Guide pour l'utilisation des descripteurs
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Auteur:
   Raymond Hettinger

Contact:
   <python at rcn dot com>


Sommaire
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* Guide pour l'utilisation des descripteurs

  * Introduction

    * Un exemple simple : un descripteur qui renvoie une constante

    * Recherches dynamiques

    * Attributs gérés

    * Noms personnalisés

    * Réflexions finales

  * Exemple complet pratique

    * Classe « validateur »

    * Validateurs personnalisés

    * Application pratique

  * Tutoriel technique

    * Résumé

    * Definition and introduction

    * Descriptor protocol

    * Présentation de l'appel de descripteur

    * Appel depuis une instance

    * Appel depuis une classe

    * Appel depuis super

    * Résumé de la logique d'appel

    * Notification automatique des noms

    * Exemple d'ORM

  * Équivalents en Python pur

    * Propriétés

    * Functions and methods

    * Types de méthodes

    * Méthodes statiques

    * Méthodes de classe

    * Objets membres et *__slots__*

Les *descripteurs* permettent de personnaliser la recherche, le
stockage et la suppression des attributs des objets.

Ce guide comporte quatre parties principales :

1. l'« introduction » donne un premier aperçu, en partant d'exemples
   simples, puis en ajoutant une fonctionnalité à la fois. Commencez
   par là si vous débutez avec les descripteurs ;

2. la deuxième partie montre un exemple de descripteur complet et
   pratique. Si vous connaissez déjà les bases, commencez par là ;

3. la troisième partie fournit un didacticiel plus technique qui
   décrit de manière détaillée comment fonctionnent les descripteurs.
   La plupart des gens n'ont pas besoin de ce niveau de détail ;

4. la dernière partie contient des équivalents en pur Python des
   descripteurs natifs écrits en C. Lisez ceci si vous êtes curieux de
   savoir comment les fonctions se transforment en méthodes liées ou
   si vous voulez connaître l'implémentation d'outils courants comme
   "classmethod()", "staticmethod()", "property()" et *__slots__*.


Introduction
============

Dans cette introduction, nous commençons par l'exemple le plus simple
possible, puis nous ajoutons de nouvelles fonctionnalités une par une.


Un exemple simple : un descripteur qui renvoie une constante
------------------------------------------------------------

The "Ten" class is a descriptor that always returns the constant "10"
from its "__get__()" method:

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

Pour utiliser le descripteur, il doit être stocké en tant que variable
de classe dans une autre classe :

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

Une session interactive montre la différence entre la recherche
d'attribut normale et la recherche *via* un descripteur :

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

In the "a.x" attribute lookup, the dot operator finds the key "x" and
the value "5" in the class dictionary.  In the "a.y" lookup, the dot
operator finds a descriptor instance, recognized by its "__get__"
method, and calls that method which returns "10".

Notez que la valeur "10" n'est stockée ni dans le dictionnaire de
classe ni dans le dictionnaire d'instance. Non, la valeur "10" est
calculée à la demande.

Cet exemple montre comment fonctionne un descripteur simple, mais il
n'est pas très utile. Pour récupérer des constantes, une recherche
d'attribut normale est préférable.

Dans la section suivante, nous allons créer quelque chose de plus
utile, une recherche dynamique.


Recherches dynamiques
---------------------

Les descripteurs intéressants exécutent généralement des calculs au
lieu de renvoyer des 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

Une session interactive montre que la recherche est dynamique — elle
calcule des réponses différentes, mises à jour à chaque fois :

   >>> 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

En plus de montrer comment les descripteurs peuvent exécuter des
calculs, cet exemple révèle également le but des paramètres de
"__get__()". Le paramètre *self* est *size*, une instance de
*DirectorySize*. Le paramètre *obj* est soit *g* soit *s*, une
instance de *Directory*. C'est le paramètre *obj* qui permet à la
méthode "__get__()" de connaître le répertoire cible. Le paramètre
*objtype* est la classe *Directory*.


