), '__set__')
            or hasattr(type(cls_var), '__delete__')):
            return descr_get(cls_var, obj, objtype)     # data descriptor
    if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj):
        return vars(obj)[name]                          # instance variable
    if descr_get is not null:
        return descr_get(cls_var, obj, objtype)         # non-data descriptor
    if cls_var is not null:
        return cls_var                                  # class variable
    raise AttributeError(name)

Nota, no hay un gancho __getattr__() en el código de __getattribute__() . Es por eso que llamar a __getattribute__() directamente o con super().__getattribute__ evitará completamente a __getattr__().

En cambio, es el operador punto y la función getattr() los que son responsables de invocar __getattr__() cada vez que __getattribute__() lanza un AttributeError. Su lógica está encapsulada en una función auxiliar:

def getattr_hook(obj, name):
    "Emulate slot_tp_getattr_hook() in Objects/typeobject.c"
    try:
        return obj.__getattribute__(name)
    except AttributeError:
        if not hasattr(type(obj), '__getattr__'):
            raise
    return type(obj).__getattr__(obj, name)             # __getattr__

Invocación desde una clase

La lógica para una búsqueda con puntos tal como A.x se encuentra en type.__getattribute__(). Los pasos son similares a los de object.__getattribute__(), pero la búsqueda en el diccionario de instancia se reemplaza por una búsqueda a través del orden de resolución de métodos de la clase.

Si se encuentra un descriptor, se invoca con desc.__get__(None, A).

The full C implementation can be found in type_getattro() and _PyType_Lookup() in Objects/typeobject.c.

Invocación desde super

La lógica de la búsqueda con puntos para super está en el método __getattribute__() para el objeto retornado por super().

Una búsqueda con puntos tal como super(A, obj).m busca obj.__class__.__mro__ para la clase base B que sigue inmediatamente a A y luego retorna B.__dict__['m'].__get__(obj, A). Si no es un descriptor, m se retorna sin cambiar.

The full C implementation can be found in super_getattro() in Objects/typeobject.c. A pure Python equivalent can be found in Guido’s Tutorial.

Resumen de la lógica de invocación

El mecanismo de descriptores está embebido en los métodos __getattribute__() de object, type, y super().

Los puntos importantes a recordar son:

• Los descriptores son invocados por el método __getattribute__().

• Las clases heredan esta maquinaria desde object, type, o super().

• Redefinir __getattribute__() previene las llamadas automáticas a descriptores porque toda la lógica de descriptores está en ese método.

• object.__getattribute__() y type.__getattribute__() realizan diferentes llamadas a __get__(). El primero incluye la instancia y puede incluir la clase. El segundo establece None como instancia, y siempre incluye la clase.

• Los descriptores de datos siempre anulan los diccionarios de instancia.

• Los descriptores de no-datos pueden ser reemplazados por los diccionarios de instancia.

Notificación automática de nombre

A veces es deseable que un descriptor sepa qué nombre fue asignado a una variable de clase. Cuando una nueva clase es creada, la metaclase type escanea el diccionario de la nueva clase. Si alguna de las entradas es un descriptor, y si define __set_name__(), ese método se llama con dos argumentos. El argumento owner es la clase donde se usa el descriptor, y name es la variable de clase a la cual el descriptor se asigna.

The implementation details are in type_new() and set_names() in Objects/typeobject.c.

Dado que la lógica de actualización está en type.__new__(), las notificaciones ocurren sólo al momento de crear la clase. Si se añade descriptores a la clase más tarde, __set_name__() tendrá que ser llamado manualmente.

Ejemplo de mapeos objeto-relacional (ORM)

El siguiente código es un esqueleto simplificado que muestra cómo descriptores de datos pueden ser usados para implementar un mapeo objeto-relacional.

