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解释 Python 中的描述符（Descriptor）是什么？如何在 Python 中实现一个简单的 ORM（对象关系映射）？

article 2025/2/1 14:48:59

解释 Python 中的描述符（Descriptor）是什么？举例说明其用法。

在 Python 中，描述符（Descriptor）是一种对象属性的扩展机制，它允许你在访问或修改属性时执行自定义的操作。描述符是实现了特定协议的对象，其中包括 get、set 和 delete 方法。它们通常被用于实现属性的访问控制和行为定制。

描述符的基本用法：
get 方法：当通过实例访问属性时调用，用于获取属性的值。

set 方法：当通过实例设置属性值时调用，用于设置属性的值。

delete 方法：当通过 del 删除属性时调用，用于删除属性。

以下是一个简单的描述符示例：

class DescriptorExample:
    def __init__(self, initial_value=None, name='var'):
        self.value = initial_value
        self.name = name

    def __get__(self, instance, owner):
        print(f'Getting the value of {self.name}')
        return self.value

    def __set__(self, instance, value):
        print(f'Setting the value of {self.name} to {value}')
        self.value = value

    def __delete__(self, instance):
        print(f'Deleting {self.name}')
        del self.value

class MyClass:
    x = DescriptorExample(initial_value=10, name='x')

# 示例使用
obj = MyClass()
obj.x  # 输出: Getting the value of x
obj.x = 20  # 输出: Setting the value of x to 20
del obj.x  # 输出: Deleting x

在上面的示例中，DescriptorExample 类是一个描述符，它被用于控制 MyClass 类中属性 x 的访问和设置。当访问、设置或删除属性时，对应的 get、set 和 delete 方法会被调用，从而允许我们在属性访问过程中执行自定义的逻辑。

描述符的实际应用：
属性验证和控制：描述符可以用于验证和控制属性的值，确保其满足特定的条件。

延迟计算：描述符可以用于实现属性的延迟计算，只有在需要时才计算属性的值。

触发器：描述符可以用于实现触发器，即在属性访问或修改时执行额外的操作。

缓存属性：描述符可以用于缓存属性值，避免重复计算。

总体来说，描述符为 Python 提供了一种强大的机制，允许开发者在属性访问过程中插入自定义的行为，从而实现更灵活和定制化的属性管理。

如何在 Python 中实现一个简单的 ORM（对象关系映射）？

对象关系映射（ORM）是一种将数据库中的关系数据映射到对象模型的技术。在 Python 中，可以使用各种 ORM 框架（例如 SQLAlchemy、Django ORM）来简化数据库操作。以下是一个简单的示例，演示如何用 Python 原生代码实现一个基本的 ORM。

import sqlite3

class ORM:
    def __init__(self, db_name):
        self.conn = sqlite3.connect(db_name)
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def create_table(self, table_name, columns):
        # 创建表
        columns_str = ', '.join(columns)
        query = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} ({columns_str})"
        self.cursor.execute(query)
        self.conn.commit()

    def insert(self, table_name, data):
        # 插入数据
        keys = ', '.join(data.keys())
        values = ', '.join([f"'{value}'" for value in data.values()])
        query = f"INSERT INTO {table_name} ({keys}) VALUES ({values})"
        self.cursor.execute(query)
        self.conn.commit()

    def select_all(self, table_name):
        # 查询所有数据
        query = f"SELECT * FROM {table_name}"
        self.cursor.execute(query)
        return self.cursor.fetchall()

    def close_connection(self):
        # 关闭数据库连接
        self.conn.close()

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 创建 ORM 实例
    orm = ORM('example.db')

    # 定义表结构
    table_name = 'users'
    columns = ['id INTEGER PRIMARY KEY', 'username TEXT', 'email TEXT']

    # 创建表
    orm.create_table(table_name, columns)

    # 插入数据
    user_data = {'username': 'john_doe', 'email': 'john@example.com'}
    orm.insert(table_name, user_data)

    # 查询所有数据
    all_users = orm.select_all(table_name)
    print(all_users)

    # 关闭数据库连接
    orm.close_connection()

上述代码简单地实现了一个基本的 ORM，用于操作 SQLite 数据库。在实际项目中，使用成熟的 ORM 框架是更好的选择，因为它们提供了更多的功能和性能优化。例如，使用 SQLAlchemy：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, MetaData
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    username = Column(String)
    email = Column(String)

# 使用 SQLAlchemy 创建表和操作数据
engine = create_engine('sqlite:///example_orm.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

new_user = User(username='john_doe', email='john@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()

all_users = session.query(User).all()
print(all_users)