Attributs gérés
---------------

Une utilisation courante des descripteurs est la gestion de l'accès
aux données d'instances. Le descripteur est affecté à un attribut
public dans le dictionnaire de classe tandis que les données réelles
sont stockées en tant qu'attribut privé dans le dictionnaire
d'instance. Les méthodes "__get__()" et "__set__()" du descripteur
sont déclenchées lors de l'accès à l'attribut public.

Dans l'exemple qui suit, *age* est l'attribut public et *_age* est
l'attribut privé. Lors de l'accès à l'attribut public, le descripteur
journalise la recherche ou la mise à jour :

   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__()

Une session interactive montre que tous les accès à l'attribut géré
*age* sont consignés, mais que rien n'est journalisé pour l'attribut
normal *name* :

   >>> 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 problème majeur avec cet exemple est que le nom privé *_age* est
écrit en dur dans la classe *LoggedAgeAccess*. Cela signifie que
chaque instance ne peut avoir qu'un seul attribut journalisé et que
son nom est immuable. Dans l'exemple suivant, nous allons résoudre ce
problème.


Noms personnalisés
------------------

Lorsqu'une classe utilise des descripteurs, elle peut informer chaque
descripteur du nom de variable utilisé.

Dans cet exemple, la classe "Person" a deux instances de descripteurs,
*name* et *age*. Lorsque la classe "Person" est définie,
"__set_name__()" est appelée automatiquement dans *LoggedAccess* afin
que les noms de champs puissent être enregistrés, en donnant à chaque
descripteur ses propres *public_name* et *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

Une session interactive montre que la classe "Person" a appelé
"__set_name__()" pour que les noms des champs soient enregistrés. Ici,
nous appelons "vars()" pour rechercher le descripteur sans le
déclencher :

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

La nouvelle classe enregistre désormais l'accès à la fois à *name* et
*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

Les deux instances de *Person* ne contiennent que les noms privés :

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


Réflexions finales
------------------

Nous appelons  *descripteur* tout objet qui définit "__get__()",
"__set__()" ou "__delete__()".

Facultativement, les descripteurs peuvent avoir une méthode
"__set_name__()". Elle n'est utile que dans les cas où un descripteur
doit connaître soit la classe dans laquelle il a été créé, soit le nom
de la variable de classe à laquelle il a été affecté (cette méthode,
si elle est présente, est appelée même si la classe n'est pas un
descripteur).

Descriptors get invoked by the dot "operator" during attribute lookup.
If a descriptor is accessed indirectly with
"vars(some_class)[descriptor_name]", the descriptor instance is
returned without invoking it.

Les descripteurs ne fonctionnent que lorsqu'ils sont utilisés comme
variables de classe. Lorsqu'ils sont placés dans des instances, ils
n'ont aucun effet.

La principale raison d'être des descripteurs est de fournir un point
d'entrée permettant aux objets stockés dans des variables de classe de
contrôler ce qui se passe lors de la recherche d'attributs.

Traditionnellement, la classe appelante contrôle ce qui se passe
pendant la recherche. Les descripteurs inversent cette relation et
permettent aux données recherchées d'avoir leur mot à dire.

Les descripteurs sont utilisés partout dans le langage. C'est ainsi
que les fonctions se transforment en méthodes liées. Les outils
courants tels que "classmethod()", "staticmethod()", "property()" et
"functools.cached_property()" sont tous implémentés en tant que
descripteurs.


Exemple complet pratique
========================

Dans cet exemple, nous créons un outil pratique et puissant pour
localiser les bogues de corruption de données notoirement difficiles à
trouver.


Classe « validateur »
---------------------

Un validateur est un descripteur pour l'accès aux attributs gérés.
Avant de stocker des données, il vérifie que la nouvelle valeur
respecte différentes restrictions de type et de plage. Si ces
restrictions ne sont pas respectées, il lève une exception pour
empêcher la corruption des données à la source.

