(编辑：jimmy 日期: 2024/11/14 浏览：2)
首先我们来看一下属性的定义
属性的定义：python中的属性其实是普通方法的衍生。
操作类属性有三种方法：
1.使用@property装饰器操作类属性。
2.使用类或实例直接操作类属性（例如：obj.name，obj.age=18，del obj.age）
3.使用python内置函数操作属性。
属性存在的意义：
1、访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象，属性由方法衍生而来，如果Python中没有属性，方法完全可以代替其功能。
2、定义属性可以动态获取某个属性值，属性值由属性对应的方式实现，应用更灵活。
3、可以制定自己的属性规则，用于防止他人随意修改属性值。
下面详细介绍三种操作类属性的方法：
1.使用@property装饰器操作类属性。
定义时，在普通方法的基础上添加@property装饰器；属性仅有一个self参数，调用时无需括号；
优点：
1) @property装饰器可以实现其他语言所拥有的getter，setter和deleter的功能（例如实现获取，设置，删除隐藏的属性）
2) 通过@property装饰器可以对属性的取值和赋值加以控制,提高代码的稳定性。
实例代码1：
#encoding=utf-8
class Goods(): #新式类
@property
def price(self): #查看属性值
print ('@property ')
@price.setter #修改、设置属性
def price(self, value):
print ('@price.setter' )
@price.deleter#删除属性
def price(self):
print ('@price.deleter')
obj = Goods(50)
obj.price# 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
obj.price = 2000 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将2000赋值给方法的参数
del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
结果输出：
@property
@price.setter
@price.deleter
实例代码2：通过@property装饰器对属性的取值和赋值加以控制
class Goods(object):
def __init__(self):
self.value=50
@property
def price(self): # 查看属性
return self.value
@price.setter # 添加或设置属性（属性名.setter）
def price(self, value):
if value >=50 and value<=100: #对属性的取值和赋值加以控制
self.value=value
print (self.value)
else:
print ("请输入一个50到100之间的数！")
@price.deleter # 删除属性（属性名.deleter） 注意：属性一旦删除，就无法设置和获取
def price(self):
del self.value
print ("price is deleted!")
obj = Goods()
print (obj.price) # 自动执行 @property 修饰的 price 方法，并获取方法的返回值
obj.price=106 # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法，并将106 赋值给方法
del obj.price # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
结果输出：
50
请输入一个50到100之间的数！
price is deleted!
实例扩展：
class Dog(object): name = 'dog' def init(self): self.age = 18 d1 = Dog() d2 = Dog()
这里有两个实例 d1,d2 吧。
d1.name # 输出 dogd2.name # 输出 dogd1.name = 'abc' d1.name # 输出 abcd2.name # 输出 dogDog.name # 输出 dog
原因是 d1.name 输出 dog 不是因为这个实例共享了类属性，而是因为这个实例没有 dog 属性，所以 python 查找了类属性。但是一旦你修改了 d1.name 相当于给 d1 实例绑定了 name 属性之后，d1.name 就与类属性无关了。既然这样就谈不上实例之间共享类属性了，因为只要一赋值，就相当于绑定了属性，则上述 d1.name 的含义和 d2.name 的含义就不同了，它们的值也不同，很明显它们的数据没有共享。