了解 Python 中的数据封装答案

【问题标题】：Understanding data encapsulation in Python了解 Python 中的数据封装
【发布时间】：2016-12-11 13:45:09
【问题描述】：

我正在阅读我们如何确保 python 中的数据封装。其中一篇博客说 “数据封装意味着，我们应该只能通过 getter 和 setter 访问私有属性”

考虑blog中的以下sn-ps：

class Robot:
    def __init__(self, name=None, build_year=None):
        self.name = name
        self.build_year = build_year

现在，如果我创建类的对象如下：

obj1=Robot()
obj1.name('Robo1")
obj1.build_year("1978")

目前，我可以直接访问属性，因为我已经将它们定义为 public（没有 __notation）

现在为了确保数据封装，我需要将属性定义为私有使用__ 表示法并通过getter 和setter 访问私有属性。

所以新的类定义如下：

class Robot:

    def __init__(self, name=None, build_year=2000):
        self.__name = name
        self.__build_year = build_year            
    def set_name(self, name):
        self.__name = name

    def get_name(self):
        return self.__name    

    def set_build_year(self, by):
        self.__build_year = by

    def get_build_year(self):
        return self.__build_year

现在我将类实例化如下：

x = Robot("Marvin", 1979)
x.set_build_year(1993)

这样，我实现了数据封装，因为私有数据成员不再被直接访问，只能通过类方法访问。

Q1：我们为什么要这样做？我们在保护谁的代码？谁是外部世界？任何拥有源代码的人都可以根据自己的要求对其进行调整，那么我们为什么要添加额外的方法（get/set）来修改/调整属性？

Q2：上面的例子算data encapsulation吗？

【问题讨论】：

我敦促您阅读stackoverflow.com/questions/18300953/…
在 Python 中，您始终可以绕过 setters 和 getters 获取数据。在大多数其他实词计算机语言实现中也是如此，只是不像在 Python 中那么容易，从而给人一种虚假的安全感。
请注意，在链接的文章中，在“公共-保护-和私有属性”部分的末尾，它说：“至少有两个很好的理由反对这种方法。首先并非每个私有属性都需要从外部访问。其次，我们将通过这种方式创建非 Python 代码，您将很快了解。
通常的 Python 理念是“我们在这里都是成年人”，所以我们通常不会绕过隐藏属性然后添加额外的代码来通过简单的 getter 和 setter 方法访问它们。 OTOH，Python 的描述符机制允许您在确实需要它们时拥有 getter 和 setter（如 chepner 的回答所示），并且这些 getter 和 setter 对您的代码调用者来说就像简单的属性访问一样，因此您可以两全其美。

标签： python class object

【解决方案1】：

数据封装比访问保护更通用。无论您如何定义属性，name 和 build_year 都由类 Robot 封装。 Python 认为 getter 和 setter 只是访问或分配给底层属性是不必要的。

即使使用双下划线前缀也只是建议性的，更关心的是防止子类中的名称冲突。如果你真的想直接访问__build_year 属性，你仍然可以使用

# Prefix attribute name with _Robot
x._Robot__build_year = 1993

Python 中更好的设计是使用 property，这会导致 Python 在直接定义属性时调用已定义的 getter 和/或 setter。例如：

class Robot(object):
    def __init__(self, name, by):
        self.name = name
        self.build_year = by

    @property
    def name(self):
        return self._name

    @name.setter
    def name(self, newname):
        self._name = newname

    @property
    def build_year(self):
        return self._build_year

    @build_year.setter
    def build_year(self, newby):
        self._build_year = newby

您实际上不会如此简单地定义这些属性函数，但一个很大的好处是您可以从允许直接访问 name 属性开始，如果您稍后决定应该在获取/设置值并且您想要切换到属性，您可以在不影响现有代码的情况下这样做。类似的代码

x = Robot("bob", 1993)
x.build_year = 1993

无论x.build_year = 1993 是否直接分配给build_year 或者它是否真的触发了对属性设置器的调用，都将起作用。

【讨论】：

我已经编辑了您的代码示例，我认为如果您添加更多逻辑，实例变量的 __init__() 方法中的下划线将不起作用，例如在名称设置器中。我还更正了 setter 变量（名称 -> 新名称）。如果它们具有误导性，请随时撤消我的更改，只是想通知您这些：stackoverflow.com/review/suggested-edits/20192932
下划线是有意的；名称是属性的私有实现细节。
嗯，您是否尝试过构建更多逻辑，例如在名称设置器中：if newname == "foo": raise AttributeError("Nope")。那么你不应该创建一个名为“foo”的新机器人。但是对于您的代码，它仍然是允许的。我想重点是，私有/受保护/公共细节是在由属性修饰的函数中处理的，而实例变量看起来像一个公共变量。我可能在这里错过了一个重要的点？！
您可以将任何您想要的逻辑添加到属性函数中。仍然没有真正的公共与私人的概念。 _ 只是传统的建议用户不应该直接访问变量，而只能使用属性提供的任何接口。
是的，但这不是我的意思。问题：如果您在 init-method 中添加下划线，为什么您的代码无法按预期工作。 if newname == "foo": raise 在名称设置器中。我希望你不能创建一个名为“foo”的对象。但它的工作！如果您设置的名称不带下划线，那么您将无法创建名称为“foo”的对象。

【解决方案2】：

关于源代码：有时您向其他人提供编译的python 文件，但不提供源代码，并且您不希望人们将直接属性分配弄得一团糟。

现在，将数据封装视为安全措施，这是分配或提供值之前的最后一点：

您可能希望使用sets 验证或处理分配，以确保分配对您的需要有效或以正确的格式输入变量（例如，您要检查属性__build_year 是高于 1800，或者名称是 string)。在没有使用特定类型声明变量的动态语言（如 python）中非常重要。

gets 也是如此。您可能希望以小数形式返回年份，但在类中将其用作整数。

是的，您的示例是基本的数据封装。

【讨论】：