Cette classe "Validator" est à la fois une *classe mère abstraite* et
un descripteur d'attributs gérés :

   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

Les validateurs personnalisés doivent hériter de "Validator" et
doivent fournir une méthode "validate()" pour tester diverses
restrictions adaptées aux besoins.


Validateurs personnalisés
-------------------------

Voici trois utilitaires concrets de validation de données :

1. "OneOf" vérifie qu'une valeur fait partie d'un ensemble limité de
   valeurs ;

2. "Number" vérifie qu'une valeur est soit un "int" soit un "float".
   Facultativement, il vérifie qu'une valeur se situe entre un minimum
   ou un maximum donnés ;

3. "String" vérifie qu'une valeur est une "chaîne de caractères".
   Éventuellement, il valide les longueurs minimale ou maximale
   données. Il peut également valider un prédicat défini par
   l'utilisateur.

   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}'
               )


Application pratique
--------------------

Voici comment les validateurs de données peuvent être utilisés par une
classe réelle :

   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

Les descripteurs empêchent la création d'instances non valides :

   >>> 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


Tutoriel technique
==================

Ce qui suit est un tutoriel plus technique relatif aux mécanismes et
détails de fonctionnement des descripteurs.


Résumé
------

Ce tutoriel définit des descripteurs, résume le protocole et montre
comment les descripteurs sont appelés. Il fournit un exemple montrant
comment fonctionnent les correspondances relationnelles entre objets.

L'apprentissage des descripteurs permet non seulement d'accéder à un
ensemble d'outils plus vaste, mais aussi de mieux comprendre le
fonctionnement de Python.


Definition and introduction
---------------------------

En général, un descripteur est la valeur d'un attribut qui possède une
des méthodes définies dans le « protocole descripteur ».  Ces méthodes
sont : "__get__()", "__set__()" et "__delete__()". Si l'une de ces
méthodes est définie pour un attribut, il s'agit d'un *descripteur*.

Le comportement par défaut pour l'accès aux attributs consiste à
obtenir, définir ou supprimer l'attribut dans le dictionnaire d'un
objet. Par exemple, pour chercher "a.x" Python commence par chercher
"a.__dict__['x']", puis "type(a).__dict__['x']", et continue la
recherche en utilisant la MRO (l'ordre de résolution des méthodes) de
"type(a)". Si la valeur recherchée est un objet définissant l'une des
méthodes de descripteur, Python remplace le comportement par défaut
par un appel à la méthode du descripteur. Le moment où cela se produit
dans la chaîne de recherche dépend des méthodes définies par le
descripteur.

Les descripteurs sont un protocole puissant et à usage général. Ils
constituent le mécanisme qui met en œuvre les propriétés, les
méthodes, les méthodes statiques, les méthodes de classes et
"super()". Ils sont utilisés dans tout Python lui-même. Les
descripteurs simplifient le code C sous-jacent et offrent un ensemble
flexible de nouveaux outils pour les programmes Python quotidiens.


Descriptor protocol
-------------------

"descr.__get__(self, obj, type=None) -> value"

"descr.__set__(self, obj, value) -> None"

"descr.__delete__(self, obj) -> None"

C'est tout ce qu'il y a à faire.  Définissez n'importe laquelle de ces
méthodes et un objet est considéré comme un descripteur et peut
remplacer le comportement par défaut lorsqu'il est recherché comme un
attribut.

Si un objet définit "__set__()" ou "__delete__()", il est considéré
comme un descripteur de données. Les descripteurs qui ne définissent
que "__get__()" sont appelés descripteurs hors-données (ils sont
généralement utilisés pour des méthodes mais d'autres utilisations
sont possibles).

Les descripteurs de données et les descripteurs *non-data* diffèrent
dans la façon dont les dérogations sont calculées en ce qui concerne
les entrées du dictionnaire d'une instance.  Si le dictionnaire d'une
instance comporte une entrée portant le même nom qu'un descripteur de
données, le descripteur de données est prioritaire.  Si le
dictionnaire d'une instance comporte une entrée portant le même nom
qu'un descripteur *non-data*, l'entrée du dictionnaire a la priorité.

