Python 对象状态变化的可控设计

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__slots__ 仅限制动态添加实例属性,不阻止已有属性赋值、类属性、描述符、Property子类绕过;__setattr__ 是统一校验入口,需谨慎处理内置属性;不可变性需深拷贝或封装,而非依赖 tuple/frozenset。

Python 对象状态变化的可控设计

为什么 __slots__ 不能阻止所有状态变化

因为 __slots__ 只限制实例属性的动态添加,不冻结已有属性的赋值行为。它解决的是“能不能加新属性”,不是“能不能改旧值”。

  • 如果你在 __slots__ 里声明了 name,仍可执行 obj.name = "new"
  • 类属性、__dict__(若未禁用)、描述符、property 都可能绕过 __slots__ 约束
  • 子类默认不继承父类__slots__,除非显式定义空元组或重复声明

__setattr__ 拦截赋值前的状态校验

这是最直接干预对象状态变更的入口,但要注意递归调用和内置属性的处理。

  • 必须用 Object.__setattr__(self, name, value) 绕过自定义逻辑写入,否则死循环
  • 避免拦截 __dict____weakref__ 等底层属性,否则实例创建失败
  • 校验逻辑放在这里比放在 property setter 里更统一,尤其适合多字段联动约束
def __setattr__(self, name, value):     if name == "status" and value not in ("active", "inactive"):         raise ValueError("status must be 'active' or 'inactive'")     object.__setattr__(self, name, value)

不可变对象的常见误判点:tuplefrozenset 不等于整个对象不可变

它们只保证自身结构不可变,但内部元素如果是可变对象(如 list),状态依然能变。

  • my_tuple = ([1, 2], "ok") 中,my_tuple[0].append(3) 合法且生效
  • dataclass(frozen=True) 是更可靠的方案,但它对嵌套可变对象同样无能为力
  • 真正可控的方式是深拷贝 + 封装访问,或用 types.MappingProxyType 包裹 dict

调试对象状态意外变更的实用技巧

别靠猜,用 python 自带机制定位谁在什么时候动了什么。

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  • 在关键属性上设 property,getter/setter 里加 import traceback; traceback.print_stack()
  • sys.settrace 监控特定变量名的赋值位置(适合临时排查)
  • 对频繁变更的对象,重写 __setstate__ 并加日志——反序列化常是隐性状态来源

状态可控的本质不是堵死所有路径,而是让每次变更都经过明确的契约点。最容易被忽略的是:你控制了入口,却没检查数据源本身是否可信。

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