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# Guide pour l'utilisation des descripteurs

Auteur

  Raymond Hettinger

Contact

  <python at rcn dot com>

Sommaire

- 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 objet | Appelée depuis une 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'