Python 对象的延迟初始化是指，当它第一次被创建时才进行初始化，或者保存第一次创建的结果，然后每次调用的时候直接返回该结果。
延迟初始化主要用于提高性能，避免浪费计算，并减少程序的内存需求。
property
在切入正题之前，我们了解下property的用法，property可以将属性的访问转变成方法的调用。
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class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @property def area(self): return 3.14 * self.radius ** 2 c = Circle(4) print c.radius print c.area |
可以看到，area虽然是定义成一个方法的形式，但是加上@property后，可以直接执行c.area，当成属性访问。
现在问题来了，每次调用c.area，都会计算一次，太浪费cpu了，怎样才能只计算一次呢?这就是lazy property。
lazy property
实现延迟初始化有两种方式，一种是使用python描述符，另一种是使用@property修饰符。
方式1：
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class lazy(object): def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, instance, cls): val = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, val) return val class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @ lazy def area(self): print 'evalute' return 3.14 * self.radius ** 2 c = Circle(4) print c.radius print c.area print c.area print c.area |
结果'evalute'只输出了一次。在lazy类中，我们定义了__get__()方法，所以它是一个描述符。当我们第一次执行c.area时，python解释器会先从c.__dict__中进行查找，没有找到，就从Circle.__dict__中进行查找，这时因为area被定义为描述符，所以调用__get__方法。
在__get__()方法中，调用实例的area()方法计算出结果，并动态给实例添加一个同名属性area，然后将计算出的值赋予给它，相当于设置c.__dict__['area']=val。
当我们再次调用c.area时，直接从c.__dict__中进行查找，这时就会直接返回之前计算好的值了。
不太懂python描述符的话，可以参考Descriptor HowTo Guide。
方式2
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def lazy_property(func): attr_name = "_lazy_" + func.__name__ @property def _lazy_property(self): if not hasattr(self, attr_name): setattr(self, attr_name, func(self)) return getattr(self, attr_name) return _lazy_property class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @lazy_property def area(self): print 'evalute' return 3.14 * self.radius ** 2 |
这里与方法1异曲同工，在area()前添加@lazy_property相当于运行以下代码：
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lazy_property(area) |
lazy_property()方法返回_lazy_property，_lazy_property又会调用_lazy_property()方法，剩下的操作与方法1类似。
我们可以检查下是否真的延迟初始化了：
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c = Circle(4) print "before first visit" print c.__dict__ c.area print "after first visit" print c.__dict__ |
输出结果为：
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before first visit {'radius': 4} evalute after first visit {'_lazy_area': 50.24, 'radius': 4} |
从中可以看书，只有当我们第一次访问c.area时，才调用area方法，说明确实延迟初始化了。