Pour faire un descripteur de données en lecture seule, définissez à la
fois "__get__()" et "__set__()" avec "__set__()" levant une erreur
"AttributeError" quand il est appelé.  Définir la méthode
"__set__set__()" avec une exception élevant le caractère générique est
suffisant pour en faire un descripteur de données.


Présentation de l'appel de descripteur
--------------------------------------

Un descripteur peut être appelé directement par "desc.__get__(obj)" ou
"desc.__get__(None, cls)".

Mais il est plus courant qu'un descripteur soit invoqué
automatiquement à partir d'un accès à un attribut.

L'expression "obj.x" recherche l'attribut "x" dans les espaces de noms
pour "obj". Si la recherche trouve un descripteur en dehors de
l'instance "__dict__", sa méthode "__get__()" est appelée selon les
règles de priorité listées ci-dessous.

Les détails de l'appel varient selon que "obj" est un objet, une
classe ou une instance de *super*.


Appel depuis une instance
-------------------------

La recherche d'instance consiste à parcourir la liste d'espaces de
noms en donnant aux descripteurs de données la priorité la plus
élevée, suivis des variables d'instance, puis des descripteurs hors-
données, puis des variables de classe, et enfin "__getattr__()" s'il
est fourni.

Si un descripteur est trouvé pour "a.x", alors il est appelé par
"desc.__get__(a, type(a))".

La logique d'une recherche « après un point » se trouve dans
"object.__getattribute__()". Voici un équivalent en Python pur :

   def object_getattribute(obj, name):
       "Emulate PyObject_GenericGetAttr() in Objects/object.c"
       null = object()
       objtype = type(obj)
       cls_var = getattr(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)

Notez qu'il n'y a pas d'appel vers "__getattr__()" dans le code de
"__getattribute__()". C'est pourquoi appeler "__getattribute__()"
directement ou avec "super().__getattribute__" contourne entièrement
"__getattr__()".

Au lieu, c'est l'opérateur « point » et la fonction "getattr()" qui
sont responsables de l'appel de "__getattr__()" chaque fois que
"__getattribute__()" déclenche une "AttributeError". Cette logique est
présentée encapsulée dans une fonction utilitaire :

   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__


Appel depuis une classe
-----------------------

La logique pour une recherche « après un point » telle que "A.x" se
trouve dans "type.__getattribute__()". Les étapes sont similaires à
celles de "object.__getattribute__()" mais la recherche dans le
dictionnaire d'instance est remplacée par une recherche suivant
l'*ordre de résolution des méthodes* de la classe.

Si un descripteur est trouvé, il est appelé par "desc.__get__(None,
A)".

L'implémentation C complète peut être trouvée dans "type_getattro()"
et "_PyType_Lookup()" dans Objects/typeobject.c.


Appel depuis super
------------------

La logique de la recherche « après un point » de super se trouve dans
la méthode "__getattribute__()" de l'objet renvoyé par "super()".

La recherche d'attribut "super(A, obj).m" recherche dans
"obj.__class__.__mro__" la classe "B" qui suit immédiatement A, et
renvoie "B.__dict__['m'].__get__(obj, A)". Si ce n'est pas un
descripteur, "m" est renvoyé inchangé.

L'implémentation C complète est dans "super_getattro()" dans
Objects/typeobject.c. Un équivalent Python pur peut être trouvé dans
Guido's Tutorial (page en anglais).


Résumé de la logique d'appel
----------------------------

Le fonctionnement des descripteurs se trouve dans les méthodes
"__getattribute__()" de "object", "type" et "super()".

Les points importants à retenir sont :

* les descripteurs sont appelés par la méthode "__getattribute__()" ;

* les classes héritent ce mécanisme de "object", "type" ou "super()" ;

* redéfinir "__getattribute____()" empêche les appels automatiques de
  descripteur car toute la logique des descripteurs est dans cette
  méthode ;

* "objet.__getattribute__()" et "type.__getattribute__()" font
  différents appels à "__get__()". La première inclut l'instance et
  peut inclure la classe. La seconde met "None" pour l'instance et
  inclut toujours la classe ;

* les descripteurs de données sont toujours prioritaires sur les
  dictionnaires d'instances.

