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Python 内存/延迟查找属性装饰器

coder 2023-05-19 原文

最近我浏览了一个包含许多类的现有代码库，其中实例属性反射(reflect)了存储在数据库中的值。我已经重构了很多这些属性，以推迟它们的数据库查找，即。不在构造函数中初始化，而仅在第一次读取时初始化。这些属性在实例的生命周期内不会改变，但它们是第一次计算的真正瓶颈，并且仅在特殊情况下才真正访问。因此，它们也可以在从数据库中检索到之后被缓存(因此这符合 memoisation 的定义，其中输入只是“无输入”)。

我发现自己一遍又一遍地为各种类的各种属性输入以下代码片段:

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

在 Python 中是否有一个现有的装饰器可以做到这一点，而我根本不知道？或者，是否有一种相当简单的方法来定义一个这样做的装饰器？

我在 Python 2.5 下工作，但如果 2.6 的答案有很大不同，它们可能仍然很有趣。

注意

这个问题是在 Python 包含很多现成的装饰器之前被问到的。我只更新了它以更正术语。

最佳答案

这是一个惰性属性装饰器的示例实现:

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)

互动环节:

>>> 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]

关于Python 内存/延迟查找属性装饰器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3012421/

装饰Pythonselfsectiongtdecorator

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