デスクリプタ ガイド
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著者:
   Raymond Hettinger

問い合わせ先:
   <python at rcn dot com>


目次
^^^^

* デスクリプタ ガイド

  * 入門

    * シンプルな例: 定数を返すデスクリプタ

    * 動的なルックアップ

    * 管理された属性

    * 名前のカスタマイズ

    * まとめ

  * 実践的なサンプル

    * バリデータクラス

    * カスタムバリデータ

    * 実践的なアプリケーション

  * 技術的なチュートリアル

    * 概要

    * 定義と導入

    * デスクリプタプロトコル

    * デスクリプタ呼び出しの概要

    * インスタンスからの呼び出し

    * クラスからの呼び出し

    * superからの呼び出し

    * 呼び出しロジックのまとめ

    * 自動的の名前の伝達

    * ORMのサンプル

  * ピュアPythonの等価実装

    * プロパティ

    * 関数とメソッド

    * メソッドの種類

    * 静的メソッド

    * クラスメソッド

    * メンバーオブジェクトと __slots__

*デスクリプタ* を使うと、オブジェクトの属性検索、保存、削除をカスタマ
イズできます。

本ガイドは4つの大項目から構成されています。

1. 最初の「入門」では基本の紹介をして、シンプルな例から少しずつ概念を
   説明していきます。もしデスクリプタに触れるのが初めての場合はここか
   ら学んでいきましょう。

2. 2つ目のセクションでは完全で実践的なデスクリプタのサンプルを紹介しま
   す。もしデスクリプタの基本を理解しているのであれば、ここから読み始
   めても良いでしょう。

3. 3番目のセクションはより技巧的なチュートリアルを通じて、デスクリプタ
   がどのようなメカニズムで動作しているのかを紹介します。多くの人はこ
   のレベルの理解は不要でしょう。

4. 最後のセクションは、Cで書かれた組み込みのデスクリプタをピュアPython
   で実現する方法を紹介します。このセクションがどのように関数が束縛メ
   ソッドになるのか、 "classmethod()" や "staticmethod()",
   "property()", *__slots__* といった一般的なツールの実装がどのように
   なっているのか興味を持ったら読んでください。


入門
====

この入門では、なるべく基礎的なところから開始し、新しい要素を一つずつ紹
介していきます。


シンプルな例: 定数を返すデスクリプタ
------------------------------------

The "Ten" class is a descriptor whose "__get__()" method always
returns the constant "10":

   class Ten:
       def __get__(self, obj, objtype=None):
           return 10

このデスクリプタを使うには他のクラスのクラス変数として保存します:

   class A:
       x = 5                       # Regular class attribute
       y = Ten()                   # Descriptor instance

インタラクティブセッションを使って、通常の属性ルックアップと、デスクリ
プタのルックアップの違いを見てみましょう。

   >>> a = A()                     # Make an instance of class A
   >>> a.x                         # Normal attribute lookup
   5
   >>> a.y                         # Descriptor lookup
   10

"a.x" 属性ルックアップではドット演算子がクラス辞書の中から "'x': 5" を
見つけます。 "a.y" ルックアップではドット演算子は "__get__" メソッドを
持つデスクリプタインスタンスを取得します。そのメソッドを呼び出すと、
"10" を返します。

"10" はクラスの辞書にも、インスタンスの辞書にも格納されていません。そ
の代わり、 "10" はオンデマンドに計算されます。

このサンプルは、シンプルなデスクリプタがどのように動作するかを説明する
ためのものですが、実用的ではありません。定数を返す場合、通常の属性アク
セスの方が良いでしょう。

次のセクションでは、より実践的な動的なルックアップを作成します。


動的なルックアップ
------------------

単に定数を返すよりも、なにか処理を実行するデスクリプタの方が面白いでし
ょう。

   import os

   class DirectorySize:

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           return len(os.listdir(obj.dirname))

   class Directory:

       size = DirectorySize()              # Descriptor instance

       def __init__(self, dirname):
           self.dirname = dirname          # Regular instance attribute

インタラクティブセッションで見たように、この探索は動的です。実行ごとに
異なる計算を行い、毎回答えが更新されます。

   >>> s = Directory('songs')
   >>> g = Directory('games')
   >>> s.size                              # The songs directory has twenty files
   20
   >>> g.size                              # The games directory has three files
   3
   >>> os.remove('games/chess')            # Delete a game
   >>> g.size                              # File count is automatically updated
   2

Besides showing how descriptors can run computations, this example
also reveals the purpose of the parameters to "__get__()".  The *self*
parameter is *size*, an instance of *DirectorySize*.  The *obj*
parameter is either *g* or *s*, an instance of *Directory*.  It is the
*obj* parameter that lets the "__get__()" method learn the target
directory.  The *objtype* parameter is the class *Directory*.


管理された属性
--------------

A popular use for descriptors is managing access to instance data.
The descriptor is assigned to a public attribute in the class
dictionary while the actual data is stored as a private attribute in
the instance dictionary.  The descriptor's "__get__()" and "__set__()"
methods are triggered when the public attribute is accessed.

