Question

我正在编写一个解析文件的库，创建一个代表该文件的对象，并允许将该对象导回文件。

我想验证每次更改这些值时都包含所需的标题和列。因此，我试图使用@property装饰器进行验证。

我在@property的python文档中注意到他们使用＆＃39; _variable＆＃39;如果属性名称为＆＃39;变量＆＃39;。据我所知，前面的单个下划线表示该变量仅供弱内部使用。但是，我认为@property装饰器的意思是任何设置变量的调用都会导致setter函数运行。

_headers = None

required_headers = ['FIELD_DELIM', 'VIDEO_FORMAT', 'FPS']

@property
def headers(self):
    return self._headers

@headers.setter
def headers(self, value):
    for header in self.required_headers:
        if header not in value:
            raise Exception
    self._headers = value

虽然这段代码有效，但我知道我仍然可以通过执行myObject._headers = value来绕过我的setter。

有没有办法可以确保始终执行验证而不依赖于用户尊重_headers是供内部使用？

Answer 1

Python并非旨在帮助您确保＆＃34;没有人像这样误用你的对象。私有属性的下划线前缀，以及用于隐藏getter和setter背后属性的@property机制，可以确保人们不应该使用您的对象，这很明显那些，并且让他们更难以意外，但它无法阻止他们真正恶意地这样做。

虽然有一些技巧可以用来更好地隐藏你的属性，但是在像Python这样高度动态，内省的语言中，总有一种方法可以直接在你的{{1或者隐藏它们的任何其他属性，或者只是将对象的__dict__更改为限制较少的内容。

换句话说，您已经可以依赖用户尊重__class__供内部使用，如果您担心的是您的用户是白痴;如果您担心它们是恶意的，那么Python就是您错误的语言。

Answer 2

您可以使用双下划线进行名称修改或实现自定义描述符，但Python的核心原则之一是用户应该成年人同意＃34;谁尊重接口，并尽力不做没有很好理由破坏接口的事情。基本上，不要担心它，只需使用单个下划线将数据存储在对象上。

Answer 3

不，Python没有像Java那样强制执行私有与公共的概念

Answer 4

有点儿。在python中没有真正的隐私，只要做一点工作，用户就可以绕过你的隐私保护措施。

如果您愿意，您可以实施__getattribute__，在您尝试访问班级元素时进行检查，但即使这样也不是万无一失的。看看这个链接Difference between __getattr__ vs __getattribute__

有没有办法确保对变量执行验证而不是@property？

4 个答案: