這篇文章主要介紹了介紹Python的@property裝飾器的用法,是Python學習進階中的重要知識,代碼基於Python2.x版本,需要的朋友可以參考下
在綁定屬性時，如果我們直接把屬性暴露出去，雖然寫起來很簡單，但是，沒辦法檢查參數，導致可以把成績隨便改：
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1 2 s = Student() s.score = 9999這顯然不合邏輯。為了限制score的范圍，可以通過一個set_score()方法來設置成績，再通過一個get_score()來獲取成績，這樣，在set_score()方法裡，就可以檢查參數：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be an integer!') if value < 0 or value > 100: raise ValueError('score must between 0 ~ 100!') self._score = value現在，對任意的Student實例進行操作，就不能隨心所欲地設置score了：
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1 2 3 4 5 6 7 8 >>> s = Student() >>> s.set_score(60) # ok! >>> s.get_score() 60 >>> s.set_score(9999) Traceback (most recent call last): ... ValueError: score must between 0 ~ 100!但是，上面的調用方法又略顯復雜，沒有直接用屬性這麼直接簡單。
有沒有既能檢查參數，又可以用類似屬性這樣簡單的方式來訪問類的變量呢?對於追求完美的Python程序員來說，這是必須要做到的!
還記得裝飾器(decorator)可以給函數動態加上功能嗎?對於類的方法，裝飾器一樣起作用。Python內置的@property裝飾器就是負責把一個方法變成屬性調用的：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 class Student(object): @property def score(self): return self._score @score.setter def score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be an integer!') if value < 0 or value > 100: raise ValueError('score must between 0 ~ 100!') self._score = value@property的實現比較復雜，我們先考察如何使用。把一個getter方法變成屬性，只需要加上@property就可以了，此時，@property本身又創建了另一個裝飾器@score.setter，負責把一個setter方法變成屬性賦值，於是，我們就擁有一個可控的屬性操作：
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1 2 3 4 5 6 7 8 >>> s = Student() >>> s.score = 60 # OK，實際轉化為s.set_score(60) >>> s.score # OK，實際轉化為s.get_score() 60 >>> s.score = 9999 Traceback (most recent call last): ... ValueError: score must between 0 ~ 100!注意到這個神奇的@property，我們在對實例屬性操作的時候，就知道該屬性很可能不是直接暴露的，而是通過getter和setter方法來實現的。
還可以定義只讀屬性，只定義getter方法，不定義setter方法就是一個只讀屬性：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 class Student(object): @property def birth(self): return self._birth @birth.setter def birth(self, value): self._birth = value @property def age(self): return 2014 - self._birth上面的birth是可讀寫屬性，而age就是一個只讀屬性，因為age可以根據birth和當前時間計算出來。
小結
@property廣泛應用在類的定義中，可以讓調用者寫出簡短的代碼，同時保證對參數進行必要的檢查，這樣，程序運行時就減少了出錯的可能性。