このサンプルでは *age* はパブリックな属性で、 *_age* はプライベートな
属性です。パブリックな属性がアクセスされると、デスクリプタはルックアッ
プや更新のログ出力をします。

   import logging

   logging.basicConfig(level=logging.INFO)

   class LoggedAgeAccess:

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           value = obj._age
           logging.info('Accessing %r giving %r', 'age', value)
           return value

       def __set__(self, obj, value):
           logging.info('Updating %r to %r', 'age', value)
           obj._age = value

   class Person:

       age = LoggedAgeAccess()             # Descriptor instance

       def __init__(self, name, age):
           self.name = name                # Regular instance attribute
           self.age = age                  # Calls __set__()

       def birthday(self):
           self.age += 1                   # Calls both __get__() and __set__()

インタラクティブセッションの結果で見てわかるように、管理された属性の
*age* のログ出力が行われますが、通常の属性の *name* はログ出力されませ
ん。

   >>> mary = Person('Mary M', 30)         # The initial age update is logged
   INFO:root:Updating 'age' to 30
   >>> dave = Person('David D', 40)
   INFO:root:Updating 'age' to 40

   >>> vars(mary)                          # The actual data is in a private attribute
   {'name': 'Mary M', '_age': 30}
   >>> vars(dave)
   {'name': 'David D', '_age': 40}

   >>> mary.age                            # Access the data and log the lookup
   INFO:root:Accessing 'age' giving 30
   30
   >>> mary.birthday()                     # Updates are logged as well
   INFO:root:Accessing 'age' giving 30
   INFO:root:Updating 'age' to 31

   >>> dave.name                           # Regular attribute lookup isn't logged
   'David D'
   >>> dave.age                            # Only the managed attribute is logged
   INFO:root:Accessing 'age' giving 40
   40

このサンプル実装には大きな問題があります。プライベートな名前の *_age*
が *LoggedAgeAccess* クラスの中でハードコードされています。そのため、
どのインスタンスも1つしかこのログ出力される属性が作れず、名前を変更で
きません。次のサンプルでこの問題を解決していきます。


名前のカスタマイズ
------------------

クラスがデスクリプタを使うときに、クラスはそれぞれのデスクリプタにどの
ような変数名を使うかを通知します。

In this example, the "Person" class has two descriptor instances,
*name* and *age*.  When the "Person" class is defined, it makes a
callback to "__set_name__()" in *LoggedAccess* so that the field names
can be recorded, giving each descriptor its own *public_name* and
*private_name*:

   import logging

   logging.basicConfig(level=logging.INFO)

   class LoggedAccess:

       def __set_name__(self, owner, name):
           self.public_name = name
           self.private_name = '_' + name

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           value = getattr(obj, self.private_name)
           logging.info('Accessing %r giving %r', self.public_name, value)
           return value

       def __set__(self, obj, value):
           logging.info('Updating %r to %r', self.public_name, value)
           setattr(obj, self.private_name, value)

   class Person:

       name = LoggedAccess()                # First descriptor instance
       age = LoggedAccess()                 # Second descriptor instance

       def __init__(self, name, age):
           self.name = name                 # Calls the first descriptor
           self.age = age                   # Calls the second descriptor

       def birthday(self):
           self.age += 1

An interactive session shows that the "Person" class has called
"__set_name__()" so that the field names would be recorded.  Here we
call "vars()" to look up the descriptor without triggering it:

   >>> vars(vars(Person)['name'])
   {'public_name': 'name', 'private_name': '_name'}
   >>> vars(vars(Person)['age'])
   {'public_name': 'age', 'private_name': '_age'}

新しいクラスは *name* と *age* の両方でログを出力します。

   >>> pete = Person('Peter P', 10)
   INFO:root:Updating 'name' to 'Peter P'
   INFO:root:Updating 'age' to 10
   >>> kate = Person('Catherine C', 20)
   INFO:root:Updating 'name' to 'Catherine C'
   INFO:root:Updating 'age' to 20

2つの *Person* のインスタンスは、プライベート名しか保持していません。

   >>> vars(pete)
   {'_name': 'Peter P', '_age': 10}
   >>> vars(kate)
   {'_name': 'Catherine C', '_age': 20}


まとめ
------

A *descriptor* is what we call any object that defines "__get__()",
"__set__()", or "__delete__()".

Optionally, descriptors can have a "__set_name__()" method.  This is
only used in cases where a descriptor needs to know either the class
where it was created or the name of class variable it was assigned to.
(This method, if present, is called even if the class is not a
descriptor.)

デスクリプタは属性のルックアップ中に、ドット演算子によって呼び出されま
す。 "vars(some_class)[descriptor_name]" という書き方によって間接的に
デスクリプタがアクセスされると、デスクリプタを実行することなく、デスク
リプタのインスタンスが返されます。

デスクリプタはクラス変数として利用したときにだけ動作します。インスタン
スに設定しても効果はありません。

デスクリプタは、クラス変数として格納されているオブジェクトが属性ルック
アップ中に発生することを制御できるように、フックを提供することが主なモ
チベーションとなっています。

伝統的には、呼び出し側のクラスが、ルックアップ中に発生することを制御し
てきましたが、デスクリプタはその関係を逆転させ、検索されているデータが
問題に介入できるようにします。

デスクリプタは、Pythonのさまざまなところで利用されています。これにより
、単なる関数は、インスタンスに束縛されたメソッドになります。
"classmethod()", "staticmethod()",  "property()",
"functools.cached_property()" といったツールもすべて、デスクリプタとし
て実装されています。


