这里只需构建一个lazy property装饰器即可(相关代码放到文章最后),装饰器可以避免我们重复造轮子,简化代码。那什么是装饰器? 装饰器(decorator())就是在不改变原有函数(original function())结构和功能的情况下,为原函数添加新的功能,本质上是实现函数的嵌套,即调用decorator(original function())。举个例子,现在有...
懒加载(Lazy Loading)是一种设计技术,用于延迟初始化某些资源或对象的创建和加载,直到实际需要使用时才进行。这种技术有助于减少程序的初始加载时间,优化资源使用,特别是在处理大量数据或复杂对象时非常有效。 Python中实现懒加载的常用方法 在Python中,实现懒加载的常见方法包括使用属性装饰器(property decorator)、闭包...
doc=method.__doc__)returnmethod_decoratorclassC(object):deflarge_function(self,optional_param=[])...
function) def __get__(self, obj, type_): if obj is None: return self val = self.function(obj) obj.__dict__[self.function.__name__] = val return val def lazy_property2(fn): """ A lazy property decorator. The function decorated is called ...
惰性初始化 Lazy evaluation 生成器 Builder 单例模式 Singleton 原型模式 对象池 Object pool 结构型模式 修饰模型 Decorator 代理模式 Proxy 行为型模式 迭代器 常见开发设计模式 即针对软件设计中普遍存在或者反复出现的问题所提出的解决方案。 接口 接口即若干抽象方法的集合。
Decorator for unsigned values def Unsigned(cls): super_set = cls.__set__ def __set__(self, instance, value): if value < 0: raise ValueError('Expected >= 0') super_set(self, instance, value) cls.__set__ = __set__ return cls # Decorator for allowing sized values def MaxSized(...
惰性计算/延迟计算(Lazy Evaluation) 目的:类的某个属性来自于一个复杂的耗时的计算,但并不是每次都会调用。通过lazy evaluation模式,可以使该值只在真正需要读取的时候才进行一次计算 返回Python设计模式-outline 示例 importfunctoolsclasslazy_property:'''一种 lazy property类装饰器'''def__init__(self, function...
如果要在不显式使用Python描述符的情况下获得与上一个示例相同的结果,则最直接的方法是使用 property。以下示例使用 property,该属性在访问时将信息记录到控制台: # property_decorator.py class Foo(): @property def attribute1(self) -> object: print("accessing the attribute to get the value") ...
# property_decorator.py class Foo(): @property def attribute1(self) -> object: print("accessing the attribute to get the value") return 42 @attribute1.setter def attribute1(self, value) -> None: print("accessing the attribute to set the value") raise AttributeError("Cannot change the ...
>>> def simple_decorator(function): ... print "doing decoration" ... return function >>> @simple_decorator ... def function(): ... print "inside function" doing decoration >>> function() inside function >>> def decorator_with_arguments(arg): ...