在Python中，訪問一個屬性的優先順序順序按照如下順序:
1、_getattribute_()
2.類屬性
3.資料描述符
4.例項屬性
5.非資料描述符
6.__getattr__()方法

需要注意的是：類屬性和例項屬性屬於不同的屬性集，因此這裡類屬性排序並不嚴謹。

首先來說下什麼是描述符。

官方的定義：描述符是一種具有“捆綁行為”的物件屬性。訪問（獲取、設定和刪除）它的屬性時，實際是呼叫特殊的方法（get(),set(),delete()）。

通常情況下，訪問一個物件的搜尋鏈是怎樣的？比如a.x,首先，應該是查詢 a.dict[‘x’]，然後是type(a).dict

三個方法（協議）：
• _get_(self, instance, owner)—獲取屬性時呼叫，返回設定的屬性值，通常是_set_中的value,或者附加的其他組合值。
• _set_(self, instance, value) — 設定屬性時呼叫，返回None.
• _delete_(self, instance)— 刪除屬性時呼叫，返回None
其中，instance是這個描述符屬性所在的類的實體，而owner是描述符所在的類。

資料描述符（data descriptor）和非資料描述符（non-data descriptors）:

這個順序初看起來挺晦澀。解釋如下：
獲取一個屬性的時候：
首先，看這個屬性是不是一個數據描述符，如果是，就直接執行描述符的_get_，並返回值。
其次，如果這個屬性不是資料描述符，那就按常規去從_dict_裡面取。

下面來看一個示例：

class NoDataDesc(object):
    def __get__(self, noinstance, owner):
        print("get:nodatadesc.attr")
        return noinstance.freq*2


class DataDesc(object):
    def __get__(self, instance, owner):
        print("get:datadesc.attr")
        return instance.freq*4

    def __set__(self, instance, value):
        print("set:datadesc.attr")
        print(instance, value)  # 輸出<__main__.Test object at 0x104400438> -1 (將test例項傳了進來，然後下面給test.__dict__新增屬性)
        # 當呼叫到資料描述符時(self.data_result = data), 順序：1、取instance.freq值(=3) 2、取value的值(=-1) 3、計算instance.doc_freq的值(-3)
        instance.doc_freq = instance.freq*value

    def __delete__(self, instance):
         print("del datadesc.attr")
         raise BaseException


class Test(object):
    data_result = DataDesc()
    nodata_result = NoDataDesc()

    def __init__(self, freq, data, nodata):
        self.freq = freq
        self.data_result = data
        self.test_data = data
        self.nodata_result = nodata


if __name__ == '__main__':
    test = Test(3, -1, -1)  # self.data_result = data 呼叫DataDesc.__set__方法，設定instance.doc_freq的值

    # 在DataDesc類中給instance(test例項)綁定了doc_freq
    print(test.doc_freq)  # 輸出-3
    # 檢視例項test
    print(test)  # 輸出<__main__.Test object at 0x104400438>
    # 看下test的屬性集
    print(test.__dict__)  # 輸出{'test_data': -1, 'nodata_result': -1, 'doc_freq': -3, 'freq': 3}

    # 資料描述符, 優先與例項屬性集
    print(test.data_result)  # 輸出12 (呼叫DataDesc.__get__方法，列印instance.freq*4的值)

    # 非資料描述符, 落後於test屬性集, 因此取出_dict__中的nodata_result的值
    print(test.nodata_result)  # 輸出-1
 

如何檢測一個物件是不是描述符？
如果把問題換成——一個物件要滿足什麼條件，它才是描述符呢——那是不是回答就非常簡單了？
答：只要定義了（set,get,delete）方法中的任意一種或幾種，它就是個描述符。
那麼，繼續問：怎麼判斷一個物件定義了這三種方法呢？
立馬有人可能就會回答：你是不是傻啊？看一下不就看出來了。。。
問題是，你看不到的時候呢？python內建的staticmethod，classmethod怎麼看？
正確的回答應該是：看這個物件的_dict_。
要看物件的_dict_好辦，直接dir(物件）就行了。現在可以寫出檢測物件是不是描述符的方法了：

def has_descriptor_attrs(obj):
    return set(['__get__', '__set__', '__delete__']).intersection(dir(obj))

def is_descriptor(obj):
    """obj can be instance of descriptor or the descriptor class"""
    return bool(has_descriptor_attrs(obj))

def has_data_descriptor_attrs(obj):
    return set(['__set__', '__delete__']) & set(dir(obj))

def is_data_descriptor(obj):
    return bool(has_data_descriptor_attrs(obj))

測試一下：

print is_descriptor(classmethod), is_data_descriptor(classmethod)
print is_descriptor(staticmethod), is_data_descriptor(staticmethod)
print  is_data_descriptor(property)

輸出： 
(True, False) 
(True, False) 
True 
看來，特性（property）是資料描述符

描述符有什麼用和好處:
1）一般情況下不會用到，建議：先定基本的，以後真有需要再擴充套件。別貪玩。
2）可以在設定屬性時，做些檢測等方面的處理
3）快取？
4）設定屬性不能被刪除？那定義_delete_方法，並raise 異常。
5）還可以設定只讀屬性
6）把一個描述符作為某個物件的屬性。這個屬性要更改，比如增加判斷，或變得更復雜的時候，所有的處理只要在描述符中操作就行了。