実践的なサンプル
================

このサンプルでは、発見が極めて難しいデータ破損バグを特定するのに利用可
能な、実践的でパワフルなツールを紹介します。


バリデータクラス
----------------

バリデータは管理された属性アクセスのためのデスクリプタです。データを格
納する前に、新しい値が型が適合しているか、値の範囲制限に適合しているか
を検証します。もし制限に合わなければ、例外を送出し、データが不正な状態
になるのを防ぎます。

This "Validator" class is both an *abstract base class* and a managed
attribute descriptor:

   from abc import ABC, abstractmethod

   class Validator(ABC):

       def __set_name__(self, owner, name):
           self.private_name = '_' + name

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           return getattr(obj, self.private_name)

       def __set__(self, obj, value):
           self.validate(value)
           setattr(obj, self.private_name, value)

       @abstractmethod
       def validate(self, value):
           pass

Custom validators need to inherit from "Validator" and must supply a
"validate()" method to test various restrictions as needed.


カスタムバリデータ
------------------

ここでは3つの実践的なバリデーションのユーティリティのサンプルを紹介し
ます。

1. "OneOf" verifies that a value is one of a restricted set of
   options.

2. "Number" verifies that a value is either an "int" or "float".
   Optionally, it verifies that a value is between a given minimum or
   maximum.

3. "String" verifies that a value is a "str".  Optionally, it
   validates a given minimum or maximum length.  It can validate a
   user-defined predicate as well.

   class OneOf(Validator):

       def __init__(self, *options):
           self.options = set(options)

       def validate(self, value):
           if value not in self.options:
               raise ValueError(
                   f'Expected {value!r} to be one of {self.options!r}'
               )

   class Number(Validator):

       def __init__(self, minvalue=None, maxvalue=None):
           self.minvalue = minvalue
           self.maxvalue = maxvalue

       def validate(self, value):
           if not isinstance(value, (int, float)):
               raise TypeError(f'Expected {value!r} to be an int or float')
           if self.minvalue is not None and value < self.minvalue:
               raise ValueError(
                   f'Expected {value!r} to be at least {self.minvalue!r}'
               )
           if self.maxvalue is not None and value > self.maxvalue:
               raise ValueError(
                   f'Expected {value!r} to be no more than {self.maxvalue!r}'
               )

   class String(Validator):

       def __init__(self, minsize=None, maxsize=None, predicate=None):
           self.minsize = minsize
           self.maxsize = maxsize
           self.predicate = predicate

       def validate(self, value):
           if not isinstance(value, str):
               raise TypeError(f'Expected {value!r} to be a str')
           if self.minsize is not None and len(value) < self.minsize:
               raise ValueError(
                   f'Expected {value!r} to be no smaller than {self.minsize!r}'
               )
           if self.maxsize is not None and len(value) > self.maxsize:
               raise ValueError(
                   f'Expected {value!r} to be no bigger than {self.maxsize!r}'
               )
           if self.predicate is not None and not self.predicate(value):
               raise ValueError(
                   f'Expected {self.predicate} to be true for {value!r}'
               )


実践的なアプリケーション
------------------------

次のコードは実際のクラスでデータバリデータを使う方法のサンプルです。

   class Component:

       name = String(minsize=3, maxsize=10, predicate=str.isupper)
       kind = OneOf('wood', 'metal', 'plastic')
       quantity = Number(minvalue=0)

       def __init__(self, name, kind, quantity):
           self.name = name
           self.kind = kind
           self.quantity = quantity

これらのデスクリプタは、不正インスタンスが作成されるのを防ぎます。

   >>> Component('Widget', 'metal', 5)      # Blocked: 'Widget' is not all uppercase
   Traceback (most recent call last):
       ...
   ValueError: Expected <method 'isupper' of 'str' objects> to be true for 'Widget'

   >>> Component('WIDGET', 'metle', 5)      # Blocked: 'metle' is misspelled
   Traceback (most recent call last):
       ...
   ValueError: Expected 'metle' to be one of {'metal', 'plastic', 'wood'}

   >>> Component('WIDGET', 'metal', -5)     # Blocked: -5 is negative
   Traceback (most recent call last):
       ...
   ValueError: Expected -5 to be at least 0

   >>> Component('WIDGET', 'metal', 'V')    # Blocked: 'V' isn't a number
   Traceback (most recent call last):
       ...
   TypeError: Expected 'V' to be an int or float

   >>> c = Component('WIDGET', 'metal', 5)  # Allowed:  The inputs are valid


技術的なチュートリアル
======================

これから先はデスクリプタのメカニズムや動作の詳細について、よりテクニカ
ルなチュートリアルになります。


概要
----

デスクリプタの定義、プロトコルのサマリー、デスクリプタがどのように呼び
出されるかの説明、ORマッパーがどのように動作するかのサンプルを提示しま
す。

デスクリプタについて学ぶことにより、新しいツールセットが使えるようにな
るだけでなく、Python の仕組みについてのより深い理解が得られます。


定義と導入
----------

In general, a descriptor is an attribute value that has one of the
methods in the descriptor protocol.  Those methods are "__get__()",
"__set__()", and "__delete__()".  If any of those methods are defined
for an attribute, it is said to be a *descriptor*.

