Python描述符协议详解与应用

Python描述符协议看似简单，实则暗藏诸多易踩坑的细节：它仅在类变量层级生效，实例变量赋值会彻底绕过协议；__get__中instance为None代表类访问，必须显式处理以避免装饰器或类方法场景崩溃；是否实现__set__直接决定是数据描述符（高优先级、可拦截赋值）还是非数据描述符（易被实例属性覆盖）；而返回值若误返self、缓存未隔离或状态共享，轻则逻辑失效，重则引发跨实例数据污染——掌握这些底层规则，才能真正驾驭property、cached_property等高级特性的本质，写出健壮可靠的描述符代码。

描述符对象为什么没被当成普通属性调用

当你在类中定义了 __get__、__set__ 或 __delete__ 方法，它就变成了描述符——但只有这个对象被赋值给「类变量」时才生效。如果误写成实例变量（比如在 __init__ 里赋值），Python 根本不会触发描述符协议。

常见错误现象：obj.attr 直接返回描述符对象本身，而不是调用 __get__；或者赋值后读取仍是旧值，像没走逻辑一样。

• 必须写成 class A: attr = MyDescriptor()，不能是 self.attr = MyDescriptor()
• 描述符只对类层级的属性有效，实例属性会绕过整个协议
• 如果同时定义了 __get__ 和 __set__，它叫数据描述符，优先级高于实例字典；只定义 __get__ 的是非数据描述符，实例同名属性会覆盖它

为什么 __get__ 的第一个参数有时是 None

这是 Python 访问类属性（而非实例属性）时的正常行为：__get__(self, instance, owner) 中，instance 为 None 表示通过类访问，比如 A.attr；非 None 才是实例访问，如 a.attr。

不处理这个分支，容易在类方法或装饰器场景下抛 AttributeError 或返回错误值。

• 典型场景：实现缓存属性（@cached_property 风格），类访问应返回描述符自身，实例访问才计算并缓存
• 别直接对 instance 做属性操作，先判空：if instance is None: return self
• 很多标准库描述符（如 property）都按这个逻辑分支处理

__set__ 被跳过？检查是否意外触发了非数据描述符降级

如果你写了 __set__ 却发现赋值没进这个方法，大概率是因为你只实现了 __get__，而没写 __set__ 或 __delete__——这时它被当成了非数据描述符，实例字典里的同名键会直接屏蔽它。

错误现象：obj.x = 1 成功，但后续 obj.x 读出来是 1，不是你期望的描述符逻辑结果。

• 只要想控制赋值行为，就必须实现 __set__（哪怕只是 raise AttributeError）
• 数据描述符（有 __set__）优先级永远高于实例 __dict__，这是协议硬规则
• 注意：__set__ 里不要用 instance.__dict__[name] = value 来“保存”，那会和描述符初衷冲突；真要存，得用私有属性或弱引用字典

用描述符模拟 @property 时，为啥不能直接返回 self

因为 property 是数据描述符，每次访问都重新调用 __get__；而如果你在 __get__ 里缓存了结果并返回 self，就等于把描述符对象暴露出去，后续再调用它的方法可能出错，或导致状态污染。

更隐蔽的问题：多个实例共享同一个描述符对象，若内部缓存没隔离，会出现跨实例数据泄露。

• 返回值应该是计算结果（如字段值、格式化字符串），不是描述符自己
• 需要缓存时，用 instance.__dict__ 存（前提是确保该实例没被冻结或禁用 __dict__）
• 避免在描述符里维护可变状态；真要维护，用 weakref.WeakKeyDictionary 关联实例

描述符协议本身很薄，但一旦涉及实例状态管理、继承链查找、__slots__ 共存，边界情况就容易漏掉。最常被忽略的是：它只在属性访问语法（点号、getattr）下触发，__dict__ 直接读写、setattr(obj, 'x', v) 绕过描述符都不走协议。

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