2016年写了一篇介绍@property装饰器的文章。四年过去了，本以为使用这个装饰器是理所当然的事情，但是有的同学还是不知道它可以用在哪些场景下。他们是这样说的：classPeople:def__init__(self,name):self.name=nameself._work='Nojobfoundyet'@propertydefwork(self):returnself._work@work.setterdefwork(self,value):self。_work=value的运行效果如下图所示：但实际上这段代码中，根本不需要@property装饰器，代码还可以进一步简化：classPeople:def__init__(self,name):self.name=nameself.work='Nojobfound'结果完全一样：那么，使用@property装饰器的意义何在？确实，在上面的例子中，根本不需要@property装饰器，因为这里读取的是一个对象的属性，只是“返回数据”。但有些时候，不仅要阅读，还要计算。让我举一个例子。不知道你有没有这样的经历。你刚看了一眼手机，发现现在时间是23:10。30秒后，你的朋友恰好问你多少分钟，你马上回答：23:10分钟。他看了看表，果然如此。于是我惊呼，不看表怎么知道时间？比如我们现在要实现一个ProxyProvider类，读取Redis，获取最新的代理IP，随机返回一个。还有一个程序会向Redis添加新的代理IP。但是频率不高。因此，ProxyProvider类不需要每次获取IP都去读数据库，一个小时只需要读一次。如果你不使用@property装饰器，你可能会写这样的代码：.last_update_time>3600ornotself.pool:selfself.pool=self.get_all_proxies_from_redis()returnrandom.choice(self.pool)如果你经常看java代码，会发现很多这种get_xxx,set_xxx的写法。因此，调用时，这样调用：provider=ProxyProvider()provider.get_proxy()如果使用@property，代码可以改写为：importtimeimportrandomclassProxyProvider:def__init__(self):self.pool=[]self.last_update_time=0@propertydefproxy(self):now=time.time()ifnow-self.last_update_time>3600ornotself.pool:selfself.pool=self.get_all_proxies_from_redis()returnrandom.choice(self.pool)所以读的时候这样写:provider=ProxyProvider()provider.proxy#注意这里没有括号。我们可以看到整体的代码逻辑是一样的，并没有简化代码。但是在调用的时候，前者是调用一个方法，后者是读取一个属性。同样，如果要修改数据，在不使用@property的时候，需要实现一个set_xxx方法。但是使用@property修饰方法也可以在设置数据时实现一些内部逻辑，例如：importtimeimportrandomclassProxyProvider:def__init__(self):self.pool=[]self.special_ip=set()self.last_update_time=0@propertydefproxy(self):now=time.time()ifnow-self.last_update_time>3600ornotself.pool:selfself.pool=self.get_all_proxies_from_redis()returnrandom.choice(self.pool+list(self.special))@proxy.setterdefproxy(self,value):ifnotvalue.startswith('http'):proxy=f'http://{ip}'ifproxyinself.special_ip:returnsself.special_ip.add(proxy)对于调用者来说，这些复杂的检查逻辑透明：provider=ProxyProvider()provider.proxy='123.45.67.89'对于用惯Java的人来说，可能喜欢显式写get_xxx和set_xxx方法。但是对于用惯了Python的人来说，我觉得使用@property会让代码的可读性更好。