属性アクセスのデフォルトの振る舞いは、オブジェクトの辞書の属性の取得、
設定、削除です。例えば "a.x" は、まず "a.__dict__['x']"、それから
"type(a).__dict__['x']"、さらに "type(a)" のメソッド探索順序に従ったさ
らなる探索へと連鎖します。見つかった値が、デスクリプタメソッドのいずれ
かを定義しているオブジェクトなら、Python はそのデフォルトの振る舞いを
オーバーライドし、代わりにデスクリプタメソッドを呼び出します。これがど
の連鎖順位で行われるかは、どのデスクリプタメソッドが定義されているかに
依ります。

Descriptors are a powerful, general purpose protocol.  They are the
mechanism behind properties, methods, static methods, class methods,
and "super()".  They are used throughout Python itself.  Descriptors
simplify the underlying C code and offer a flexible set of new tools
for everyday Python programs.


デスクリプタプロトコル
----------------------

"descr.__get__(self, obj, type=None)"

"descr.__set__(self, obj, value)"

"descr.__delete__(self, obj)"

これで全てです。これらのメソッドのいずれかを定義すれば、オブジェクトは
デスクリプタとみなされ、探索された際のデフォルトの振る舞いをオーバーラ
イドできます。

If an object defines "__set__()" or "__delete__()", it is considered a
data descriptor.  Descriptors that only define "__get__()" are called
non-data descriptors (they are often used for methods but other uses
are possible).

データデスクリプタと非データデスクリプタでは、オーバーライドがインスタ
ンスの辞書のエントリに関してどのように計算されるかが異なります。インス
タンスの辞書に、データデスクリプタと同名の項目があれば、データデスクリ
プタの方が優先されます。インスタンスの辞書に、非データデスクリプタと同
名の項目があれば、辞書の項目の方が優先されます。

To make a read-only data descriptor, define both "__get__()" and
"__set__()" with the "__set__()" raising an "AttributeError" when
called.  Defining the "__set__()" method with an exception raising
placeholder is enough to make it a data descriptor.


デスクリプタ呼び出しの概要
--------------------------

"desc.__get__(obj)" や "desc.__get__(None, cls)" を使うとデスクリプタ
を直接呼び出すことができます。

しかし、属性アクセスの際に自動的に呼び出されるのが、一般的なデスクリプ
タの呼び出し方法です。

The expression "obj.x" looks up the attribute "x" in the chain of
namespaces for "obj".  If the search finds a descriptor outside of the
instance "__dict__", its "__get__()" method is invoked according to
the precedence rules listed below.

呼び出しの詳細は、"obj" がオブジェクトかクラスか、superのインスタンス
かに依ります。


インスタンスからの呼び出し
--------------------------

Instance lookup scans through a chain of namespaces giving data
descriptors the highest priority, followed by instance variables, then
non-data descriptors, then class variables, and lastly "__getattr__()"
if it is provided.

"a.x" に対するデスクリプタが見つかった場合、 "desc.__get__(a,
type(a))" という形式で呼び出されます。

ドットによるルックアップのロジックは"object.__getattribute__()" の中で
行われます。ピュアPythonで表した等価なロジックは次の通りです。

   def find_name_in_mro(cls, name, default):
       "Emulate _PyType_Lookup() in Objects/typeobject.c"
       for base in cls.__mro__:
           if name in vars(base):
               return vars(base)[name]
       return default

   def object_getattribute(obj, name):
       "Emulate PyObject_GenericGetAttr() in Objects/object.c"
       null = object()
       objtype = type(obj)
       cls_var = find_name_in_mro(objtype, name, null)
       descr_get = getattr(type(cls_var), '__get__', null)
       if descr_get is not null:
           if (hasattr(type(cls_var), '__set__')
               or hasattr(type(cls_var), '__delete__')):
               return descr_get(cls_var, obj, objtype)     # data descriptor
       if hasattr(obj, '__dict__') and name in vars(obj):
           return vars(obj)[name]                          # instance variable
       if descr_get is not null:
           return descr_get(cls_var, obj, objtype)         # non-data descriptor
       if cls_var is not null:
           return cls_var                                  # class variable
       raise AttributeError(name)

Note, there is no "__getattr__()" hook in the "__getattribute__()"
code.  That is why calling "__getattribute__()" directly or with
"super().__getattribute__" will bypass "__getattr__()" entirely.

Instead, it is the dot operator and the "getattr()" function that are
responsible for invoking "__getattr__()" whenever "__getattribute__()"
raises an "AttributeError".  Their logic is encapsulated in a helper
function:

   def getattr_hook(obj, name):
       "Emulate slot_tp_getattr_hook() in Objects/typeobject.c"
       try:
           return obj.__getattribute__(name)
       except AttributeError:
           if not hasattr(type(obj), '__getattr__'):
               raise
       return type(obj).__getattr__(obj, name)             # __getattr__


クラスからの呼び出し
--------------------

The logic for a dotted lookup such as "A.x" is in
"type.__getattribute__()".  The steps are similar to those for
"object.__getattribute__()" but the instance dictionary lookup is
replaced by a search through the class's *method resolution order*.

