从一个示例聊描述符
前言
假设，我们现在有一个非常简单的需求：我们需要创建一个类叫 Circle， 它就是一个圆。我们不关心它的坐标的情况下，它就只有一个关键的初始化属性：半径 r。它可以计算周长也可以计算面积（这里我们就只讨论面积 area）。请根据业务需求完成代码。
非常简单。把以上代码复制给 Chatgpt，可以得到“标准答案”：
本文到此结束。
以上代码有什么问题？
我提出以下异议：圆的面积，到底是圆本身的属性，还是圆的一种方法？
这个答案因人而异。我们先走第一条路：它是圆的属性。当然它并不是客观意义上是圆的属性，这里的例子很简单是一个圆，假设我们创建的类是一个数据库表的模型，它的查询、写入语句也是这个模型的属性吗？可能得是方法。反之，圆的面积可能也不一定能百分之百说是圆的属性：如果圆的面积是属性，那么圆的内接十七边形是不是也是圆的属性？当然，面积很简单也很常用，我们确实可以把它当成属性。
我们就当成属性来做，所以我们不希望在获取面积时使用 circle.area()。于是乎有以下多种解决方法，我们先说第一种，做成特性。
以上代码有什么问题？
问题在于，我们每次获取这个特性的时候，都进行了一次计算。假设这个计算很复杂，我们重复的调用它，就会增加无意义的计算量。于是我们稍作修改，增加一个缓存功能。
缓存也有很多种实现。
这是最原始的方法，通过一个“安全”的保护属性来缓存面积。
以上代码有什么问题？当你需要的属性变多的时候，你需要在 __init__ 中增加对应的保护属性，并创建与之对应的 @property。一是不方便，二是可能会使得 __init__ 变得冗长。
当然这不是最冗长的，或许你会这么写：
到这里我才第一次使用我的 IDE，之前都是口述给 Chatgpt 写的。这样直接把相关属性在实例化的过程中计算了，或许我一开始写代码的时候也会这么写，把所有要计算的东西都丢进一个方法里。总之，我不推荐这么做，因为随着要用的属性增多，可能你的 __init__ 会无限变长，或许你需要自己写一个 def init(self): 来囊括这些过程，而且你最好保证它们都会用到，不然就做了无意义的计算。
另一种缓存方式是这样的：
稍稍跑跑测试你就会发现，它确实实现了缓存功能。@property 在上保证“只读”这个功能的强制描述符起作用，@cache 本质是在装饰器内部创建一个用于缓存的命名空间，然后控制是否从命名空间读取结果还是运行被装饰函数。我需要强调的是 @cache 本质是装饰器而不是描述符，你可以点开它的源码，它本质是古早的 lru_cache，而 lru_cache 就是一个闭包。
在最新的版本中你可以使用 @cache_property，实现大致一样的功能，但你必须要注意，它们的实现逻辑完全不一样，我贴上 @cache_property 的源码：
它是一个描述符没问题吧，如果你不知道什么是描述符，可以看看我之前的文章。它只实现了 __get__，说明它是一个非覆盖型描述符。它的核心功能就是，因为我们知道 area 这个方法本质存在的位置是类的命名空间（因为方法也是描述符），当实例的命名空间没有同名的属性的时候，它就给实例创建一个，创建之后实例属性就会覆盖方法（因为这个方法被费覆盖型描述符的装饰器装饰了，变成了一个非覆盖型描述符）。它的行为和 @cache 完全不一样！因为它会直接修改你实例的 __dict__，不信的话我们可以在 @cache_property 和 @cache 的例子下跑以下代码：
你会发现在使用 @cache_property 的情况下，实例的 __dict__ 中多了一个叫 area 的属性，而 @cache 则不会。所以实际上 @cache_propety 出问题的几率是比 @cache 要多的。当然，简单的功能上基本上不会有什么差错。我这里会讲 @cache_property，就是因为它用到的是描述符，我们着重要讲的也是描述符。我用以下代码来代替 @cache_property 的功能：
效果几乎一样。
当然，使用缓存是我推荐的写法，算是这个示例我比较喜欢的解决方法。
现在我们讨论，如果我们觉得：面积不是圆的属性，该怎么写？
它带来的问题是，我们需要在外部创建一个变量来保存 area，圆这个类以及其实例不会帮你保存。当我们需要在很多不同的地方计算 area 的时候，它不仅需要我们开辟额外的命名空间，也无法避免重复计算。
那么我们反过来给 area 再 set 回去可不可以呢？
