Descriptor Guide
****************

Autor:
   Raymond Hettinger

Contacto:
   <python at rcn dot com>


Contenido
^^^^^^^^^

* Descriptor Guide

  * Guía introductoria

    * Ejemplo simple: un descriptor que retorna una constante

    * Búsquedas dinámicas

    * Atributos gestionados

    * Nombres personalizados

    * Pensamientos finales

  * Ejemplo completo práctico

    * Clase validadora

    * Validadores personalizados

    * Aplicación práctica

  * Tutorial técnico

    * Resumen

    * Definición e introducción

    * Protocolo de descriptores

    * Visión general de invocación de descriptores

    * Invocación desde una instancia

    * Invocación desde una clase

    * Invocación desde super

    * Resumen de la lógica de invocación

    * Notificación automática de nombre

    * Ejemplo de mapeos objeto-relacional (*ORM*)

  * Equivalentes en Python puro

    * Propiedades

    * Funciones y métodos

    * Tipos de métodos

    * Métodos estáticos

    * Métodos de clase

    * Objetos miembros y __slots__

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
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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
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The "Ten" class is a descriptor whose "__get__()" method always
returns the constant "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

Besides showing how descriptors can run computations, this example
also reveals the purpose of the parameters to "__get__()".  The *self*
parameter is *size*, an instance of *DirectorySize*.  The *obj*
parameter is either *g* or *s*, an instance of *Directory*.  It is the
*obj* parameter that lets the "__get__()" method learn the target
directory.  The *objtype* parameter is the class *Directory*.


Atributos gestionados
---------------------

A popular use for descriptors is managing access to instance data.
The descriptor is assigned to a public attribute in the class
dictionary while the actual data is stored as a private attribute in
the instance dictionary.  The descriptor's "__get__()" and "__set__()"
methods are triggered when the public attribute is accessed.

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.

In this example, the "Person" class has two descriptor instances,
*name* and *age*.  When the "Person" class is defined, it makes a
callback to "__set_name__()" in *LoggedAccess* so that the field names
can be recorded, giving each descriptor its own *public_name* and
*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

An interactive session shows that the "Person" class has called
"__set_name__()" so that the field names would be recorded.  Here we
call "vars()" to look up the descriptor without triggering it:

   >>> 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
--------------------

A *descriptor* is what we call any object that defines "__get__()",
"__set__()", or "__delete__()".

Optionally, descriptors can have a "__set_name__()" method.  This is
only used in cases where a descriptor needs to know either the class
where it was created or the name of class variable it was assigned to.
(This method, if present, is called even if the class is not a
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
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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.

This "Validator" class is both an *abstract base class* and a managed
attribute descriptor:

   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

Custom validators need to inherit from "Validator" and must supply a
"validate()" method to test various restrictions as needed.


Validadores personalizados
--------------------------

Acá hay tres utilidades de validación de datos prácticas:

1. "OneOf" verifies that a value is one of a restricted set of
   options.

2. "Number" verifies that a value is either an "int" or "float".
   Optionally, it verifies that a value is between a given minimum or
   maximum.

3. "String" verifies that a value is a "str".  Optionally, it
   validates a given minimum or maximum length.  It can validate a
   user-defined predicate as well.

   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
-------------------------

In general, a descriptor is an attribute value that has one of the
methods in the descriptor protocol.  Those methods are "__get__()",
"__set__()", and "__delete__()".  If any of those methods are defined
for an attribute, it is said to be a *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.

Descriptors are a powerful, general purpose protocol.  They are the
mechanism behind properties, methods, static methods, class methods,
and "super()".  They are used throughout Python itself.  Descriptors
simplify the underlying C code and offer a flexible set of new tools
for everyday Python programs.


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.

If an object defines "__set__()" or "__delete__()", it is considered a
data descriptor.  Descriptors that only define "__get__()" are called
non-data descriptors (they are often used for methods but other uses
are possible).

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.

To make a read-only data descriptor, define both "__get__()" and
"__set__()" with the "__set__()" raising an "AttributeError" when
called.  Defining the "__set__()" method with an exception raising
placeholder is enough to make it a data descriptor.