* les descripteurs hors-données peuvent céder la priorité aux
  dictionnaires d'instance.


Notification automatique des noms
---------------------------------

Il est parfois souhaitable qu'un descripteur sache à quel nom de
variable de classe il a été affecté. Lorsqu'une nouvelle classe est
créée, la métaclasse "type" parcourt le dictionnaire de la nouvelle
classe. Si l'une des entrées est un descripteur et si elle définit
"__set_name__()", cette méthode est appelée avec deux arguments :
*owner* (propriétaire) est la classe où le descripteur est utilisé, et
*name* est la variable de classe à laquelle le descripteur a été
assigné.

Les détails d'implémentation sont dans "type_new()" et "set_names()"
dans Objects/typeobject.c.

Comme la logique de mise à jour est dans "type.__new__()", les
notifications n'ont lieu qu'au moment de la création de la classe. Si
des descripteurs sont ajoutés à la classe par la suite,
"__set_name__()" doit être appelée manuellement.


Exemple d'ORM
-------------

The following code is simplified skeleton showing how data descriptors
could be used to implement an object relational mapping.

L'idée essentielle est que les données sont stockées dans une base de
données externe. Les instances Python ne contiennent que les clés des
tables de la base de données. Les descripteurs s'occupent des
recherches et des mises à jour :

   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()

Nous pouvons utiliser la classe "Field" pour définir des modèles qui
décrivent le schéma de chaque table d'une base de données :

   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

Pour utiliser les modèles, connectons-nous d'abord à la base de
données :

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

Une session interactive montre comment les données sont extraites de
la base de données et comment elles peuvent être mises à jour :

   >>> 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'


Équivalents en Python pur
=========================

Le protocole descripteur est simple et offre des possibilités très
intéressantes. Plusieurs cas d'utilisation sont si courants qu'ils ont
été regroupés dans des outils intégrés. Les propriétés, les méthodes
liées, les méthodes statiques et les méthodes de classe sont toutes
basées sur le protocole descripteur.


Propriétés
----------

Appeler "property()" construit de façon succincte un descripteur de
données qui déclenche un appel de fonction lors de l'accès à un
attribut. Sa signature est :

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

La documentation montre une utilisation caractéristique pour définir
un attribut géré "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.")

Pour voir comment "property()" est implémentée dans le protocole du
descripteur, voici un équivalent en Python pur :

   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

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           if obj is None:
               return self
           if self.fget is None:
               raise AttributeError("unreadable attribute")
           return self.fget(obj)

       def __set__(self, obj, value):
           if self.fset is None:
               raise AttributeError("can't set attribute")
           self.fset(obj, value)

       def __delete__(self, obj):
           if self.fdel is None:
               raise AttributeError("can't delete attribute")
           self.fdel(obj)

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

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

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

La fonction native "property()" aide chaque fois qu'une interface
utilisateur a accordé l'accès à un attribut et que des modifications
ultérieures nécessitent l'intervention d'une méthode.

Par exemple, une classe de tableur peut donner accès à une valeur de
cellule via "Cell('b10').value". Les améliorations ultérieures du
programme exigent que la cellule soit recalculée à chaque accès ;
cependant, le programmeur ne veut pas impacter le code client existant
accédant directement à l'attribut. La solution consiste à envelopper
l'accès à l'attribut *value* dans un descripteur de données :

   class Cell:
       ...

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

Soit la "property()" native, soit notre équivalent "Property()"
fonctionnent dans cet exemple.


Functions and methods
---------------------

Les fonctionnalités orientées objet de Python sont construites sur un
environnement basé sur des fonctions. À l'aide de descripteurs *non-
data*, les deux sont fusionnés de façon transparente.

