資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：更多描述可見文檔這種惰性求值的方法在很多模塊中都會使用，比如中的使用上與例子一致，如表單中的討論在大部分情況下，讓屬性具有惰性求值能力的全部意義就在于提升程序性能。當(dāng)不需要這個屬性時就能避免進行無意義的計算，同時又能阻止該屬性重復(fù)進行計算。
起步
我們希望將一個只讀的屬性定義為 property 屬性方法，只有在訪問它時才進行計算，但是，又希望把計算出的值緩存起來，不要每次訪問它時都重新計算。
解決方案定義一個惰性屬性最有效的方法就是利用描述符類來完成它，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
要使用這個工具，可以像下面的方式來使用它：
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，這里的實例方法 area() 只會被調(diào)用一次。
為什么會這樣如果類中定義了 __get__()、__set__() 、__delete__() 中的任何方法，那么這個就被成為描述符(descriptor)。
一般情況下（我是說一般情況下），訪問屬性的默認行為是從對象的字典中獲取，并沿著一個查找鏈的順序進行搜索，比如對于 a.x 有一個查找鏈，從 a.__dict__["x"] 然后是 type(a).__dict__["x"]，再繼續(xù)通過 type(a) 的基類開始。
而如果查找的值是一個描述符對象，則會覆蓋這個默認的搜索行為，優(yōu)先采用描述符的行為，這個行為會因為如果調(diào)用而有些不同。這里就只說明例子中的情況。
如果描述符綁定的對象實例，a.x 則轉(zhuǎn)換為調(diào)用: type(a).__dict__["x"].__get__(a, type(a))。
當(dāng)一個描述符之定義 __get__() 方法，則它的綁定關(guān)系比一般情況下要弱化很多。特別是，只有當(dāng)被訪問的屬性不存在對象字典中時，__get__() 才會被調(diào)用。
更多描述可見文檔：https://docs.python.org/3/ref...
這種惰性求值的方法在很多模塊中都會使用，比如django中的 cached_property：
使用上與例子一致，如表單中的 changed_data :
討論在大部分情況下，讓屬性具有惰性求值能力的全部意義就在于提升程序性能。當(dāng)不需要這個屬性時就能避免進行無意義的計算，同時又能阻止該屬性重復(fù)進行計算。
本文的技巧中有一個潛在的缺點，就是計算出的值后就變成可變的（mutable）。
>>> c.area 78.53 >>> c.area = 3 >>> c.area 3
如果考慮可變性的問題，可以使用另一種實現(xiàn)方式,但執(zhí)行效率會稍打折扣:
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
如果使用這種方式，就會發(fā)現(xiàn) set 操作是不允許的，所有的 get 操作都必須經(jīng)由屬性的 getter 函數(shù)來處理，這比直接在實例字典中查找相應(yīng)的值要慢一些。
參考https://docs.python.org/3/ref...
《Python Cookbook 第三版》
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