"a.x" に対するデスクリプタが見つかった場合、 "desc.__get__(None, A)"
という形式で呼び出されます。

完全な C での実装は Objects/typeobject.c の中の
:c:func:*!type_getattro* と "_PyType_Lookup()" を参照してください。


superからの呼び出し
-------------------

The logic for super's dotted lookup is in the "__getattribute__()"
method for object returned by "super()".

"super(A, obj).m" のようなドットを使ったルックアップは
"obj.__class__.__mro__" を探索して、 "A" の直前のクラス "B" をまず探し
、 "B.__dict__['m'].__get__(obj, A)" を返します。もしデスクリプタでな
ければ "m" を変更せずに返します。

完全な C での実装は Objects/typeobject.c の中の "super_getattro()" を
参照してください。純粋な Python での同等なコードは Guido's Tutorial を
参照してください。


呼び出しロジックのまとめ
------------------------

The mechanism for descriptors is embedded in the "__getattribute__()"
methods for "object", "type", and "super()".

憶えておくべき重要な点は:

* Descriptors are invoked by the "__getattribute__()" method.

* クラスはこの機構を "object" 、 "type" 、 "super()" から継承する

* Overriding "__getattribute__()" prevents automatic descriptor calls
  because all the descriptor logic is in that method.

* "object.__getattribute__()" and "type.__getattribute__()" make
  different calls to "__get__()".  The first includes the instance and
  may include the class.  The second puts in "None" for the instance
  and always includes the class.

* データデスクリプタは、必ずインスタンス辞書をオーバーライドする

* 非データデスクリプタは、インスタンス辞書にオーバーライドされることが
  ある


自動的の名前の伝達
------------------

Sometimes it is desirable for a descriptor to know what class variable
name it was assigned to.  When a new class is created, the "type"
metaclass scans the dictionary of the new class.  If any of the
entries are descriptors and if they define "__set_name__()", that
method is called with two arguments.  The *owner* is the class where
the descriptor is used, and the *name* is the class variable the
descriptor was assigned to.

実装の詳細は Objects/typeobject.c の中の "type_new()" と "set_names()"
を参照してください。

Since the update logic is in "type.__new__()", notifications only take
place at the time of class creation.  If descriptors are added to the
class afterwards, "__set_name__()" will need to be called manually.


ORMのサンプル
-------------

以下のコードは、 オブジェクト関係マッピング を実装するのにデータディス
クリプタを使う方法を示した、簡略化された骨格です。

基本的な考え方は、データが外部のデータベースに保存することです。
Pythonインスタンスは、データベースのテーブルへのキーのみを保持します。
デスクリプタがルックアップや更新をします。

   class Field:

       def __set_name__(self, owner, name):
           self.fetch = f'SELECT {name} FROM {owner.table} WHERE {owner.key}=?;'
           self.store = f'UPDATE {owner.table} SET {name}=? WHERE {owner.key}=?;'

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           return conn.execute(self.fetch, [obj.key]).fetchone()[0]

       def __set__(self, obj, value):
           conn.execute(self.store, [value, obj.key])
           conn.commit()

We can use the "Field" class to define models that describe the schema
for each table in a database:

   class Movie:
       table = 'Movies'                    # Table name
       key = 'title'                       # Primary key
       director = Field()
       year = Field()

       def __init__(self, key):
           self.key = key

   class Song:
       table = 'Music'
       key = 'title'
       artist = Field()
       year = Field()
       genre = Field()

       def __init__(self, key):
           self.key = key

モデルを使用するにはまずデータベースに接続します:

   >>> import sqlite3
   >>> conn = sqlite3.connect('entertainment.db')

次のインタラクティブセッションでは、データベースからのデータの取得と、
更新方法を示しています。

   >>> Movie('Star Wars').director
   'George Lucas'
   >>> jaws = Movie('Jaws')
   >>> f'Released in {jaws.year} by {jaws.director}'
   'Released in 1975 by Steven Spielberg'

   >>> Song('Country Roads').artist
   'John Denver'

   >>> Movie('Star Wars').director = 'J.J. Abrams'
   >>> Movie('Star Wars').director
   'J.J. Abrams'


ピュアPythonの等価実装
======================

このプロトコルは単純ですが、ワクワクする可能性も秘めています。ユースケ
ースの中には、あまりに一般的なので組み込みに追加されたものもあります。
プロパティ、束縛のメソッド、静的メソッド、クラスメソッド、 __slots__
は、全てデスクリプタプロトコルに基づいています。


プロパティ
----------

"property()" を呼び出すことで、属性へアクセスすると関数の呼び出しを引
き起こす、データデスクリプタを簡潔に組み立てられます。シグネチャはこう
です:

   property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) -> property

このドキュメントでは、管理された属性 "x" を定義する典型的な使用法を示
します:

   class C:
       def getx(self): return self.__x
       def setx(self, value): self.__x = value
       def delx(self): del self.__x
       x = property(getx, setx, delx, "I'm the 'x' property.")

