甚至有专门的一个包:pydanny/cached-property,延伸阅读6 如果你犯过他们的代码其实大同小异,在我的观点里面这种轮子是完全没有必要的。Python 3.8给 functools 模块添加了 cached_property 类,这样就有了官方的实现了 PS: 其实这个Issue 2014年就建立了,5年才被Merge! Python 3.8的cached_property 借着这个小章节...
@cached_property是Python内置的装饰器,用于将一个方法的结果缓存为其属性值。它通常用于将计算成本较高的方法结果存储为对象的属性,以避免重复计算。示例: class MyClass: def __init__(self, value): self.value = value @cached_property def expensive_computation(self): # 计算成本较高的操作,这里只是示例...
代码语言:txt 复制 import functools class MyClass: @functools.cached_property def my_property(self): # 计算和返回属性值的逻辑 return 42 # 删除 cached_property 的方法 def __delete__(self, instance): del instance.__dict__["my_property"] 在上述代码中,我们定义了一个 MyClass 类,并使用 cache...
1、如果使用cached_property这个装饰器,是把result方法的结果绑定到实例的字典中,所以一共打印了两次 'compute result' ,分别是第一次 第三次打印的,第二次因为a1这个实例的字典中有result这个属性了,所以不执行这个方法了。 2、 如果使用property装饰器,毫无疑问就是会打印三次 'compute result' 3、下面来个更激...
cached_property主要实现的功能是,user.getWorkYear第一次会进行计算,计算完之后把实例user的__dict__['getWorkYear']设置为计算后的值。下次读值的时候会直接从__dict__['getWorkYear']取结果,避免了多次计算。 使用限制:只能用于只带默认参数的类
_count = 100 @cached_property def count(self): self._count += 50 return self._count t = Test() # 第一次调用的时候,会执行 count 函数 t.count Out[4]: 150 # 后面的调用都不会执行 count 函数 t.count Out[5]: 150 t.count Out[6]: 150 由测试例子可以看出count函数确实只执行了一次,...
self.count =0@cached_propertydefbar(self): time.sleep(1)# 模仿耗时的逻辑,让多线程启动后能执行一会而不是直接结束self.count +=1returnself.count threads = [] f = Foo()forxinrange(10): t = Thread(target=lambda: f.bar) t.start() ...
Use “@cached_property” For FASTER Python Classes, 视频播放量 7、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 1, 视频作者 VikingDen7, 作者简介 Life is short, make it worth.,相关视频:【2024最新Python项目】102个Python实战项目,练完即可就业,从
同时有@property和@x.setter和@x.deleter表示可读可写可删除。 @getter装饰器用于定义类中的属性获取器。允许您在不使用括号的情况下访问属性的值。 如果需要定制读的函数,就需要写出来这个函数,如果只是直接访问变量,使用@property就可以了。 2.2 cached_property ...
这个函数与property()类似,但增加了缓存,对于计算复杂的属性很有用。 举例如下: # 在没有cached_property之前定义类属性classDataSet:def__init__(self): self._data =None@propertydefdata(self):print('开始计算数据')ifnotself._data:# 计算data数据self._data =10*10print('计算data数据')returnself._da...