@property作用：

python的@property是python的一种装饰器，是用来修饰方法的。

我们可以使用@property装饰器来创建只读属性，@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用，这样可以防止属性被修改。

1.修饰方法，让方法可以像属性一样访问。

class DataSet(object):
 @property
 def method_with_property(self): ##含有@property
   return 15
 def method_without_property(self): ##不含@property
   return 15
l = DataSet()
print(l.method_with_property) # 加了@property后，可以用调用属性的形式来调用方法,后面不需要加（）。
print(l.method_without_property()) #没有加@property , 必须使用正常的调用方法的形式，即在后面加()#两个都输出为15。

如果使用property进行修饰后，又在调用的时候，方法后面添加了()， 那么就会显示错误信息：TypeError: 'int' object is not callable，也就是说添加@property 后，这个方法就变成了一个属性，如果后面加入了

()，那么就是当作函数来调用，而它却不是callable（可调用）的。

2.与所定义的属性配合使用，这样可以防止属性被修改。
由于python进行属性的定义时，没办法设置私有属性，因此要通过@property的方法来进行设置。这样可以隐藏属性名，让用户进行使用的时候无法随意修改。

class DataSet(object):
  def __init__(self):
    self._images = 1
    self._labels = 2 #定义属性的名称
  @property
  def images(self): #方法加入@property后，这个方法相当于一个属性，这个属性可以让用户进行使用，而且用户有没办法随意修改。
    return self._images 
  @property
  def labels(self):
    return self._labels
l = DataSet()
#用户进行属性调用的时候，直接调用images即可，而不用知道属性名_images，因此用户无法更改属性，从而保护了类的属性。
print(l.images) # 加了@property后，可以用调用属性的形式来调用方法,后面不需要加（）。

getter和setter方法:

把一个getter方法变成属性，只需要加上@property就可以了，此时，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值，于是，我们就拥有一个可控的属性操作：

class Student(object):
  @property
  def score(self):
    return self._score

  @score.setter
  def score(self, value):
    if not isinstance(value, int):
      raise ValueError('score must be an integer!')
    if value < 0 or value > 100:
      raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
    self._score = value

我们在对实例属性操作的时候，就知道该属性很可能不是直接暴露的，而是通过getter和setter方法来实现的。

还可以定义只读属性，只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性：

class Student(object):
  @property
  def birth(self):
    return self._birth

  @birth.setter #设置属性
  def birth(self, value):
    self._birth = value

  @property
  def age(self):
    return 2015 - self._birth

上面的birth是可读写属性，而age就是一个只读属性，因为age可以根据birth和当前时间计算出来。

小结

@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持python博客。