To see how "property()" is implemented in terms of the descriptor
protocol, here is a pure Python equivalent that implements most of the
core functionality:

   class Property:
       "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c"

       def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None):
           self.fget = fget
           self.fset = fset
           self.fdel = fdel
           if doc is None and fget is not None:
               doc = fget.__doc__
           self.__doc__ = doc

       def __set_name__(self, owner, name):
           self.__name__ = name

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           if obj is None:
               return self
           if self.fget is None:
               raise AttributeError
           return self.fget(obj)

       def __set__(self, obj, value):
           if self.fset is None:
               raise AttributeError
           self.fset(obj, value)

       def __delete__(self, obj):
           if self.fdel is None:
               raise AttributeError
           self.fdel(obj)

       def getter(self, fget):
           return type(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__)

       def setter(self, fset):
           return type(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__)

       def deleter(self, fdel):
           return type(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__)

組み込みの "property()" 関数は、ユーザインターフェースへの属性アクセス
が与えられ、続く変更がメソッドの介入を要求するときに役立ちます。

例えば、スプレッドシートクラスが、"Cell('b10').value" でセルの値を取得
できるとします。続く改良により、プログラムがアクセスの度にセルの再計算
をすることを要求しました。しかしプログラマは、その属性に直接アクセスす
る既存のクライアントコードに影響を与えたくありません。この解決策は、
property データデスクリプタ内に値属性へのアクセスをラップすることです:

   class Cell:
       ...

       @property
       def value(self):
           "Recalculate the cell before returning value"
           self.recalc()
           return self._value

Either the built-in "property()" or our "Property()" equivalent would
work in this example.


関数とメソッド
--------------

Python のオブジェクト指向機能は、関数に基づく環境の上に構築されていま
す。非データデスクリプタを使って、この 2 つはシームレスに組み合わされ
ています。

クラス辞書に格納された関数は、実行時にメソッドに変換されます。メソッド
と通常の関数はオブジェクトのインスタンスが他の引数よりも前に渡される点
だけが異なります。監修ではインスタンスは *self* という名前が使われます
が、 *this* や他の変数名も使えます。

メソッドは、ほぼ次のコードと同等な "types.MethodType" を使えば手動で作
れます。

   class MethodType:
       "Emulate PyMethod_Type in Objects/classobject.c"

       def __init__(self, func, obj):
           self.__func__ = func
           self.__self__ = obj

       def __call__(self, *args, **kwargs):
           func = self.__func__
           obj = self.__self__
           return func(obj, *args, **kwargs)

       def __getattribute__(self, name):
           "Emulate method_getset() in Objects/classobject.c"
           if name == '__doc__':
               return self.__func__.__doc__
           return object.__getattribute__(self, name)

       def __getattr__(self, name):
           "Emulate method_getattro() in Objects/classobject.c"
           return getattr(self.__func__, name)

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           "Emulate method_descr_get() in Objects/classobject.c"
           return self

To support automatic creation of methods, functions include the
"__get__()" method for binding methods during attribute access.  This
means that functions are non-data descriptors that return bound
methods during dotted lookup from an instance.  Here's how it works:

   class Function:
       ...

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           "Simulate func_descr_get() in Objects/funcobject.c"
           if obj is None:
               return self
           return MethodType(self, obj)

次のクラスをインタプリタを起動すると、この関数デスクリプタが実際にどう
働くかを見られます:

   class D:
       def f(self):
            return self

   class D2:
       pass

この関数はイントロスペクションをサポートするために *qualified name* も
持っています。

   >>> D.f.__qualname__
   'D.f'

Accessing the function through the class dictionary does not invoke
"__get__()".  Instead, it just returns the underlying function object:

   >>> D.__dict__['f']
   <function D.f at 0x00C45070>

Dotted access from a class calls "__get__()" which just returns the
underlying function unchanged:

   >>> D.f
   <function D.f at 0x00C45070>

The interesting behavior occurs during dotted access from an instance.
The dotted lookup calls "__get__()" which returns a bound method
object:

   >>> d = D()
   >>> d.f
   <bound method D.f of <__main__.D object at 0x00B18C90>>

内部では、束縛メソッドはオリジナルの関数と束縛されたインスタンスを保持
しています。

   >>> d.f.__func__
   <function D.f at 0x00C45070>

   >>> d.f.__self__
   <__main__.D object at 0x00B18C90>

もし、通常のメソッドの *self* や、クラスメソッドの *cls* がどこから来
るの疑問に思っている人がいるとしたら、これがその答えになります！


メソッドの種類
--------------

非データデスクリプタは、関数をメソッドに束縛する、各種の一般的なパター
ンに、単純な機構を提供します。

To recap, functions have a "__get__()" method so that they can be
converted to a method when accessed as attributes.  The non-data
descriptor transforms an "obj.f(*args)" call into "f(obj, *args)".
Calling "cls.f(*args)" becomes "f(*args)".

