Свойства (property) и инкапсуляция в Python

Ниже приведены расширенные примеры использования геттеров и сеттеров, демонстрирующие различные сценарии.

Вычисляемое свойство (площадь круга)

import math

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius

    @property
    def radius(self):
        return self._radius

    @radius.setter
    def radius(self, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Радиус не может быть отрицательным")
        self._radius = value

    @property
    def area(self):
        return math.pi * self._radius ** 2

Свойство area не хранит значение, а вычисляет его каждый раз при обращении. Изменение радиуса автоматически влияет на площадь.

c = Circle(10)
print(c.area)  # 314.1592653589793
c.radius = 5
print(c.area)  # 78.53981633974483

Свойство только для чтения (без сеттера)

class ReadOnlyConfig:
    def __init__(self):
        self._config = {"host": "localhost", "port": 8080}

    @property
    def host(self):
        return self._config["host"]

    @property
    def port(self):
        return self._config["port"]

Сеттер не определён, поэтому попытка присвоить значение вызовет AttributeError.

cfg = ReadOnlyConfig()
print(cfg.host)  # localhost
# cfg.host = "newhost"  # AttributeError: can't set attribute

Ленивая загрузка (вычисление при первом обращении)

class LazyData:
    def __init__(self):
        self._heavy_data = None

    @property
    def data(self):
        if self._heavy_data is None:
            print("Вычисление данных...")
            self._heavy_data = [x ** 2 for x in range(1000)]
        return self._heavy_data

ld = LazyData()
print("До обращения")
print(len(ld.data))  # Вычисление данных... 1000
print(len(ld.data))  # 1000 (без повторного вычисления)

Валидация с несколькими условиями

class Temperature:
    def __init__(self, celsius):
        self._celsius = None
        self.celsius = celsius

    @property
    def celsius(self):
        return self._celsius

    @celsius.setter
    def celsius(self, value):
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise TypeError("Температура должна быть числом")
        if value < -273.15:
            raise ValueError("Температура ниже абсолютного нуля")
        self._celsius = value

    @property
    def fahrenheit(self):
        return self.celsius * 9 / 5 + 32

t = Temperature(100)
print(t.fahrenheit)  # 212.0
# t.celsius = -300  # ValueError: Температура ниже абсолютного нуля

Свойства в наследовании (переопределение геттера/сеттера)

class Base:
    def __init__(self):
        self._value = 0

    @property
    def value(self):
        return self._value

    @value.setter
    def value(self, val):
        self._value = val

class Derived(Base):
    @property
    def value(self):
        return super().value * 2

    @value.setter
    def value(self, val):
        super(Derived, type(self)).value.__set__(self, val + 1)

d = Derived()
d.value = 5
print(d.value)  # 12  ( (5+1)*2 )

Обратите внимание на вызов сеттера базового класса через super(Derived, type(self)).value.__set__.

Использование deleter

class Secure:
    def __init__(self, key):
        self._key = key

    @property
    def key(self):
        return "***"

    @key.deleter
    def key(self):
        if input("Введите пароль для удаления ключа: ") == "admin":
            del self._key
            print("Ключ удалён")
        else:
            print("Доступ запрещён")

s = Secure("secret")
print(s.key)  # ***
del s.key     # запрос пароля …

Свойство с кэшированием результата (мемоизация)

class Fibonacci:
    def __init__(self):
        self._cache = {0: 0, 1: 1}

    @property
    def fib_10(self):
        if 10 not in self._cache:
            print("Вычисление fib(10)...")
            self._cache[10] = self._fib(10)
        return self._cache[10]

    def _fib(self, n):
        if n in self._cache:
            return self._cache[n]
        self._cache[n] = self._fib(n-1) + self._fib(n-2)
        return self._cache[n]

f = Fibonacci()
print(f.fib_10)  # Вычисление fib(10)... 55
print(f.fib_10)  # 55 (из кэша)

Геттер и сеттер с логированием

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class LoggerAttr:
    def __init__(self, value):
        self._value = value

    @property
    def value(self):
        logging.info(f"Чтение value: {self._value}")
        return self._value

    @value.setter
    def value(self, new_val):
        logging.info(f"Запись value: {new_val}")
        self._value = new_val

la = LoggerAttr(10)
print(la.value)  # INFO:root:Чтение value: 10 -> 10
la.value = 20    # INFO:root:Запись value: 20

Такой подход используется для отладки или аудита изменений.