La idea esencial es que los datos se almacenan en una base de datos externa. Las instancias de Python sólo mantienen llaves a las tablas de la base de datos. Los descriptores se hacen cargo de las búsquedas o actualizaciones:

class Field:

    def __set_name__(self, owner, name):
        self.fetch = f'SELECT {name} FROM {owner.table} WHERE {owner.key}=?;'
        self.store = f'UPDATE {owner.table} SET {name}=? WHERE {owner.key}=?;'

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return conn.execute(self.fetch, [obj.key]).fetchone()[0]

    def __set__(self, obj, value):
        conn.execute(self.store, [value, obj.key])
        conn.commit()

Podemos usar la clase Field para definir modelos que describen el esquema para cada tabla en la base de datos:

class Movie:
    table = 'Movies'                    # Table name
    key = 'title'                       # Primary key
    director = Field()
    year = Field()

    def __init__(self, key):
        self.key = key

class Song:
    table = 'Music'
    key = 'title'
    artist = Field()
    year = Field()
    genre = Field()

    def __init__(self, key):
        self.key = key

Para usar los modelos, primera conéctate a la base de datos:

>>> import sqlite3
>>> conn = sqlite3.connect('entertainment.db')

Una sesión interactiva muestra cómo los datos son obtenidos desde la base de datos y cómo se pueden actualizar:

>>> Movie('Star Wars').director
'George Lucas'
>>> jaws = Movie('Jaws')
>>> f'Released in {jaws.year} by {jaws.director}'
'Released in 1975 by Steven Spielberg'

>>> Song('Country Roads').artist
'John Denver'

>>> Movie('Star Wars').director = 'J.J. Abrams'
>>> Movie('Star Wars').director
'J.J. Abrams'

Equivalentes en Python puro

El protocolo de descriptores es simple y ofrece posibilidades estimulantes. Varios casos de uso son tan comunes que han sido pre-empaquetados en herramientas incorporadas. Propiedades, métodos vinculados, métodos estáticos, métodos de clase y __slots__ están todos basados en el protocolo de descriptores.

Propiedades

Llamar a property() es una forma sucinta de construir un descriptor de datos que desencadena llamadas a funciones al acceder a un atributo. Su firma es:

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

La documentación muestra un uso típico para definir un atributo gestionado x:

class C:
    def getx(self): return self.__x
    def setx(self, value): self.__x = value
    def delx(self): del self.__x
    x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

Para ver cómo se implementa property() en términos del protocolo de descriptores, aquí hay un equivalente puro de Python:

class Property:
    "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"

    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel
        if doc is None and fget is not None:
            doc = fget.__doc__
        self.__doc__ = doc
        self._name = ''

    def __set_name__(self, owner, name):
        self._name = name

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        if obj is None:
            return self
        if self.fget is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no getter")
        return self.fget(obj)

    def __set__(self, obj, value):
        if self.fset is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no setter")
        self.fset(obj, value)

    def __delete__(self, obj):
        if self.fdel is None:
            raise AttributeError(f"property '{self._name}' has no deleter")
        self.fdel(obj)

    def getter(self, fget):
        prop = type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

    def setter(self, fset):
        prop = type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

    def deleter(self, fdel):
        prop = type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)
        prop._name = self._name
        return prop

La función incorporada property() es de ayuda cuando una interfaz de usuario ha otorgado acceso a atributos y luego los cambios posteriores requieren la intervención de un método.

Por ejemplo, una clase de hoja de cálculo puede otorgar acceso al valor de una celda a través de Cell('b10').value. Las mejoras posteriores del programa requieren que la celda se vuelva a calcular en cada acceso; sin embargo, la programadora no quiere afectar al código de cliente existente que accede al atributo directamente. La solución es envolver el acceso al valor del atributo en un descriptor de datos propiedad:

class Cell:
    ...

    @property
    def value(self):
        "Recalculate the cell before returning value"
        self.recalc()
        return self._value

Tanto la función incorporada property() como nuestra equivalente Property() funcionarían en este ejemplo.

Funciones y métodos

Las características orientadas a objetos de Python se basan en un entorno basado en funciones. Usando descriptores de no-datos, ambas se combinan perfectamente.

Las funciones almacenadas en diccionarios de clase son convertidas en métodos cuando son invocadas. Los métodos sólo difieren de funciones regulares en que la instancia del objeto es antepuesta a los otros argumentos. Por convención, la instancia se llama self, pero podría ser llamada this o cualquier otro nombre de variable.

Los métodos se pueden crear manualmente con types.MethodType, lo que es aproximadamente equivalente a:

class MethodType:
    "Emulate PyMethod_Type in Objects/classobject.c"

    def __init__(self, func, obj):
        self.__func__ = func
        self.__self__ = obj

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        func = self.__func__
        obj = self.__self__
        return func(obj, *args, **kwargs)

Para soportar la creación automática de métodos, las funciones incluyen un método __get__() para vincular métodos durante el acceso a atributos. Esto significa que las funciones son descriptores de no-datos que retornan métodos vinculados durante la búsqueda con puntos desde una instancia. Así es como funciona:

class Function:
    ...

