Python Functools–cached _ property()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-func tools-cached _ property/
@cached_property 是一个装饰器，它将一个类的方法转换成一个属性，该属性的值只计算一次，然后作为一个普通属性进行缓存。因此，只要实例保持不变，缓存的结果就可用，我们可以将该方法用作类的属性，即
Writing : instance.method
Instead of : instance.method()
cached_property 是 Python 中 functools 模块的一部分。它类似于property()，但是 cached_property()附带了一个额外的特性，那就是缓存。
注意:更多信息请参考 Python 中的功能工具模块
为什么要缓存？
高速缓冲存储器是中央处理器内部的高速存储器，用于加速数据和指令的访问。因此，缓存是一个可以快速访问的地方。结果可以被计算和存储一次，并且从下一次开始，可以在不重新计算的情况下访问结果。因此，在计算量很大的情况下，它很有用。
@ property 和@cached_property 的区别:
# Using @property
# A sample class
class Sample():
def __init__(self):
self.result = 50
@property
# a method to increase the value of
# result by 50
def increase(self):
self.result = self.result + 50
return self.result
# obj is an instance of the class sample
obj = Sample()
print(obj.increase)
print(obj.increase)
print(obj.increase)
输出
100
150
200
相同的代码，但是现在我们使用@cached_property 代替@property
# Using @cached_property
from functools import cached_property
# A sample class
class Sample():
def __init__(self):
self.result = 50
@cached_property
# a method to increase the value of
# result by 50
def increase(self):
self.result = self.result + 50
return self.result
# obj is an instance of the class sample
obj = Sample()
print(obj.increase)
print(obj.increase)
print(obj.increase)
输出
100
100
100
您可以清楚地看到，使用@属性，每次调用 include()方法时都会计算结果的值，这就是它的值增加 50 的原因。但是使用@cached_property，结果的值只计算一次，然后存储在缓存中，这样每次调用 include()方法都可以访问，而无需重新计算结果的值，这就是为什么输出每次显示 100。
但是如何减少执行时间，让程序更快呢？ 考虑以下例子:
# Without using @cached_property
# A sample class
class Sample():
def __init__(self, lst):
self.long_list = lst
# a method to find the sum of the
# given long list of integer values
def find_sum(self):
return (sum(self.long_list))
# obj is an instance of the class sample
# the list can be longer, this is just
# an example
obj = Sample([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(obj.find_sum())
print(obj.find_sum())
print(obj.find_sum())
输出
55
55
55
在这里，假设如果我们传递一个很长的值列表，那么每次调用find_sum()方法时都会计算给定列表的总和，从而耗费大量的执行时间，我们的程序最终会变得很慢。我们想要的是，因为列表在创建实例后不会改变，所以如果列表的总和只计算一次，而不是每次当我们调用方法并希望访问总和时计算，那就好了。这可以通过使用@cached_property 来实现
示例:
# With using @cached_property
from functools import cached_property
# A sample class
class Sample():
def __init__(self, lst):
self.long_list = lst
# a method to find the sum of the
# given long list of integer values
@cached_property
def find_sum(self):
return (sum(self.long_list))
# obj is an instance of the class sample
obj = Sample([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(obj.find_sum)
print(obj.find_sum)
print(obj.find_sum)
输出
55
55
55
虽然输出是相同的，但它大大减少了执行时间。在创建实例时传递的列表总和只计算一次，并存储在缓存中，此后，每次调用 find_sum()方法时，它都使用相同的、已经计算过的总和值，从而避免了对总和进行昂贵的重新计算。因此，它减少了执行时间，使我们的程序更快。
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