让Python中类的属性具有惰性求值的能力

NervosNetwork 发布于2019-07-30 17:29 / 1747人阅读

摘要：更多描述可见文档这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如中的使用上与例子一致，如表单中的讨论在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能。当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计算，同时又能阻止该属性重复进行计算。

起步

我们希望将一个只读的属性定义为 property 属性方法，只有在访问它时才进行计算，但是，又希望把计算出的值缓存起来，不要每次访问它时都重新计算。

解决方案

定义一个惰性属性最有效的方法就是利用描述符类来完成它，示例如下:

class lazyproperty:
    def __init__(self, fun):
        self.fun = fun

    def __get__(self, instance, owner):
        if instance is None:
            return self
        value = self.fun(instance)
        setattr(instance, self.fun.__name__, value)
        return value

要使用这个工具，可以像下面的方式来使用它：

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self.radius = radius


    @lazyproperty
    def area(self):
        print("Computing area")
        return 3.1415 * self.radius ** 2

c = Circle(5)
print(c.area)
print(c.area)

可以看出，这里的实例方法 area() 只会被调用一次。

为什么会这样

如果类中定义了 __get__()、__set__() 、__delete__() 中的任何方法，那么这个就被成为描述符(descriptor)。

一般情况下（我是说一般情况下），访问属性的默认行为是从对象的字典中获取，并沿着一个查找链的顺序进行搜索，比如对于 a.x 有一个查找链，从 a.__dict__["x"] 然后是 type(a).__dict__["x"]，再继续通过 type(a) 的基类开始。

而如果查找的值是一个描述符对象，则会覆盖这个默认的搜索行为，优先采用描述符的行为，这个行为会因为如果调用而有些不同。这里就只说明例子中的情况。

如果描述符绑定的对象实例，a.x 则转换为调用: type(a).__dict__["x"].__get__(a, type(a))。

当一个描述符之定义 __get__() 方法，则它的绑定关系比一般情况下要弱化很多。特别是，只有当被访问的属性不存在对象字典中时，__get__() 才会被调用。

更多描述可见文档：https://docs.python.org/3/ref...

这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property：

使用上与例子一致，如表单中的 changed_data :

讨论

在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能。当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计算，同时又能阻止该属性重复进行计算。

本文的技巧中有一个潜在的缺点，就是计算出的值后就变成可变的（mutable）。

>>> c.area
78.53
>>> c.area = 3
>>> c.area
3

如果考虑可变性的问题，可以使用另一种实现方式,但执行效率会稍打折扣:

def lazyproperty(func):
    name = "_lazy_" + func.__name__
    @property
    def lazy(self):
        if hasattr(self, name):
            return getattr(self, name)
        value = func(self)
        setattr(self, name, value)
        return value

    return lazy

如果使用这种方式，就会发现 set 操作是不允许的，所有的 get 操作都必须经由属性的 getter 函数来处理，这比直接在实例字典中查找相应的值要慢一些。

参考

https://docs.python.org/3/ref...

《Python Cookbook 第三版》

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