Инициализация элемента класса Python

Ответ 1

Вместо этого вы можете использовать @property для метакласса:

class MyMetaClass(type):
    @property
    def my_data(cls):
        if getattr(cls, '_MY_DATA', None) is None:
            my_data = ...  # costly database call
            cls._MY_DATA = my_data
        return cls._MY_DATA


class MyClass(metaclass=MyMetaClass):
    # ...

Это делает my_data атрибутом класса, поэтому дорогостоящий вызов базы данных откладывается до тех пор, пока вы не попытаетесь получить доступ к MyClass.my_data. Результат вызова базы данных кэшируется путем сохранения его в MyClass._MY_DATA, вызов для класса выполняется только один раз.

Для Python 2 используйте class MyClass(object): и добавьте __metaclass__ = MyMetaClass в теле определения класса, чтобы присоединить метакласс.

Демо-версия:

>>> class MyMetaClass(type):
...     @property
...     def my_data(cls):
...         if getattr(cls, '_MY_DATA', None) is None:
...             print("costly database call executing")
...             my_data = 'bar'
...             cls._MY_DATA = my_data
...         return cls._MY_DATA
... 
>>> class MyClass(metaclass=MyMetaClass):
...     pass
... 
>>> MyClass.my_data
costly database call executing
'bar'
>>> MyClass.my_data
'bar'

Это работает, потому что property типа дескриптора данных ищется в родительском типе объекта; для классов этот type и type могут быть расширены с помощью метаклассов.

Ответ 2

Другой подход, чтобы очистить код, - написать функцию-обертку, которая выполняет нужную логику:

def memoize(f):
    def wrapped(*args, **kwargs):
        if hasattr(wrapped, '_cached_val'):
            return wrapped._cached_val
        result = f(*args, **kwargs)
        wrapped._cached_val = result
        return result
    return wrapped

Вы можете использовать его следующим образом:

@memoize
def expensive_function():
    print "Computing expensive function..."
    import time
    time.sleep(1)
    return 400

print expensive_function()
print expensive_function()
print expensive_function()

Какие выходы:

Computing expensive function...
400
400
400

Теперь ваш класс будет выглядеть следующим образом, например:

class MyClass(object):
        @classmethod
        @memoize
        def retrieve_data(cls):
            print "Computing data"
            import time
            time.sleep(1) #costly DB call
            my_data = 40
            return my_data

print MyClass.retrieve_data()
print MyClass.retrieve_data()
print MyClass.retrieve_data()

Вывод:

Computing data
40
40
40

Обратите внимание, что это будет кэшировать только одно значение для любого набора аргументов функции, поэтому, если вы хотите вычислить разные значения в зависимости от входных значений, вам придется сделать memoize немного сложнее.

Ответ 3

Этот ответ для типичного атрибута экземпляра/метода только, а не для атрибута класса /classmethod или staticmethod.

Как насчет использования обоих property и декораторов lru_cache? Последний запоминает.

from functools import lru_cache

class MyClass:

    @property
    @lru_cache()
    def my_lazy_attr(self):
        print('Initializing and caching attribute, once per class instance.')
        return 7**7**8

Обратите внимание, что для этого требуется Python ≥3.2.

Кредит: ответ Максим Р.

Ответ 4

Рассмотрим устанавливаемый pip пакет Dickens, который доступен для Python 3. 5+. Он имеет пакет descriptors, который предоставляет соответствующие декораторы cachedproperty и cachedclassproperty, использование которых показано в примере ниже. Кажется, работает как ожидалось.

from descriptors import cachedproperty, classproperty, cachedclassproperty

class MyClass:
    FOO = 'A'

    def __init__(self):
        self.bar = 'B'

    @cachedproperty
    def my_cached_instance_attr(self):
        print('Initializing and caching attribute, once per class instance.')
        return self.bar * 2

    @cachedclassproperty
    def my_cached_class_attr(cls):
        print('Initializing and caching attribute, once per class.')
        return cls.FOO * 3

    @classproperty
    def my_class_property(cls):
        print('Calculating attribute without caching.')
        return cls.FOO + 'C'

Ответ 5

Ring предоставляет lru_cache -like, но работает с любыми дескрипторами: https://ring-cache.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html#method-classmethod-staticmethod

class Page(object):
    (...)

    @ring.lru()
    @classmethod
    def class_content(cls):
        return cls.base_content

    @ring.lru()
    @staticmethod
    def example_dot_com():
        return requests.get('http://example.com').content

Пройдите по ссылке, чтобы узнать больше.