Les fonctions placées dans les dictionnaires des classes sont
transformées en méthodes au moment de l'appel. Les méthodes ne
diffèrent des fonctions ordinaires que par le fait que le premier
argument est réservé à l'instance de l'objet.  Par convention Python,
la référence de l'instance est appelée *self*, bien qu'il soit
possible de l'appeler *this* ou tout autre nom de variable.

Les méthodes peuvent être créées manuellement avec "types.MethodType",
qui équivaut à peu près à :

   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)

Pour prendre en charge la création automatique des méthodes, les
fonctions incluent la méthode "__get__()" pour lier les méthodes
pendant l'accès aux attributs.  Cela signifie que toutes les fonctions
sont des descripteurs hors-données qui renvoient des méthodes liées au
cours d'une recherche d'attribut d'une instance. Cela fonctionne ainsi
:

   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)

L'exécution de la classe suivante dans l'interpréteur montre comment
le descripteur de fonction se comporte en pratique :

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

La fonction possède un attribut "__qualname__" (*nom qualifié*) pour
prendre en charge l'introspection :

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

L'accès à la fonction *via* le dictionnaire de classe n'invoque pas
"__get__()". À la place, il renvoie simplement l'objet de fonction
sous-jacent :

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

La recherche d'attribut depuis une classe appelle "__get__()", qui
renvoie simplement la fonction sous-jacente inchangée :

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

Le comportement intéressant se produit lors d'une recherche d'attribut
à partir d'une instance. La recherche d'attribut appelle "__get__()"
qui renvoie un objet « méthode liée » :

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

En interne, la méthode liée stocke la fonction sous-jacente et
l'instance liée :

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

   >>> d.f.__self__
   <__main__.D object at 0x1012e1f98>

Si vous vous êtes déjà demandé d'où vient *self* dans les méthodes
ordinaires ou d'où vient *cls* dans les méthodes de classe, c'est ça !


Types de méthodes
-----------------

Les descripteurs *non-data* fournissent un mécanisme simple pour les
variations des patrons habituels des fonctions de liaison dans les
méthodes.

Pour résumer, les fonctions ont une méthode "__get__()" pour qu'elles
puissent être converties en méthodes lorsqu'on y accède comme
attributs. Le descripteur hors-données transforme un appel
"obj.f(*args)" en "f(obj, *args)". L'appel "cls.f(*args)" devient
"f(*args)".

Ce tableau résume le lien (*binding*) et ses deux variantes les plus
utiles :

   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | Transformation    | Appelée depuis un      | Appelée depuis une |
   |                   | objet                  | classe             |
   |===================|========================|====================|
   | fonction          | f(obj, *args)          | f(*args)           |
   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | méthode statique  | f(*args)               | f(*args)           |
   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | méthode de classe | f(type(obj), *args)    | f(cls, *args)      |
   +-------------------+------------------------+--------------------+


Méthodes statiques
------------------

Les méthodes statiques renvoient la fonction sous-jacente sans
modifications.  Appeler "c.f" ou "C.f" est l'équivalent d'une
recherche directe dans "objet.__getattribute__(c, "f")" ou
"objet.__getattribute__(C, "f")". Par conséquent, la fonction devient
accessible de manière identique à partir d'un objet ou d'une classe.

Les bonnes candidates pour être méthode statique sont des méthodes qui
ne font pas référence à la variable "self".

Par exemple, un paquet traitant de statistiques peut inclure une
classe qui est un conteneur pour des données expérimentales.  La
classe fournit les méthodes normales pour calculer la moyenne, la
moyenne, la médiane et d'autres statistiques descriptives qui
dépendent des données. Cependant, il peut y avoir des fonctions utiles
qui sont conceptuellement liées mais qui ne dépendent pas des données.
Par exemple, "erf(x)" est une routine de conversion pratique qui
apparaît dans le travail statistique mais qui ne dépend pas
directement d'un ensemble de données particulier. Elle peut être
appelée à partir d'un objet ou de la classe :  "s.erf(1.5) --> .9332`"
ou "Sample.erf(1.5) --> .9332".

