最近，我瀏覽了現有的代碼庫，其中包含許多類，其中實例屬性反映了存儲在數據庫中的值。我已經重構了許多這些屬性，以便推遲它們的數據庫查找。不會在構造函數中初始化，而只能在初讀時進行初始化。這些屬性不會在實例的整個生命周期內發生變化，但是它們是第一次計算的真正瓶頸，只有在特殊情況下才真正訪問。因此，它們也可以在從數據庫中檢索出來之后進行緩存（因此，它適合于記憶的定義，其中輸入只是“無輸入”）。我發現自己一遍又一遍地為各種類的各種屬性鍵入以下代碼片段：class testA(object): def __init__(self): self._a = None self._b = None @property def a(self): if self._a is None: # Calculate the attribute now self._a = 7 return self._a @property def b(self): #etc我已經不知道有沒有使用Python的現有裝飾器來執行此操作？或者，是否有合理簡單的方法來定義裝飾器，從而做到這一點？我正在Python 2.5下工作，但是2.6答案如果有很大不同，可能仍然很有趣。注意在Python包含許多現成的裝飾器之前，就曾問過這個問題。我更新它只是為了更正術語。
3 回答
婷婷同學_
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對于各種強大的工具，我都使用bolton。
作為該庫的一部分，您具有cached屬性：
from boltons.cacheutils import cachedproperty
class Foo(object):
def __init__(self):
self.value = 4
@cachedproperty
def cached_prop(self):
self.value += 1
return self.value
f = Foo()
print(f.value) # initial value
print(f.cached_prop) # cached property is calculated
f.value = 1
print(f.cached_prop) # same value for the cached property - it isn't calculated again
print(f.value) # the backing value is different (it's essentially unrelated value)
鳳凰求蠱
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這是惰性屬性裝飾器的示例實現：
import functools
def lazyprop(fn):
attr_name = '_lazy_' + fn.__name__
@property
@functools.wraps(fn)
def _lazyprop(self):
if not hasattr(self, attr_name):
setattr(self, attr_name, fn(self))
return getattr(self, attr_name)
return _lazyprop
class Test(object):
@lazyprop
def a(self):
print 'generating "a"'
return range(5)
互動環節：
>>> t = Test()
>>> t.__dict__
{}
>>> t.a
generating "a"
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> t.__dict__
{'_lazy_a': [0, 1, 2, 3, 4]}
>>> t.a
[0, 1, 2, 3, 4]
慕工程0101907
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我為自己編寫了此代碼...用于真正的一次性計算的惰性屬性。我喜歡它，因為它避免在對象上粘貼額外的屬性，并且一旦激活就不會浪費時間檢查屬性是否存在，等等：
import functools
class lazy_property(object):
'''
meant to be used for lazy evaluation of an object attribute.
property should represent non-mutable data, as it replaces itself.
'''
def __init__(self, fget):
self.fget = fget
# copy the getter function's docstring and other attributes
functools.update_wrapper(self, fget)
def __get__(self, obj, cls):
if obj is None:
return self
value = self.fget(obj)
setattr(obj, self.fget.__name__, value)
return value
class Test(object):
@lazy_property
def results(self):
calcs = 1 # Do a lot of calculation here
return calcs
注意：lazy_property該類是一個非數據描述符，這意味著它是只讀的。添加__set__方法會阻止其正常工作。
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