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        "Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c"
        if obj is None:
            return self
        return MethodType(self, obj)

Ejecutar la siguiente clase en el intérprete muestra cómo funciona el descriptor de función en la práctica:

class D:
    def f(self, x):
         return x

La función tiene un atributo de nombre calificado para soportar introspección:

>>> D.f.__qualname__
'D.f'

Accediendo a la función a través del diccionario de clase no invoca __get__(). En cambio, retorna el objeto función subyacente:

>>> D.__dict__['f']
<function D.f at 0x00C45070>

Acceso con puntos desde una clase llama a __get__(), lo cual sólo retorna la función subyacente sin cambiar:

>>> D.f
<function D.f at 0x00C45070>

El comportamiento interesante ocurre durante el accesos con puntos desde una instancia. Las búsquedas con punto llaman a __get__(), el cual retorna un objeto de método vinculado:

>>> d = D()
>>> d.f
<bound method D.f of <__main__.D object at 0x00B18C90>>

Internamente, el método vinculado guarda la función subyacente y la instancia vinculada:

>>> d.f.__func__
<function D.f at 0x00C45070>

>>> d.f.__self__
<__main__.D object at 0x00B18C90>

Si alguna vez te preguntaste de dónde viene self en métodos regulares, o de dónde viene cls en métodos de clase, ¡es acá!

Tipos de métodos

Los descriptores de no-datos proporcionan un mecanismo simple para variaciones de los patrones habituales para vincular funciones en métodos.

Para recapitular, las funciones tienen un método __get__() para que se puedan convertir en un método cuando se accede a ellas como atributos. El descriptor de no-datos transforma una llamada a obj.f(*args) en f(obj, *args). Llamar a cls.f(*args) se convierte en f(*args).

Este cuadro resume el enlace (binding) y sus dos variantes más útiles:

Transformación	Llamado desde un objeto	Llamado desde una clase
función	f(obj, *args)	f(*args)
método estático	f(*args)	f(*args)
método de clase	f(type(obj), *args)	f(cls, *args)

Métodos estáticos

Los métodos estáticos retornan la función subyacente sin cambios. Llamar a c.f o C.f es equivalente a una búsqueda directa en object.__getattribute__(c, "f") o en object.__getattribute__(C, "f"). Como resultado, la función se vuelve idénticamente accesible desde un objeto o una clase.

Buenos candidatos para ser métodos estáticos son los métodos que no hacen referencia a la variable self.

Por ejemplo, un paquete de estadística puede incluir una clase contenedora para datos experimentales. La clase proporciona métodos normales para calcular el promedio, la media, la mediana y otras estadísticas descriptivas que dependen de los datos. Sin embargo, puede haber funciones útiles que están relacionadas conceptualmente pero que no dependen de los datos. Por ejemplo, erf(x) es una práctica rutinaria de conversión que surge en el trabajo estadístico pero que no depende directamente de un conjunto de datos en particular. Se puede llamar desde un objeto o la clase: s.erf(1.5) --> .9332 o Sample.erf(1.5) --> .9332.

Dado que los métodos estáticos retornan la función subyacente sin cambios, las llamadas de ejemplo carecen de interés:

class E:
    @staticmethod
    def f(x):
        return x * 10

>>> E.f(3)
30
>>> E().f(3)
30

Usando el protocolo de descriptores de no-datos, una versión pura de Python de staticmethod() se vería así:

import functools

class StaticMethod:
    "Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

    def __init__(self, f):
        self.f = f
        functools.update_wrapper(self, f)

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        return self.f

    def __call__(self, *args, **kwds):
        return self.f(*args, **kwds)

The functools.update_wrapper() call adds a __wrapped__ attribute that refers to the underlying function. Also it carries forward the attributes necessary to make the wrapper look like the wrapped function: __name__, __qualname__, __doc__, and __annotations__.