このチャートは、束縛と、その 2 つの異なる便利な形をまとめています:

   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | 変換              | オブジェクトから呼び出 | クラスから呼び出さ |
   |                   | される                 | れる               |
   |===================|========================|====================|
   | 関数              | f(obj, *args)          | f(*args)           |
   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | 静的メソッド      | f(*args)               | f(*args)           |
   +-------------------+------------------------+--------------------+
   | クラスメソッド    | f(type(obj), *args)    | f(cls, *args)      |
   +-------------------+------------------------+--------------------+


静的メソッド
------------

静的メソッドは、下にある関数をそのまま返します。 "c.f" や "C.f" は、
"object.__getattribute__(c, "f")" や "object.__getattribute__(C, "f")"
を直接探索するのと同じです。結果として、関数はオブジェクトとクラスから
同じようにアクセスできます。

静的メソッドにすると良いのは、 "self" 変数への参照を持たないメソッドで
す。

For instance, a statistics package may include a container class for
experimental data.  The class provides normal methods for computing
the average, mean, median, and other descriptive statistics that
depend on the data. However, there may be useful functions which are
conceptually related but do not depend on the data.  For instance,
"erf(x)" is handy conversion routine that comes up in statistical work
but does not directly depend on a particular dataset. It can be called
either from an object or the class:  "s.erf(1.5) --> 0.9332" or
"Sample.erf(1.5) --> 0.9332".

静的メソッドは下にある関数をそのまま返すので、呼び出しの例は面白くあり
ません:

   class E:
       @staticmethod
       def f(x):
           return x * 10

   >>> E.f(3)
   30
   >>> E().f(3)
   30

非データデスクリプタプロトコルを使うと、pure Python 版の
"staticmethod()" は以下のようになります:

   import functools

   class StaticMethod:
       "Emulate PyStaticMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

       def __init__(self, f):
           self.f = f
           functools.update_wrapper(self, f)

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           return self.f

       def __call__(self, *args, **kwds):
           return self.f(*args, **kwds)

       @property
       def __annotations__(self):
           return self.f.__annotations__

The "functools.update_wrapper()" call adds a "__wrapped__" attribute
that refers to the underlying function.  Also it carries forward the
attributes necessary to make the wrapper look like the wrapped
function, including "__name__", "__qualname__", and "__doc__".


クラスメソッド
--------------

静的メソッドとは違って、クラスメソッドは関数を呼び出す前にクラス参照を
引数リストの先頭に加えます。このフォーマットは、呼び出し元がオブジェク
トでもクラスでも同じです:

   class F:
       @classmethod
       def f(cls, x):
           return cls.__name__, x

   >>> F.f(3)
   ('F', 3)
   >>> F().f(3)
   ('F', 3)

この振る舞いは、関数がクラス参照のみを必要とし、特定のインスタンスに保
存されたデータに依存しないときに便利です。クラスメソッドの使い方の一つ
は、代わりのクラスコンストラクタを作ることです。例えば、クラスメソッド
"dict.fromkeys()" は新しい辞書をキーのリストから生成します。等価な
pure Python 版は:

   class Dict(dict):
       @classmethod
       def fromkeys(cls, iterable, value=None):
           "Emulate dict_fromkeys() in Objects/dictobject.c"
           d = cls()
           for key in iterable:
               d[key] = value
           return d

これで一意なキーを持つ新しい辞書が以下のように構成できます:

   >>> d = Dict.fromkeys('abracadabra')
   >>> type(d) is Dict
   True
   >>> d
   {'a': None, 'b': None, 'r': None, 'c': None, 'd': None}

非データデスクリプタプロトコルを使った、 "classmethod()" の pure
Python 版はこのようになります:

   import functools

   class ClassMethod:
       "Emulate PyClassMethod_Type() in Objects/funcobject.c"

       def __init__(self, f):
           self.f = f
           functools.update_wrapper(self, f)

       def __get__(self, obj, cls=None):
           if cls is None:
               cls = type(obj)
           return MethodType(self.f, cls)

"ClassMethod" 内の "functools.update_wrapper()" の呼び出しは、根底にあ
る関数を参照する "__wrapped__" 属性を追加します。また、ラッパーがその
ラップされた関数のように見えるよう、必要な属性を追加します: "__name__"
、 "__qualname__" 、 "__doc__" 、 "__annotations__" 。


メンバーオブジェクトと __slots__
--------------------------------

クラスが "__slots__" を定義すると、インスタンスの辞書が固定長のスロッ
トの値の配列と置き換えられます。ユーザーの目線からみると、いくつかの変
化があります。

1. Provides immediate detection of bugs due to misspelled attribute
assignments.  Only attribute names specified in "__slots__" are
allowed:

   class Vehicle:
       __slots__ = ('id_number', 'make', 'model')

   >>> auto = Vehicle()
   >>> auto.id_nubmer = 'VYE483814LQEX'
   Traceback (most recent call last):
       ...
   AttributeError: 'Vehicle' object has no attribute 'id_nubmer'

2. Helps create immutable objects where descriptors manage access to
private attributes stored in "__slots__":

   class Immutable:

       __slots__ = ('_dept', '_name')          # Replace the instance dictionary

       def __init__(self, dept, name):
           self._dept = dept                   # Store to private attribute
           self._name = name                   # Store to private attribute

       @property                               # Read-only descriptor
       def dept(self):
           return self._dept

       @property
       def name(self):                         # Read-only descriptor
           return self._name

   >>> mark = Immutable('Botany', 'Mark Watney')
   >>> mark.dept
   'Botany'
   >>> mark.dept = 'Space Pirate'
   Traceback (most recent call last):
       ...
   AttributeError: property 'dept' of 'Immutable' object has no setter
   >>> mark.location = 'Mars'
   Traceback (most recent call last):
       ...
   AttributeError: 'Immutable' object has no attribute 'location'

3. Saves memory.  On a 64-bit Linux build, an instance with two
attributes takes 48 bytes with "__slots__" and 152 bytes without.
This flyweight design pattern likely only matters when a large number
of instances are going to be created.

