Python 中的 @property：像访问属性一样调用方法

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# Python 中的 @property：像访问属性一样调用方法

在写类的时候，我们经常会遇到一个问题：  
对象的属性如果可以被随便修改，就可能出现一些不合理的数据。

比如一个人的年龄：

```python
class Person:

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

然后创建对象：

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person1 = Person(-18)
print(person1.age)

这时候程序是可以正常运行的，但是很明显不合理。

因为年龄不可能是负数。

再比如学生成绩：

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class Student:

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

创建对象：

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student1 = Student(100)
print(student1.score)

一开始这样写没什么问题。

但是如果外界可以随便修改：

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student1.score = -100

那就会出现不合理的数据。

所以问题来了：

Python 有没有像 Java 一样，可以把属性保护起来，然后只暴露指定的接口让外界调用呢？

答案是有的。

在 Python 中，我们可以使用 @property 装饰器来控制属性的访问。

一、为什么需要属性访问控制

如果一个属性可以被外界随便赋值，那么数据就可能变得不安全。

比如：

python 复制代码

person1 = Person(-18)

这个对象虽然创建成功了，但是 -18 这个年龄明显是不合理的。

我们希望在给 age 赋值的时候，能够先判断一下：

python 复制代码

if age < 0 or age > 120:
    raise ValueError("不合理的年龄")

如果年龄不合理，就直接抛出异常。

二、使用 @property 定义属性

完整代码如下：

python 复制代码

class Person:
    def __init__(self, age):
        self.age = age

    @property
    def age(self):
        return self._age

    @age.setter
    def age(self, age):
        if age < 0 or age > 120:
            raise ValueError('不合理的年龄')
        self._age = age


person1 = Person(18)
print(person1.age)

这段代码中，最重要的部分就是：

python 复制代码

@property
def age(self):
    return self._age

@property 的作用是：
把一个方法变成属性一样来访问。

也就是说，虽然 age 本质上是一个方法：

python 复制代码

def age(self):
    return self._age

但是我们调用的时候不需要写成：

python 复制代码

person1.age()

而是可以直接写：

python 复制代码

person1.age

看起来就像是在访问普通属性一样。

三、使用 setter 控制赋值

下面这段代码用来控制给 age 赋值：

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@age.setter
def age(self, age):
    if age < 0 or age > 120:
        raise ValueError('不合理的年龄')
    self._age = age

当我们执行：

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self.age = age

或者：

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person1.age = 18

实际上都会自动调用这个 setter 方法。

所以在赋值之前，程序会先判断年龄是否合法：

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if age < 0 or age > 120:
    raise ValueError('不合理的年龄')

如果年龄小于 0，或者大于 120，就会抛出异常。

如果年龄合理，才会真正赋值：

python 复制代码

self._age = age

四、为什么使用 _age

在代码中，真正保存年龄的属性是：

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self._age

而不是：

python 复制代码

self.age

这是因为 self.age 已经被 @property 和 @age.setter 接管了。

如果在 setter 里面继续写：

python 复制代码

self.age = age

就会再次调用 setter，导致无限递归。

所以我们用：

python 复制代码

self._age = age

来真正保存数据。

这里的 _age 前面有一个下划线，表示这是一个内部使用的属性，不建议外界直接访问。

五、创建对象时发生了什么

当我们创建对象：

python 复制代码

person1 = Person(18)

会先执行构造方法：

python 复制代码

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

这里的：

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self.age = age

并不是简单地创建一个普通属性。

因为类里面已经定义了：

python 复制代码

@age.setter
def age(self, age):

所以这句代码会自动调用 setter 方法。

也就是说，创建对象的时候，年龄就已经被检查了一遍。

如果写成：

python 复制代码

person1 = Person(-18)

就会抛出异常：

python 复制代码

ValueError: 不合理的年龄

这样就避免了创建出不合理的对象。

六、读取属性时发生了什么

当我们执行：

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print(person1.age)

这里的 .age 其实不是直接访问属性，而是在调用这个方法：

python 复制代码

@property
def age(self):
    return self._age

只不过 @property 让它看起来像普通属性一样。

所以：

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person1.age

本质上相当于调用了 getter 方法。

七、@property 的好处

使用 @property 有几个好处：

可以像访问普通属性一样访问方法
可以在赋值时增加数据校验
可以保护对象内部数据
可以让代码更加安全
对外使用简单，对内逻辑可控

比如外界仍然可以这样写：

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person1.age

也可以这样赋值：

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person1.age = 20

但是赋值的时候，程序会自动帮我们检查数据是否合法。

八、总结

@property 装饰器可以把方法伪装成属性来访问。

它通常和 setter 一起使用：

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@property
def age(self):
    return self._age

@age.setter
def age(self, age):
    if age < 0 or age > 120:
        raise ValueError('不合理的年龄')
    self._age = age

这样做的好处是：

既保留了属性访问的简洁写法，又可以在内部控制数据是否合法。

简单来说：

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@property

负责读取属性。

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@属性名.setter

负责设置属性。

在这个例子中，我们通过 @property 和 @age.setter，让 age 属性不能被随便设置成不合理的值。

这就是 Python 中属性访问控制的一种常见写法。