当定义迭代器的时候，描述是实现迭代协议的对象，即实现__iter__方法的对象。同理，所谓描述器，即实现了描述符协议，即__get__, __set__, 和 __delete__方法的对象。
单看定义，还是比较抽象的。talk is cheap。看代码吧：
class WebFramework(object):
def __init__(self, name='Flask'):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
return self.name
def __set__(self, instance, value):
self.name = value
class PythonSite(object):
webframework = WebFramework()
In [1]: PythonSite.webframework
Out[1]: 'Flask'
In [2]: PythonSite.webframework = 'Tornado'
In [3]: PythonSite.webframework
Out[3]: 'Tornado'
定义了一个类WebFramework，它实现了描述符协议__get__和__set__，该对象（类也是对象，一切都是对象）即成为了一个描述器。同时实现__get__和__set__的称之为资料描述器（data descriptor）。仅仅实现__get__的则为非描述器。两者的差别是相对于实例的字典的优先级。
如果实例字典中有与描述器同名的属性，如果描述器是资料描述器，优先使用资料描述器，如果是非资料描述器，优先使用字典中的属性。
描述器的调用
对于这类魔法，其调用方法往往不是直接使用的。例如装饰器需要用 @ 符号调用。迭代器通常在迭代过程，或者使用 next 方法调用。描述器则比较简单，对象属性的时候会调用。
In [15]: webframework = WebFramework() In [16]: webframework.__get__(webframework, WebFramework) Out[16]: 'Flask'
描述器的应用
描述器的作用主要在方法和属性的定义上。既然我们可以重新描述类的属性，那么这个魔法就可以改变类的一些行为。最简单的应用则是可以配合装饰器，写一个类属性的缓存。Flask的作者写了一个werkzeug网络工具库，里面就使用描述器的特性，实现了一个缓存器。
class _Missing(object):
def __repr__(self):
return 'no value'
def __reduce__(self):
return '_missing'
_missing = _Missing()
class cached_property(object):
def __init__(self, func, name=None, doc=None):
self.__name__ = name or func.__name__
self.__module__ = func.__module__
self.__doc__ = doc or func.__doc__
self.func = func
def __get__(self, obj, type=None):
if obj is None:
return self
value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing)
if value is _missing:
value = self.func(obj)
obj.__dict__[self.__name__] = value
return value
class Foo(object):
@cached_property
def foo(self):
print 'first calculate'
result = 'this is result'
return result
f = Foo()
print f.foo # first calculate this is result
print f.foo # this is result
运行结果可见，first calculate只在第一次调用时候被计算之后就把结果缓存起来了。这样的好处是在网络编程中，对HTTP协议的解析，通常会把HTTP的header解析成python的一个字典，而在视图函数的时候，可能不知一次的访问这个header，因此把这个header使用描述器缓存起来，可以减少多余的解析。
描述器在python的应用十分广泛，通常是配合装饰器一起使用。强大的魔法来自强大的责任。描述器还可以用来实现ORM中对sql语句的"预编译"。恰当的使用描述器，可以让自己的Python代码更优雅。
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