Python 延遲初始化（lazy property）

River_LaLaLa 2016-07-30

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來源： fireflow
鏈接：segmentfault.com/a/1190000005818249

Python 對象的延遲初始化是指，當(dāng)它第一次被創(chuàng)建時才進行初始化，或者保存第一次創(chuàng)建的結(jié)果，然后每次調(diào)用的時候直接返回該結(jié)果。

延遲初始化主要用于提高性能，避免浪費計算，并減少程序的內(nèi)存需求。

property

在切入正題之前，我們了解下property的用法，property可以將屬性的訪問轉(zhuǎn)變成方法的調(diào)用。

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

  @property
  def area(self):
    return 3.14 * self.radius ** 2

c = Circle(4)
print c.radius
print c.area

可以看到，area雖然是定義成一個方法的形式，但是加上@property后，可以直接執(zhí)行c.area，當(dāng)成屬性訪問。

現(xiàn)在問題來了，每次調(diào)用c.area，都會計算一次，太浪費cpu了，怎樣才能只計算一次呢?這就是lazy property。

lazy property

實現(xiàn)延遲初始化有兩種方式，一種是使用python描述符，另一種是使用@property修飾符。

方式1：

class lazy(object):
  def __init__(self, func):
    self.func = func

  def __get__(self, instance, cls):
    val = self.func(instance)
    setattr(instance, self.func.__name__, val)
    return val

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

  @ lazy
  def area(self):
    print 'evalute'
    return 3.14 * self.radius ** 2

c = Circle(4)
print c.radius
print c.area
print c.area
print c.area

結(jié)果'evalute'只輸出了一次。在lazy類中，我們定義了__get__()方法，所以它是一個描述符。當(dāng)我們第一次執(zhí)行c.area時，python解釋器會先從c.__dict__中進行查找，沒有找到，就從Circle.__dict__中進行查找，這時因為area被定義為描述符，所以調(diào)用__get__方法。

在__get__()方法中，調(diào)用實例的area()方法計算出結(jié)果，并動態(tài)給實例添加一個同名屬性area，然后將計算出的值賦予給它，相當(dāng)于設(shè)置c.__dict__['area']=val。

當(dāng)我們再次調(diào)用c.area時，直接從c.__dict__中進行查找，這時就會直接返回之前計算好的值了。

不太懂python描述符的話，可以參考Descriptor HowTo Guide（https://docs./2/howto/descriptor.html）。

方式2

def lazy_property(func):
    attr_name = '_lazy_' + func.__name__

    @property
    def _lazy_property(self):
        if not hasattr(self, attr_name):
            setattr(self, attr_name, func(self))
        return getattr(self, attr_name)

    return _lazy_property

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

  @lazy_property
  def area(self):
    print 'evalute'
    return 3.14 * self.radius ** 2