Visión general de invocación de descriptores
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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.

The expression "obj.x" looks up the attribute "x" in the chain of
namespaces for "obj".  If the search finds a descriptor outside of the
instance "__dict__", its "__get__()" method is invoked according to
the precedence rules listed below.

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


Invocación desde una instancia
------------------------------

Instance lookup scans through a chain of namespaces giving data
descriptors the highest priority, followed by instance variables, then
non-data descriptors, then class variables, and lastly "__getattr__()"
if it is provided.

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)

Note, there is no "__getattr__()" hook in the "__getattribute__()"
code.  That is why calling "__getattribute__()" directly or with
"super().__getattribute__" will bypass "__getattr__()" entirely.

Instead, it is the dot operator and the "getattr()" function that are
responsible for invoking "__getattr__()" whenever "__getattribute__()"
raises an "AttributeError".  Their logic is encapsulated in a helper
function:

   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
--------------------------

The logic for a dotted lookup such as "A.x" is in
"type.__getattribute__()".  The steps are similar to those for
"object.__getattribute__()" but the instance dictionary lookup is
replaced by a search through the class's *method resolution order*.

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
----------------------

The logic for super's dotted lookup is in the "__getattribute__()"
method for object returned by "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
----------------------------------

The mechanism for descriptors is embedded in the "__getattribute__()"
methods for "object", "type", and "super()".

Los puntos importantes a recordar son:

* Descriptors are invoked by the "__getattribute__()" method.

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

* Overriding "__getattribute__()" prevents automatic descriptor calls
  because all the descriptor logic is in that method.

* "object.__getattribute__()" and "type.__getattribute__()" make
  different calls to "__get__()".  The first includes the instance and
  may include the class.  The second puts in "None" for the instance
  and always includes the class.

* 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
---------------------------------

Sometimes it is desirable for a descriptor to know what class variable
name it was assigned to.  When a new class is created, the "type"
metaclass scans the dictionary of the new class.  If any of the
entries are descriptors and if they define "__set_name__()", that
method is called with two arguments.  The *owner* is the class where
the descriptor is used, and the *name* is the class variable the
descriptor was assigned to.

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

Since the update logic is in "type.__new__()", notifications only take
place at the time of class creation.  If descriptors are added to the
class afterwards, "__set_name__()" will need to be called manually.


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()

We can use the "Field" class to define models that describe the schema
for each table in a database:

   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!r} of {type(obj).__name__!r} object has no getter'
                )
           return self.fget(obj)

       def __set__(self, obj, value):
           if self.fset is None:
               raise AttributeError(
                   f'property {self._name!r} of {type(obj).__name__!r} object has no setter'
                )
           self.fset(obj, value)

       def __delete__(self, obj):
           if self.fdel is None:
               raise AttributeError(
                   f'property {self._name!r} of {type(obj).__name__!r} object 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

Either the built-in "property()" or our "Property()" equivalent would
work in this example.


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)

To support automatic creation of methods, functions include the
"__get__()" method for binding methods during attribute access.  This
means that functions are non-data descriptors that return bound
methods during dotted lookup from an instance.  Here's how it works:

   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'

Accessing the function through the class dictionary does not invoke
"__get__()".  Instead, it just returns the underlying function object:

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

Dotted access from a class calls "__get__()" which just returns the
underlying function unchanged:

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

The interesting behavior occurs during dotted access from an instance.
The dotted lookup calls "__get__()" which returns a bound method
object:

   >>> 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.

To recap, functions have a "__get__()" method so that they can be
converted to a method when accessed as attributes.  The non-data
descriptor transforms an "obj.f(*args)" call into "f(obj, *args)".
Calling "cls.f(*args)" becomes "f(*args)".

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

   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | Transformación    | Llamado desde un       | Llamado desde una  |
   |                   | objeto                 | 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}>'

The "type.__new__()" method takes care of adding member objects to
class variables:

   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)

To use the simulation in a real class, just inherit from "Object" and
set the *metaclass* to "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'
