当定义迭代器的时候，描述是实现迭代协议的对象，即实现__iter__方法的对象。同理，所谓描述器，即实现了描述符协议，即__get__, __set__, 和 __delete__方法的对象。
单看定义，还是比较抽象的。talk is cheap。看代码吧：
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class WebFramework(object): def __init__(self, name='Flask'): self.name = name def __get__(self, instance, owner): return self.name def __set__(self, instance, value): self.name = value webframework = WebFramework()In [1]: PythonSite.webframeworkOut[1]: 'Flask'In [2]: PythonSite.webframework = 'Tornado'In [3]: PythonSite.webframeworkOut[3]: 'Tornado' |
定义了一个类WebFramework，它实现了描述符协议__get__和__set__，该对象（类也是对象，一切都是对象）即成为了一个描述器。同时实现__get__和__set__的称之为资料描述器（data descriptor）。仅仅实现__get__的则为非描述器。两者的差别是相对于实例的字典的优先级。
如果实例字典中有与描述器同名的属性，如果描述器是资料描述器，优先使用资料描述器，如果是非资料描述器，优先使用字典中的属性。
描述器的调用
对于这类魔法，其调用方法往往不是直接使用的。例如装饰器需要用 @ 符号调用。迭代器通常在迭代过程，或者使用 next 方法调用。描述器则比较简单，对象属性的时候会调用。
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In [15]: webframework = WebFramework()In [16]: webframework.__get__(webframework, WebFramework)Out[16]: 'Flask' |
描述器的应用
描述器的作用主要在方法和属性的定义上。既然我们可以重新描述类的属性，那么这个魔法就可以改变类的一些行为。最简单的应用则是可以配合装饰器，写一个类属性的缓存。Flask的作者写了一个werkzeug网络工具库，里面就使用描述器的特性，实现了一个缓存器。
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class _Missing(object): def __repr__(self): return 'no value' def __reduce__(self): return '_missing'_missing = _Missing()class cached_property(object): def __init__(self, func, name=None, doc=None): self.__name__ = name or func.__name__ self.__module__ = func.__module__ self.__doc__ = doc or func.__doc__ self.func = func def __get__(self, obj, type=None): if obj is None: return self value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing) if value is _missing: value = self.func(obj) obj.__dict__[self.__name__] = value return valueclass Foo(object): @cached_property def foo(self): print 'first calculate' result = 'this is result' return resultf = Foo()print f.foo # first calculate this is resultprint f.foo # this is result |
运行结果可见，first calculate只在第一次调用时候被计算之后就把结果缓存起来了。这样的好处是在网络编程中，对HTTP协议的解析，通常会把HTTP的header解析成python的一个字典，而在视图函数的时候，可能不知一次的访问这个header，因此把这个header使用描述器缓存起来，可以减少多余的解析。
描述器在python的应用十分广泛，通常是配合装饰器一起使用。强大的魔法来自强大的责任。描述器还可以用来实现ORM中对sql语句的"预编译"。恰当的使用描述器，可以让自己的Python代码更优雅。
