这篇文章主要介绍了介绍Python的@property装饰器的用法,是Python学习进阶中的重要知识,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下
在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改：
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1 2 s = Student() s.score = 9999这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
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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现在，对任意的Student实例进行操作，就不能随心所欲地设置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，上面的调用方法又略显复杂，没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数，又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说，这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法，装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的：
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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的实现比较复杂，我们先考察如何使用。把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：
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1 2 3 4 5 6 7 8 >>> s = Student() >>> s.score = 60 # OK，实际转化为s.set_score(60) >>> s.score # OK，实际转化为s.get_score() 60 >>> s.score = 9999 Traceback (most recent call last): ... ValueError: score must between 0 ~ 100!注意到这个神奇的@property，我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：
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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是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
小结
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。
