這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python 3.8中怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)functools.cached_property功能，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
我們一直強(qiáng)調(diào)成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)對(duì)于企業(yè)的重要性,如果您也覺得重要,那么就需要我們慎重對(duì)待,選擇一個(gè)安全靠譜的網(wǎng)站建設(shè)公司,企業(yè)網(wǎng)站我們建議是要么不做，要么就做好,讓網(wǎng)站能真正成為企業(yè)發(fā)展過程中的有力推手。專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)公司不一定是大公司,創(chuàng)新互聯(lián)作為專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)公司選擇我們就是放心。
bottle.cached_property
Bottle是我最早接觸的Web框架，也是我第一次閱讀的開源項(xiàng)目源碼。最早知道 cached_property 就是通過這個(gè)項(xiàng)目，如果你是一個(gè)Web開發(fā)，我不建議你用這個(gè)框架，但是源碼量少，值得一讀。
werkzeug.utils.cached_property
Werkzeug是Flask的依賴，是應(yīng)用 cached_property 最成功的一個(gè)項(xiàng)目。
pip._vendor.distlib.util.cached_property
PIP是Python官方包管理工具。
kombu.utils.objects.cached_property
Kombu是Celery的依賴。
django.utils.functional.cached_property
Django是知名Web框架，你肯定聽過。
甚至有專門的一個(gè)包： pydanny/cached-property。
如果你犯過他們的代碼其實(shí)大同小異，在我的觀點(diǎn)里面這種輪子是完全沒有必要的。Python 3.8給 functools 模塊添加了 cached_property 類，這樣就有了官方的實(shí)現(xiàn)了。
PS: 其實(shí)這個(gè)Issue 2014年就建立了，5年才被Merge!
Python 3.8的cached_property
借著這個(gè)小章節(jié)我們了解下怎么使用以及它的作用(其實(shí)看名字你可能已經(jīng)猜出來)：
./python.exe
Python 3.8.0a4+ (heads/master:9ee2c264c3, May 28 2019, 17:44:24)
[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from functools import cached_property
>>> class Foo:
... @cached_property
... def bar(self):
... print('calculate somethings')
... return 42
...
>>> f = Foo()
>>> f.bar
calculate somethings
42
>>> f.bar
42
上面的例子中首先獲得了Foo的實(shí)例f，第一次獲得 f.bar 時(shí)可以看到執(zhí)行了bar方法的邏輯(因?yàn)閳?zhí)行了print語句)，之后再獲得 f.bar 的值并不會(huì)在執(zhí)行bar方法，而是用了緩存的屬性的值。
標(biāo)準(zhǔn)庫中的版本還有一種的特點(diǎn)，就是加了線程鎖，防止多個(gè)線程一起修改緩存。通過對(duì)比Werkzeug里的實(shí)現(xiàn)幫助大家理解一下：
import time
from threading import Thread
from werkzeug.utils import cached_property
class Foo:
def __init__(self):
self.count = 0
@cached_property
def bar(self):
time.sleep(1) # 模仿耗時(shí)的邏輯，讓多線程啟動(dòng)后能執(zhí)行一會(huì)而不是直接結(jié)束
self.count += 1
return self.count
threads = []
f = Foo()
for x in range(10):
t = Thread(target=lambda: f.bar)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
這個(gè)例子中，bar方法對(duì) self.count 做了自增1的操作，然后返回。但是注意f.bar的訪問是在10個(gè)線程下進(jìn)行的，里面大家猜現(xiàn)在 f.bar 的值是多少?
ipython -i threaded_cached_property.py
Python 3.7.1 (default, Dec 13 2018, 22:28:16)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.5.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: f.bar
Out[1]: 10
結(jié)果是10。也就是10個(gè)線程同時(shí)訪問 f.bar ，每個(gè)線程中訪問時(shí)由于都還沒有緩存，就會(huì)給 f.count 做自增1操作。第三方庫對(duì)于這個(gè)問題可以不關(guān)注，只要你確保在項(xiàng)目中不出現(xiàn)多線程并發(fā)訪問場(chǎng)景即可。但是對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)庫來說，需要考慮的更周全。我們把 cached_property 改成從標(biāo)準(zhǔn)庫導(dǎo)入，感受下：
./python.exe
Python 3.8.0a4+ (heads/master:8cd5165ba0, May 27 2019, 22:28:15)
[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import time
>>> from threading import Thread
>>> from functools import cached_property
>>>
>>>
>>> class Foo:
... def __init__(self):
... self.count = 0
... @cached_property
... def bar(self):
... time.sleep(1)
... self.count += 1
... return self.count
...
