Как создать методы, которые вызываются автоматически при изменении атрибутов объекта?

Для создания методов, которые вызываются автоматически при изменении атрибутов объекта в Python, можно использовать несколько подходов:

1. Использование дескрипторов (descriptors): Дескрипторы позволяют перехватывать операции доступа к атрибутам, включая чтение, запись и удаление. Они реализуются через протокол дескрипторов, определяющий методы __get__, __set__ и __delete__.

   class ValidatedString:
       def __init__(self, storage_name):
           self.storage_name = storage_name
   
       def __get__(self, instance, owner):
           if instance is None:
               return self
           return instance.__dict__[self.storage_name]
   
       def __set__(self, instance, value):
           if not isinstance(value, str):
               raise ValueError("Значение должно быть строкой")
           instance.__dict__[self.storage_name] = value
   
   class MyClass:
       my_string = ValidatedString('__my_string')
   
       def __init__(self, my_string):
           self.my_string = my_string # Используем дескриптор для установки значения
   
   # Пример использования
   obj = MyClass("Hello")
   print(obj.my_string) # Output: Hello
   
   try:
       obj.my_string = 123
   except ValueError as e:
       print(e) # Output: Значение должно быть строкой
       

   В этом примере ValidatedString - дескриптор. При присвоении значения атрибуту my_string объекта MyClass, вызывается метод __set__ дескриптора, позволяющий выполнять валидацию или другие действия.

2. Использование __setattr__: Метод __setattr__ перехватывает все попытки присвоения значения атрибуту объекта. Это дает полный контроль над процессом присвоения, но требует аккуратности, чтобы избежать бесконечной рекурсии.

   class MyClass:
       def __init__(self, x, y):
           self._x = x  # Используем другое имя для хранения значения
           self._y = y
   
       def __setattr__(self, name, value):
           if name == 'x':
               print(f"Изменяем атрибут x на {value}")
               self.__dict__['_x'] = value # Обращаемся к __dict__ напрямую, чтобы избежать рекурсии
           elif name == 'y':
               print(f"Изменяем атрибут y на {value}")
               self.__dict__['_y'] = value
           else:
               super().__setattr__(name, value) # Для остальных атрибутов используем стандартное поведение
   
       @property
       def x(self):
           return self._x
   
       @x.setter
       def x(self, value):
         self._x = value
   
       @property
       def y(self):
           return self._y
   
       @y.setter
       def y(self, value):
         self._y = value
   
   
   # Пример использования
   obj = MyClass(10, 20)
   obj.x = 100 # Output: Изменяем атрибут x на 100
   obj.y = 200 # Output: Изменяем атрибут y на 200
       

   Важно использовать self.__dict__[name] = value внутри __setattr__, чтобы избежать рекурсивного вызова __setattr__.

3. Использование свойств (properties) с сеттерами: Свойства предоставляют способ инкапсулировать доступ к атрибутам класса и позволяют определять методы, которые вызываются при чтении, записи и удалении атрибута. Сеттеры (методы, помеченные декоратором @property_name.setter) вызываются при изменении значения атрибута.

   class MyClass:
       def __init__(self, x):
           self._x = x
   
       @property
       def x(self):
           return self._x
   
       @x.setter
       def x(self, value):
           print(f"Атрибут x изменен на {value}")
           self._x = value
   
   # Пример использования
   obj = MyClass(10)
   obj.x = 100 # Output: Атрибут x изменен на 100
           

   Свойства удобны для простого перехвата операций чтения и записи атрибутов, но они не перехватывают присвоения напрямую в __dict__.

Выбор между этими подходами зависит от конкретных потребностей и сложности задачи. Дескрипторы предоставляют наиболее гибкий и мощный механизм, но требуют больше понимания. __setattr__ дает полный контроль, но может быть сложен в реализации. Свойства - наиболее простой и интуитивно понятный подход для простых случаев.