print(f"Total time: {time.time() - start} s") functools.cached_property:提升 Python 类的效率 对于计算成本较高的 Python 类属性,一种实用的方法是将结果缓存为常规属性,使其在实例的整个生命周期内保持有效。functools.cached_property是在 Python 3.8 中引入的,旨在帮助我们轻松实现这一点。 from functool...
functools.cached_property 这个函数将类的方法转换为一个属性,该属性在第一次计算后会被缓存,并在实例的生命周期内作为常规属性使用。 它类似于 property(),但添加了缓存功能,对于高计算资源消耗的实例特性属性来说,这个函数非常有用,因为它们在其他情况下实际上是不可变的。 # -*- coding:utf-8 _*- # __au...
cached_property 装饰器仅在执行查找且不存在同名属性时才会运行。 当运行时,cached_property 会写入同名的属性。 后续的属性读取和写入操作会优先于 cached_property 方法,其行为就像普通的属性一样。 缓存的值可通过删除该属性来清空。 这允许 cached_property 方法再次运行。 注意,这个装饰器会影响 PEP 412 键共享...
from functools import cached_property class Circle: def __init__(self, radius): self.radius = radius @cached_property def area(self): # 如果类本身存在area属性,则此方法不生效。也就是本身属性读取和写入优先于 cached_property 方法 print("计算面积") return 3.14159 * self.radius ** 2 if __n...
@functools.cached_property(func):将一个类方法转换为特征属性,一次性计算该特征属性的值,然后将其缓存为实例生命周期内的普通属性。 类似于对property()但增加了缓存功能。对于在其他情况下实际不可变的高计算资源消耗的实例特征属性来说该函数非常有用。
可以看到,data属性函数只被计算了一次,而且无需额外定义变量计算。cached_property同时具有线程安全,在多线程中不会存在多次计算的问题。另外不支持python中的异步编程:asyncio。注意这个特性是在Python3.8中新增的。 cmp_to_key 将旧式比较功能转换为键功能。与接受关键功能的工具(例如sorted(),min(),max(),heapq.nl...
functools中 的函数@cached_property - 缓存实例方法 想象一下,你有一个大型数据集,为了分析它,你实现了一个保存整个数据集的类。此外,你还实现了一些函数来计算诸如手头数据集的标准偏差之类的信息。问题:你每次调用该方法时,它都会重新计算标准偏差—这需要时间啊!这就是@cached_property派上用场的地方了。
1. 确认Python版本是否支持 cached_property 在Python的标准库中,functools 模块并没有提供 cached_property 这个功能。cached_property 最初是在 Django 框架中作为一个实用工具引入的,用于缓存属性的值,直到该属性首次被访问时才进行计算,并且在后续访问中返回缓存的值。 因此,无论你的Python版本是多少,都无法直接从...
from functools import cached_property import statistics class DataSet(object): def __init__(self, nums) -> None: self._data = tuple(nums) @cached_property def stdev(self): """标准差""" return statistics.stdev(self._data) d = DataSet([1, 2, 3, 4, 5]) ...
functools模块应用于高阶函数,即参数或(和)返回值为其他函数的函数。 通常来说,此模块的功能适用于所有可调用对象。 functools模块定义了以下函数: @functools.cached_property(func) 将一个类方法转换为特征属性,一次性计算该特征属性的值,然后将其缓存为实例生命周期内的普通属性。 类似于property()但增加了缓存功能...