>>>
>>> threads = []
>>> f = Foo()
>>>
>>> for x in range(10):
... t = Thread(target=lambda: f.bar)
... t.start()
... threads.append(t)
...
>>> for t in threads:
... t.join()
...
>>> f.bar
可以看到，由于加了線程鎖， f.bar 的結(jié)果是正確的1。
cached_property不支持異步
除了 pydanny/cached-property 這個(gè)包以外，其他的包都不支持異步函數(shù)：
./python.exe -m asyncio
asyncio REPL 3.8.0a4+ (heads/master:8cd5165ba0, May 27 2019, 22:28:15)
[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin
Use "await" directly instead of "asyncio.run()".
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import asyncio
>>> from functools import cached_property
>>>
>>>
>>> class Foo:
... def __init__(self):
... self.count = 0
... @cached_property
... async def bar(self):
... await asyncio.sleep(1)
... self.count += 1
... return self.count
...
>>> f = Foo()
>>> await f.bar
1
>>> await f.bar
Traceback (most recent call last):
File "/Users/dongwm/cpython/Lib/concurrent/futures/_base.py", line 439, in result
return self.__get_result()
File "/Users/dongwm/cpython/Lib/concurrent/futures/_base.py", line 388, in __get_result
raise self._exception
File "", line 1, in
RuntimeError: cannot reuse already awaited coroutine
pydanny/cached-property的異步支持實(shí)現(xiàn)的很巧妙，我把這部分邏輯抽出來：
try:
import asyncio
except (ImportError, SyntaxError):
asyncio = None
class cached_property:
def __get__(self, obj, cls):
...
if asyncio and asyncio.iscoroutinefunction(self.func):
return self._wrap_in_coroutine(obj)
...
def _wrap_in_coroutine(self, obj):
@asyncio.coroutine
def wrapper():
future = asyncio.ensure_future(self.func(obj))
obj.__dict__[self.func.__name__] = future
return future
return wrapper()
我解析一下這段代碼：
對(duì) import asyncio 的異常處理主要為了處理Python 2和Python3.4之前沒有asyncio的問題
__get__ 里面會(huì)判斷方法是不是協(xié)程函數(shù)，如果是會(huì) return self._wrap_in_coroutine(obj)
_wrap_in_coroutine 里面首先會(huì)把方法封裝成一個(gè)Task，并把Task對(duì)象緩存在 obj.__dict__ 里，wrapper通過裝飾器 asyncio.coroutine 包裝最后返回。
為了方便理解，在IPython運(yùn)行一下：
In : f = Foo()
In : f.bar # 由于用了`asyncio.coroutine`裝飾器，這是一個(gè)生成器對(duì)象
Out: .wrapper at 0x10a26f0c0>
In : await f.bar # 第一次獲得f.bar的值，會(huì)sleep 1秒然后返回結(jié)果
Out: 1
In : f.__dict__['bar'] # 這樣就把Task對(duì)象緩存到了f.__dict__里面了，Task狀態(tài)是finished
Out: :4> result=1>
In : f.bar # f.bar已經(jīng)是一個(gè)task了
Out: :4> result=1>
In : await f.bar # 相當(dāng)于 await task
Out: 1可以看到多次await都可以獲得正常結(jié)果。如果一個(gè)Task對(duì)象已經(jīng)是finished狀態(tài)，直接返回結(jié)果而不會(huì)重復(fù)執(zhí)行了。
關(guān)于Python 3.8中怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)functools.cached_property功能就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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