描述符作为python中的实例属性

只有在类而不是实例上定义时，大量高级功能才起作用。例如，所有特殊方法。除了使代码评估更有效之外，这还使实例和类型之间的分隔变得清晰，否则分隔将容易崩溃（因为所有类型都是对象）。

我不确定这是如何推荐的，但是您可以在实例中存储从描述符实例到属性值的映射：

class Prop(object):     def __get__(self, obj, objtype=None):        if obj is None: return self        return obj._value * obj._multiplier[self]    def __set__(self, obj, value):        if obj is None: return self        obj._value = valueclass Obj(object):    val = Prop()    def __init__(self):        self._value = 1        self._multiplier = {Obj.val: 0}

与其他两个建议的选项相比，它具有明显的优势：

1. 每个实例的类破坏了面向对象并增加了内存使用；
2. 覆盖

   __getattribute__

   是低效的（因为所有属性访问都必须通过覆盖的特殊方法进行访问）并且脆弱。

或者，您可以使用proxy属性：

class PerInstancePropertyProxy(object):    def __init__(self, prop):        self.prop = prop    def __get__(self, instance, owner):        if instance is None: return self        return instance.__dict__[self.prop].__get__(instance, owner)    def __set__(self, instance, value):        instance.__dict__[self.prop].__set__(instance, value)class Prop(object):    def __init__(self, value, multiplier):        self.value = value        self.multiplier = multiplier    def __get__(self, instance, owner):        if instance is None: return self        return self.value * self.multiplier    def __set__(self, instance, value):        self.value = valueclass Obj(object):    val = PerInstancePropertyProxy('val')    def __init__(self):        self.__dict__['val'] = Prop(1.0, 10.0)    def prop(self, attr_name):        return self.__dict__[attr_name]