4. Improves speed.  Reading instance variables is 35% faster with
"__slots__" (as measured with Python 3.10 on an Apple M1 processor).

5. Blocks tools like "functools.cached_property()" which require an
instance dictionary to function correctly:

   from functools import cached_property

   class CP:
       __slots__ = ()                          # Eliminates the instance dict

       @cached_property                        # Requires an instance dict
       def pi(self):
           return 4 * sum((-1.0)**n / (2.0*n + 1.0)
                          for n in reversed(range(100_000)))

   >>> CP().pi
   Traceback (most recent call last):
     ...
   TypeError: No '__dict__' attribute on 'CP' instance to cache 'pi' property.

"__slots__" はC構造体に直接アクセスし、オブジェクトのメモリ確保を制御
する必要があるため、ピュアPythonバージョンを作成することはできません。
しかし、プライベートの "__slotvalues" リストを使ってC構造体のスロット
をほぼ忠実にエミュレートすることはできます。そのプライベートな構造体へ
の読み書きはメンバーのデスクリプタによって管理されます。

   null = object()

   class Member:

       def __init__(self, name, clsname, offset):
           'Emulate PyMemberDef in Include/structmember.h'
           # Also see descr_new() in Objects/descrobject.c
           self.name = name
           self.clsname = clsname
           self.offset = offset

       def __get__(self, obj, objtype=None):
           'Emulate member_get() in Objects/descrobject.c'
           # Also see PyMember_GetOne() in Python/structmember.c
           if obj is None:
               return self
           value = obj._slotvalues[self.offset]
           if value is null:
               raise AttributeError(self.name)
           return value

       def __set__(self, obj, value):
           'Emulate member_set() in Objects/descrobject.c'
           obj._slotvalues[self.offset] = value

       def __delete__(self, obj):
           'Emulate member_delete() in Objects/descrobject.c'
           value = obj._slotvalues[self.offset]
           if value is null:
               raise AttributeError(self.name)
           obj._slotvalues[self.offset] = null

       def __repr__(self):
           'Emulate member_repr() in Objects/descrobject.c'
           return f'<Member {self.name!r} of {self.clsname!r}>'

The "type.__new__()" method takes care of adding member objects to
class variables:

   class Type(type):
       'Simulate how the type metaclass adds member objects for slots'

       def __new__(mcls, clsname, bases, mapping, **kwargs):
           'Emulate type_new() in Objects/typeobject.c'
           # type_new() calls PyTypeReady() which calls add_methods()
           slot_names = mapping.get('slot_names', [])
           for offset, name in enumerate(slot_names):
               mapping[name] = Member(name, clsname, offset)
           return type.__new__(mcls, clsname, bases, mapping, **kwargs)

"object.__new__()" メソッドはインスタンス辞書の代わりにスロットを持つ
インスタンスの作成の処理をします。おおざっぱにピュアPythonでのシミュレ
ーションしたコードがこちらです。

   class Object:
       'Simulate how object.__new__() allocates memory for __slots__'

       def __new__(cls, *args, **kwargs):
           'Emulate object_new() in Objects/typeobject.c'
           inst = super().__new__(cls)
           if hasattr(cls, 'slot_names'):
               empty_slots = [null] * len(cls.slot_names)
               object.__setattr__(inst, '_slotvalues', empty_slots)
           return inst

       def __setattr__(self, name, value):
           'Emulate _PyObject_GenericSetAttrWithDict() Objects/object.c'
           cls = type(self)
           if hasattr(cls, 'slot_names') and name not in cls.slot_names:
               raise AttributeError(
                   f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'
               )
           super().__setattr__(name, value)

       def __delattr__(self, name):
           'Emulate _PyObject_GenericSetAttrWithDict() Objects/object.c'
           cls = type(self)
           if hasattr(cls, 'slot_names') and name not in cls.slot_names:
               raise AttributeError(
                   f'{cls.__name__!r} object has no attribute {name!r}'
               )
           super().__delattr__(name)

To use the simulation in a real class, just inherit from "Object" and
set the *metaclass* to "Type":

   class H(Object, metaclass=Type):
       'Instance variables stored in slots'

       slot_names = ['x', 'y']

       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

この時点ではメタクラスは *x* と *y* のメンバーオブジェクトをロードしま
す。

   >>> from pprint import pp
   >>> pp(dict(vars(H)))
   {'__module__': '__main__',
    '__doc__': 'Instance variables stored in slots',
    'slot_names': ['x', 'y'],
    '__init__': <function H.__init__ at 0x7fb5d302f9d0>,
    'x': <Member 'x' of 'H'>,
    'y': <Member 'y' of 'H'>}

インスタンスが作成されると、属性が保持される "slot_values"  のリストを
インスタンスが保持します:

   >>> h = H(10, 20)
   >>> vars(h)
   {'_slotvalues': [10, 20]}
   >>> h.x = 55
   >>> vars(h)
   {'_slotvalues': [55, 20]}

スペルミスや、未アサインの属性は例外を送出します。

   >>> h.xz
   Traceback (most recent call last):
       ...
   AttributeError: 'H' object has no attribute 'xz'