Métodos de clase

A diferencia de los métodos estáticos, los métodos de clase anteponen la referencia de clase a la lista de argumentos antes de llamar a la función. Este formato es el mismo si quien llama es un objeto o una clase:

class F:
    @classmethod
    def f(cls, x):
        return cls.__name__, x

>>> F.f(3)
('F', 3)
>>> F().f(3)
('F', 3)

Este comportamiento es útil siempre que la función solo necesite tener una referencia de clase y no necesita contar con los datos almacenados en una instancia específica. Un uso de los métodos de clase es crear constructores de clase alternativos. Por ejemplo, el método de clase dict.fromkeys() crea un nuevo diccionario a partir de una lista de claves. El equivalente puro de Python es:

class Dict(dict):
    @classmethod
    def fromkeys(cls, iterable, value=None):
        "Emulate dict_fromkeys() in Objects/dictobject.c"
        d = cls()
        for key in iterable:
            d[key] = value
        return d

Ahora se puede construir un nuevo diccionario de claves únicas así:

>>> d = Dict.fromkeys('abracadabra')
>>> type(d) is Dict
True
>>> d
{'a': None, 'b': None, 'r': None, 'c': None, 'd': None}

Usando el protocolo de descriptores de no-datos, una implementación pura en Python de classmethod() se vería así:

import functools

class ClassMethod:
    "Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

    def __init__(self, f):
        self.f = f
        functools.update_wrapper(self, f)

    def __get__(self, obj, cls=None):
        if cls is None:
            cls = type(obj)
        if hasattr(type(self.f), '__get__'):
            # This code path was added in Python 3.9
            # and was deprecated in Python 3.11.
            return self.f.__get__(cls, cls)
        return MethodType(self.f, cls)

La ruta de código para hasattr(obj, '__get__') fue añadida en Python 3.9, y hace posible que classmethod() soporte decoradores encadenados.Por ejemplo, un classmethod y un property se puede encadenar. En Python 3.11, esta funcionalidad fue marcada como obsoleta.

class G:
    @classmethod
    @property
    def __doc__(cls):
        return f'A doc for {cls.__name__!r}'

>>> G.__doc__
"A doc for 'G'"

The functools.update_wrapper() call in ClassMethod adds a __wrapped__ attribute that refers to the underlying function. Also it carries forward the attributes necessary to make the wrapper look like the wrapped function: __name__, __qualname__, __doc__, and __annotations__.

Objetos miembros y __slots__

Cuando una clase define __slots__, reemplaza los diccionarios de instancia por un arreglo de valores de ranura de largo fijo. Desde el punto de vista del usuario esto tiene varios efectos:

1. Provides immediate detection of bugs due to misspelled attribute assignments. Only attribute names specified in __slots__ are allowed:

class Vehicle:
    __slots__ = ('id_number', 'make', 'model')

>>> auto = Vehicle()
>>> auto.id_nubmer = 'VYE483814LQEX'
Traceback (most recent call last):
    ...
AttributeError: 'Vehicle' object has no attribute 'id_nubmer'

2. Helps create immutable objects where descriptors manage access to private attributes stored in __slots__:

class Immutable:

    __slots__ = ('_dept', '_name')          # Replace the instance dictionary

    def __init__(self, dept, name):
        self._dept = dept                   # Store to private attribute
        self._name = name                   # Store to private attribute

    @property                               # Read-only descriptor
    def dept(self):
        return self._dept

    @property
    def name(self):                         # Read-only descriptor
        return self._name

>>> mark = Immutable('Botany', 'Mark Watney')
>>> mark.dept
'Botany'
>>> mark.dept = 'Space Pirate'
Traceback (most recent call last):
    ...
AttributeError: property 'dept' of 'Immutable' object has no setter
>>> mark.location = 'Mars'
Traceback (most recent call last):
    ...
AttributeError: 'Immutable' object has no attribute 'location'

3. Saves memory. On a 64-bit Linux build, an instance with two attributes takes 48 bytes with __slots__ and 152 bytes without. This flyweight design pattern likely only matters when a large number of instances are going to be created.

4. Improves speed. Reading instance variables is 35% faster with __slots__ (as measured with Python 3.10 on an Apple M1 processor).

5. Blocks tools like functools.cached_property() which require an instance dictionary to function correctly:

from functools import cached_property

class CP:
    __slots__ = ()                          # Eliminates the instance dict

    @cached_property                        # Requires an instance dict
    def pi(self):
        return 4 * sum((-1.0)**n / (2.0*n + 1.0)
                       for n in reversed(range(100_000)))

>>> CP().pi
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: No '__dict__' attribute on 'CP' instance to cache 'pi' property.

