Python实用技巧——类，属性与装饰器

规范的编程模式，即使在很小的程序中也能使程序可读性更高。以一个简单的电力计算类为例，可以看出Python的类，属性与装饰器的一些用法与技巧。

专业背景

LoadCalculation类是用于计算试验负载（loadbank）参数的。LoadBank是试验室常用的设备之一，通常由无感电阻器和空心电抗器组成，在开关电器的短路、寿命等试验中作为负载使用，以保证试验过程严格按照标准规范进行。标准要求的试验参数一般包括电压、电流和功率因数，相应的负载参数计算是以欧姆定律为基础，根据电压、电流和功率因数参数，计算需要投入的电阻与电感值，从而在理论上满足试验要求。

依赖模块

本程序运行在python3.6.5下，需要导入以下模块支持

from math import sqrt,pi
from functools import wraps

类的建立

以下为python中定义LoadCalculation类并对其初始化的代码。

class LoadCalculation:
    def __init__(self,voltage,current,cosf):
        """
        负载计算必须初始化输入电压、电流与功率因数作为参数
        单位分别为V，A
        :param voltage:
        :param current:
        :param cosf:
        根据输入参数计算出 电阻、电抗以及电感值
        """
        self._voltage=voltage
        self._current=current
        self._cosf=cosf
        self._sinf= self.sinf
        self._impedance=self.impedance #计算总阻抗，单位欧姆
        self._resistance=self.resistance # 电阻的阻抗值，单位欧姆
        self._reactance=self.reactance   # 电感的感抗值，单位欧姆
        self._inductance=self.inductance #电感的电感值，单位  毫亨
···

为了提高程序的执行效率，我们在类初始化的时候，便对所有需要的参数进行了计算，这些计算后的参数通过属性的形式将私有变量保存在Python类中。

##属性与装饰器
装饰器是Python中一个非常好用的功能，简单而言，是针对函数进行一个外部包装，以统一实现某种通用的功能。在本类的计算过程中，由于涉及大量浮点运算，保留统一的小数位数非常有必要，利用python内置的round（）函数，可以实现指定小数位数的保留，比如round(x,2)，为参数x保留2位小数，但是如果在程序中多处都要指定小数位数，那么就会有许多round函数分散在程序中，如果要求对小数位数进行修改，查找起来很不方便。因此为程序写一个setround的装饰器来实现该功能。
这个装饰器内置了accuracy参数，设置默认小数位数为4位，如果在调用装饰器时需要修改精度，只需要指定accuracy参数即可。

```python
   def setround(func,accuracy=4):
    """
    装饰器，用于确定函数返回的浮点值位数,默认保留4位小数
    :param func:
    :return:
    """
    @wraps(func)
    def wrapper(*args,**kwargs):
        result=round(func(*args,**kwargs),accuracy)
        return result
    return wrapper

除了自己写的装饰器外，python也内置了很多现成的装饰器，property便是其中应用最广泛的一个，在本类中，我们对各个主要参数均使用了property装饰器以简化实现。

@property
    @setround
    def sinf(self):
        #self._sinf=round(sqrt(1-self._cosf**2),4)
        self._sinf = sqrt(1 - self._cosf ** 2)
        return self._sinf

    @property
    @setround
    def impedance(self):
        if self._current!=0:
            self._impedance=self._voltage/self._current
        else:
            self._impedance=-1
        return self._impedance

    @property
    @setround
    def resistance(self):
        if self._impedance!=-1:
            self._resistance=self._impedance*self._cosf
        else:
            self._resistance=-1
        return self._resistance

    @property
    @setround
    def reactance(self):
        if self._impedance!=-1:
            self._reactance=self._impedance*self.sinf
        else:
            self._reactance=-1
        return self._reactance

    @property
    @setround
    def inductance(self):
        if self._impedance!=-1:
            self._inductance=10*self.reactance/pi
        else:
            self._inductance=-1
        return self._inductance
···

## 单元测试

由于本类内容较少，采用doctest模块进行测试，即可满足要求。测试部分直接写在类的docstring中。

```python
    """
    用于计算阻抗相关参数的类
    #Doctest String
    >>> load=LoadCalculation(voltage=24,current=100,cosf=0.25)
    >>> print(load.sinf)
    0.9682
    >>> print(load.impedance)
    0.24
    >>> print(load.resistance)
    0.06
    >>> print(load.reactance)
    0.2324
    >>> print(load.inductance)
    0.7398
    """

当然，上述程序只是简单的负载计算类的建立，在实际的工程应用中，我们在此基础上建立了完整的负载模型，包括不同电阻的电阻率、载流量、空心电抗器参数等计算，可以根据用户测试要求，快速生成从理论建模到工程生产需要的各项参数，并根据计算参数进行生产与验证。

此外，该类还用于对成套负载进行参数计算，结合负载不同档位与参数值，程序可以快速计算出不同试验要求下需要投切的负载档位，在用户实际使用的过程中，可以根据阻抗自身的特性（主要是回路和档位固有功率因数的影响），对计算值进行调节与更新，以便在后续的试验中能够更加快速与准确。

所有过程数据保存在sqlite数据库中。