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。
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：
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
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：
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：
c = Circle(4)
print "before first visit"
print c.__dict__
c.area
print "after first visit"
print c.__dict__输出结果为：
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。