No es posible crear una versión exacta de __slots__ en Python puro porque requiere acceso directo a estructuras en C y control sobre asignación de memoria de objetos. Sin embargo podemos construir una simulación casi totalmente fiel donde la estructura real en C para las ranuras es emulada con una lista privada _slotvalues. Las lecturas y escrituras de esta estructura privada se manejan con descriptores miembros:

null = object()

class Member:

    def __init__(self, name, clsname, offset):
        'Emulate PyMemberDef in Include/structmember.h'
        # Also see descr_new() in Objects/descrobject.c
        self.name = name
        self.clsname = clsname
        self.offset = offset

    def __get__(self, obj, objtype=None):
        'Emulate member_get() in Objects/descrobject.c'
        # Also see PyMember_GetOne() in Python/structmember.c
        if obj is None:
            return self
        value = obj._slotvalues[self.offset]
        if value is null:
            raise AttributeError(self.name)
        return value

    def __set__(self, obj, value):
        'Emulate member_set() in Objects/descrobject.c'
        obj._slotvalues[self.offset] = value

    def __delete__(self, obj):
        'Emulate member_delete() in Objects/descrobject.c'
        value = obj._slotvalues[self.offset]
        if value is null:
            raise AttributeError(self.name)
        obj._slotvalues[self.offset] = null

    def __repr__(self):
        'Emulate member_repr() in Objects/descrobject.c'
        return f'<Member {self.name!r} of {self.clsname!r}>'

El método type.__new__() se hace cargo de añadir objetos miembros a variables de clase:

class Type(type):
    'Simulate how the type metaclass adds member objects for slots'

    def __new__(mcls, clsname, bases, mapping, **kwargs):
        'Emulate type_new() in Objects/typeobject.c'
        # type_new() calls PyTypeReady() which calls add_methods()
        slot_names = mapping.get('slot_names', [])
        for offset, name in enumerate(slot_names):
            mapping[name] = Member(name, clsname, offset)
        return type.__new__(mcls, clsname, bases, mapping, **kwargs)

El método object.__new__() se hace cargo de crear instancias que tienen ranuras en vez un diccionario de instancia. Acá hay una simulación aproximada en Python puro:

class Object:
    'Simulate how object.__new__() allocates memory for __slots__'

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        'Emulate object_new() in Objects/typeobject.c'
        inst = super().__new__(cls)
        if hasattr(cls, 'slot_names'):
            empty_slots = [null] * len(cls.slot_names)
            object.__setattr__(inst, '_slotvalues', empty_slots)
        return inst

    def __setattr__(self, name, value):
        'Emulate _PyObject_GenericSetAttrWithDict() Objects/object.c'
        cls = type(self)
        if hasattr(cls, 'slot_names') and name not in cls.slot_names:
            raise AttributeError(
                f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'
            )
        super().__setattr__(name, value)

    def __delattr__(self, name):
        'Emulate _PyObject_GenericSetAttrWithDict() Objects/object.c'
        cls = type(self)
        if hasattr(cls, 'slot_names') and name not in cls.slot_names:
            raise AttributeError(
                f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'
            )
        super().__delattr__(name)

Para usar la simulación en una clase real, sólo hereda de Object y establece metaclass a Type:

class H(Object, metaclass=Type):
    'Instance variables stored in slots'

    slot_names = ['x', 'y']

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

En este punto, la metaclase ha cargado los objetos miembros para x e y:

>>> from pprint import pp
>>> pp(dict(vars(H)))
{'__module__': '__main__',
 '__doc__': 'Instance variables stored in slots',
 'slot_names': ['x', 'y'],
 '__init__': <function H.__init__ at 0x7fb5d302f9d0>,
 'x': <Member 'x' of 'H'>,
 'y': <Member 'y' of 'H'>}

Cuando se crean instancias, éstas tienen una lista slot_values donde se almacenan los atributos:

>>> h = H(10, 20)
>>> vars(h)
{'_slotvalues': [10, 20]}
>>> h.x = 55
>>> vars(h)
{'_slotvalues': [55, 20]}

Atributos mal deletreados o no asignados lazarán una excepción:

>>> h.xz
Traceback (most recent call last):
    ...
AttributeError: 'H' object has no attribute 'xz'