这样的代码是很矛盾的，在常规的 IDE 中，self.area 赋值的那一行就会有提示，你正在为类创建一个在 __init__ 中没有创建的属性，这个属性只有调用了 get_area 才存在，我不知道是否该给你提示这个类有这个属性，因为如果我告诉你有，但是你没有调用 get_area，那么你会得到一个 AttributeError，等于实际上没有。如果我告诉你没有，但它实际上又可能有。
而且最大的问题是，当我需要获取一个圆的面积的时候，我到底是调用 circle.area 还是 circle.get_area 呢？这让人疑惑。
当然，以上函数一样可以使用缓存。我们先讲使用缓存的情况：
你会发现，缓存同样是存在问题的，这个问题在哪怕把面积当成圆的属性的时候还是会出现：当我们用非法手段修改一个圆的初始化参数的时候，我们会得到错误的缓存：因为无论是 @cache_property 还是 @cache，由于 get_area 本身没有额外传参，所以它们记录的缓存只有唯一一个识别符: get_area 这个函数名称。所以这到底是谁的错？是缓存的错，还是我们的错？我们是不是应该强制规定无法修改 self.r？
所以实际上更加规范的写法会对 r 做限定要求，比如这样：
实际上你也可以自己为 r 创建一个描述符，而不用只读特性 @property，比如这样：
当然，这么做没什么必要，这就是一个盗版的 @property，实际上它的具体实现更像是我之前写的盗版 @cache_property。它们都一定程度上防止了 r 属性的写入，但是防君子不防小人，你永远可以通过手动修改 __dict__ 对这些属性动手脚。
我们回到 get_area 上，如果 get_area 是获取 area 的唯一途径，那么我们就不需要 area 属性，这会让我们混淆：我到底是通过什么获取 area，是一个方法还是一个属性？但当我们使用 set_area 的时候，获取情况就会发生变化：我们把获取 area 的唯一方法规定为调用 circle.area，但在获取前我们需要 set_area。
之前讨论过，我们在给属性赋值的时候，这个属性最好是在 __init__ 中存在，所以 self.area = 0 不可或缺。但是这样带来了问题，当我们忘了调用 set_area 的时候，直接读取 circle.area 会返回一个错误的 0 或者一个让人疑惑的 None。这是我们不希望的。
所以我们给 area 做一个非覆盖型描述符，当实例没有 area 属性的时候，它提示我们需要先 set 它：
这是一种我比较喜欢的实现方式，它像极了其他语言里先声明一个变量的过程，或许很多人会觉得这样写就一点都不 pythonic 了，但是它确实会更规范。
当然还有使用 __slots__ 来解决的办法：
__slots__ 确实可以解决属性提示的问题，但你一定要知道，__slots__ 也会带来诸多的不便，__slots__ 的终极意义是节省内存，所以当你没用到节省内存这一功能的时候，不要轻易使用 __slots__。
如果面积既不是圆的属性也不是圆的计算方法，而是在圆基础上的一种加工呢？这是一个很好的想法：确实，如果你单纯把圆当做一个数据类，它只存储基础数据，那么其他的计算指标确实是在之上的加工！我们常常难以判断什么是事物的属性，什么是事物的行为，什么是对事物的加工。我提出以下终极问题：
圆的半径是圆的属性吗？
圆的面积到底是圆的属性？还是圆的一种行为？还是对圆的加工？
圆的内接三百一十四边形，是圆的一种属性？还是圆的一种行为？还是对圆的加工？
没有标准答案，但我认为，假设一块木头被雕刻成了雕塑，那么这一定不是木头的属性，也不是木头的行为，而是人的行为，是人对木头的加工。面积这个东西处在一个很灰色的地带，它都可以！
假设我们把圆的面积当做对圆的加工，那我们的代码就变成了这样：
当然这里要讨论的核心问题是，接受的这个 circle obj，是放在 __init__ 中，还是放在 get_area 中，甚至让 get_area 成为一个 classmethod。其实最大的区别是在于：你是要对一个对象做多个操作，还是对多个类似的对象做同一个操作。如果是前者，那么就像我这样写代码就可以。这很像业务的代码，它除了解耦并没有什么特别的优势。它更易拓展，你可以给 Circle 写一个抽象基类叫 Shape，给 CircleProcessor 写一个抽象基类叫 IProcessor。
结语
我非常欢迎你们把自己对这个示例的实现发给我或者发到评论区。
今天的小题大做到此结束。