你真的了解property吗？

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：

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：

classStudent(object):

defget_score(self):
returnself._score

defset_score(self,value):
ifnotisinstance(value,int):
raiseValueError('scoremustbeaninteger!')
ifvalue<0orvalue>100:
raiseValueError('scoremustbetween0~100!')
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：

>>>s=Student()
>>>s.set_score(60)#ok!
>>>s.get_score()60
>>>s.set_score(9999)
Traceback(mostrecentcalllast):
...
ValueError:scoremustbetween0~100!

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：

classStudent(object):

@property
defscore(self):
returnself._score

@score.setter
defscore(self,value):
ifnotisinstance(value,int):
raiseValueError('scoremustbeaninteger!')
ifvalue<0orvalue>100:
raiseValueError('scoremustbetween0~100!')
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：

>>>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=9999Traceback(mostrecentcalllast):
...
ValueError:scoremustbetween0~100!

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：

classStudent(object):

@property
defbirth(self):
returnself._birth

@birth.setter
defbirth(self,value):
self._birth=value

@property
defage(self):
return2015-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。

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