深入讲解了 Python 属性描述符的原理及其在 ORM 框架中的应用。首先分析了 property 装饰器在多字段场景下的局限性，引出属性描述符的概念。接着介绍了描述符的定义、基础实现及注意事项，区分了数据描述符与非数据描述符。重点阐述了 Python 属性查找过程中描述符的优先级机制，并通过代码验证了数据描述符覆盖实例属性、非数据描述符被实例属性覆盖的行为。最后总结了属性描述符在 ORM 框架底层实现中的核心价值，即通过封装校验与映射逻辑实现代码复用。
在 Python 的面向对象编程中，属性的控制与查找是核心知识点之一，而属性描述符作为实现属性精细化控制的重要工具，更是 ORM 框架（如 Django Model、SQLAlchemy）的底层实现基础。
在 Python 中，我们常用 property 装饰器来控制属性的获取、设置和删除过程，实现对属性的简单校验和逻辑封装。比如我们要限制用户类中 age 为整数类型、name 为字符串类型，使用 property 可以轻松实现：
class User:
@property
def age(self):
return self._age
@age.setter
def age(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError("int value need")
self._age = value
但在实际开发中，尤其是在 ORM 场景下，一个数据模型类往往对应数据库的一张表，包含十几个甚至几十个字段，其中很多字段会有相同的类型校验规则（如 name、email、mobile 都是字符串类型，age、id 都是整数类型）。
如果继续使用 property，我们需要为每个字段编写重复的 getter 和 setter 方法，这会导致代码冗余度极高，维护成本大幅增加。为了解决代码复用的问题，Python 为我们提供了更优雅的解决方案——属性描述符。
属性描述符的定义非常简单：一个自定义类，只要实现了 __get__、__set__、__delete__ 三个魔法函数中的任意一个，这个类就是属性描述符。通过这个类的实例，我们可以将属性的控制逻辑封装起来，实现多字段的逻辑复用。
我们以实现整数类型校验为例，编写第一个属性描述符，解决多个整数类型字段的校验复用问题：
import numbers
class IntField:
# 实现__set__方法，完成类型校验
def __set__(self, instance, value):
# 校验是否为整数类型
if not isinstance(value, numbers.Integral):
raise ValueError("int value need")
# 校验是否为正数
if value < 0:
raise ValueError("positive value need")
# 将值保存到描述符自身实例，避免死循环
self.value = value
# 实现__get__方法，获取属性值
def __get__(self, instance, owner):
return self.value
定义好描述符后，我们可以在模型类中直接将其作为类属性使用，实现对字段的统一控制：
class User:
# 将 IntField 实例作为类属性，实现 age 的整数校验
age = IntField()
# 测试正常赋值
user = User()
user.age = 30
print(user.age) # 输出：30
# 测试赋值非整数，抛出异常
user.age = "abc" # 抛出 ValueError: int value need
# 测试赋值负数，抛出异常
user.age = -5 # 抛出 ValueError: positive value need
在实现 __set__ 方法时，切忌将值保存到传入的 instance（模型类实例）中，比如写成 instance.age = value。
因为当我们对 instance.age 赋值时，Python 会再次调用描述符的 __set__ 方法，从而陷入无限递归，最终导致栈溢出。正确的做法是将值保存到描述符自身的实例（self）中，在 __get__ 方法中再从 self 中取出。
根据实现的魔法函数不同，属性描述符分为两类，二者的核心区别在于在 Python 属性查找过程中的优先级不同，这也是理解属性查找的关键。
实现了 __get__ 和 __set__ 方法的描述符称为数据描述符，是我们开发中最常用的类型，比如上文的 IntField 就是典型的数据描述符。
数据描述符拥有最高的属性查找优先级，会覆盖实例自身的属性值。
只实现了 __get__ 方法（未实现 __set__）的描述符称为非数据描述符，常见的例子是 Python 中的函数（函数实现了 __get__ 方法，成为绑定方法）。
非数据描述符的优先级低于实例自身的属性值，仅在实例中未找到该属性时才会生效。
在学习属性描述符之前，我们对 Python 属性查找的认知通常是：先查找实例的 __dict__，再查找类的 __dict__，最后查找基类的 __dict__。
但当引入属性描述符后，Python 的属性查找过程会变得更加精细，而这一过程也是 getattr 和 __getattribute__ 两个魔法函数的底层逻辑。当我们使用 实例。属性（如 user.age）的方式访问属性时，等价于调用全局函数 getattr(实例，属性名)，其完整的查找顺序如下：
__getattribute__：无论属性是否存在，都会先调用类中的 __getattribute__ 方法，这是属性查找的入口；__dict__ 中查找该属性，若该属性是数据描述符，则直接调用其 __get__ 方法，返回结果；__dict__ 中查找该属性，若找到则直接返回值；__dict__ 中查找该属性：
__get__ 方法返回结果；__getattr__：若以上步骤均未找到属性，会触发 AttributeError，此时若类中定义了 __getattr__ 方法，会调用该方法；__getattr__，则直接抛出 AttributeError。数据描述符的优先级高于实例自身属性，即使我们手动给实例的 __dict__ 添加该属性，访问时仍会优先调用数据描述符的 __get__ 方法：
# 延续上文的 IntField 和 User
user = User()
user.age = 30 # 实例的__dict__为空，值保存在描述符实例中
print(user.__dict__) # 输出：{}
# 手动给实例__dict__添加 age 属性
user.__dict__['age'] = "abc"
# 访问时仍调用数据描述符，因未给描述符赋值，会报错
print(user.age) # 报错：IntField has no attribute 'value'
若将 IntField 改为非数据描述符（仅实现 __get__），则实例自身的属性会覆盖描述符：
class NonDataIntField:
# 仅实现__get__，非数据描述符
def __get__(self, instance, owner):
return 10
class User:
age = NonDataIntField()
user = User()
# 实例赋值 age，覆盖非数据描述符
user.age = 30
print(user.age) # 输出：30，而非描述符的 10
属性描述符的核心价值在于属性逻辑的封装与复用，这也是所有 Python ORM 框架的底层实现原理。
在 Django Model、SQLAlchemy 等框架中，我们定义的 CharField、IntegerField、EmailField 等字段，本质上都是封装了不同校验规则和数据库映射逻辑的属性描述符：
CharField 限制字符串）由描述符的 __set__ 方法实现；__get__ 方法实现。通过属性描述符，ORM 框架将数据库表的字段与 Python 类的属性进行了完美映射，让我们可以用面向对象的方式操作数据库，而无需编写重复的校验和映射代码。
property 在多字段场景下的代码冗余问题，实现属性控制逻辑的复用；__get__、__set__、__delete__ 任一方法的自定义类，即为属性描述符；__get__+__set__ 的数据描述符（高优先级）、仅实现 __get__ 的非数据描述符（低优先级）；实例。属性 的查找顺序为「数据描述符 → 实例属性 → 非数据描述符/类属性 → getattr → 异常」；
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