Puisque les méthodes statiques renvoient la fonction sous-jacente sans
changement, les exemples d’appels sont d'une grande banalité :

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

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

En utilisant le protocole de descripteur hors-données, une version
Python pure de "staticmethod()" ressemblerait à ceci :

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

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

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


Méthodes de classe
------------------

Contrairement aux méthodes statiques, les méthodes de classe ajoutent
la référence de classe en tête de la liste d'arguments, avant
d'appeler la fonction. C'est le même format que l'appelant soit un
objet ou une classe :

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

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

Ce comportement est utile lorsque la fonction n'a besoin que d'une
référence de classe et ne se soucie pas des données propres à une
instance particulière. Une des utilisations des méthodes de classe est
de créer des constructeurs de classe personnalisés. Par exemple, la
méthode de classe "dict.fromkeys()" crée un nouveau dictionnaire à
partir d'une liste de clés.  L'équivalent Python pur est :

   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

Maintenant un nouveau dictionnaire de clés uniques peut être construit
comme ceci :

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

En utilisant le protocole de descripteur hors-données, une version
Python pure de "classmethod()" ressemblerait à ceci :

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

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

       def __get__(self, obj, cls=None):
           if cls is None:
               cls = type(obj)
           if hasattr(type(self.f), '__get__'):
               return self.f.__get__(cls)
           return MethodType(self.f, cls)

The code path for "hasattr(type(self.f), '__get__')" was added in
Python 3.9 and makes it possible for "classmethod()" to support
chained decorators.  For example, a classmethod and property could be
chained together:

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

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


Objets membres et *__slots__*
-----------------------------

Lorsqu'une classe définit "__slots__", Python remplace le dictionnaire
d'instance par un tableau de longueur fixe de créneaux prédéfinis.
D'un point de vue utilisateur, cela :

1/ permet une détection immédiate des bogues dus à des affectations
d'attributs mal orthographiés. Seuls les noms d'attribut spécifiés
dans "__slots__" sont autorisés :

   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/ aide à créer des objets immuables où les descripteurs gèrent
l'accès aux attributs privés stockés dans "__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: can't set attribute
   >>> mark.location = 'Mars'
   Traceback (most recent call last):
       ...
   AttributeError: 'Immutable' object has no attribute 'location'

3/ économise de la mémoire. Sur une version Linux 64 bits, une
instance avec deux attributs prend 48 octets avec "__slots__" et 152
octets sans. Ce patron de conception poids mouche n'a probablement
d'importance que si un grand nombre d'instances doivent être créées ;

4. 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.

Il n'est pas possible de créer une version Python pure exacte de
"__slots__" car il faut un accès direct aux structures C et un
contrôle sur l'allocation de la mémoire des objets. Cependant, nous
pouvons construire une simulation presque fidèle où la structure C
réelle pour les *slots* est émulée par une liste privée "_slotvalues".
Les lectures et écritures dans cette structure privée sont gérées par
des descripteurs de membres :

   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
           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}>'

La méthode "type.__new__()" s'occupe d'ajouter des objets membres aux
variables de classe :

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

       def __new__(mcls, clsname, bases, mapping):
           'Emuluate 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)

La méthode "object.__new__()" s'occupe de créer des instances qui ont
des *slots* au lieu d'un dictionnaire d'instances. Voici une
simulation approximative en Python pur :

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

       def __new__(cls, *args):
           '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'{type(self).__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'{type(self).__name__!r} object has no attribute {name!r}'
               )
           super().__delattr__(name)

Pour utiliser la simulation dans une classe réelle, héritez simplement
de "Object" et définissez la *métaclasse* à "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

À ce stade, la métaclasse a chargé des objets membres pour *x* et *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'>}

Lorsque les instances sont créées, elles ont une liste "slot_values"
où les attributs sont stockés :

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

Les attributs mal orthographiés ou non attribués lèvent une exception
:

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