python实现延迟操作
python 想实现延迟的操作是需要应用time ,然后在使用time的sleep 方法
比如我想写一个延迟1秒打印一次的操作
import time for i in range(0, 10): time.sleep(1) print(i)
Python延迟加载问题
Python里面的延迟加载用得非常多,其主要思想是延迟所要引入类的实例化,节省一些初始化所需要的时间和空间。
这种思想在Django中应用得也是非常广泛,比如ORM的QuerySet,还有鉴权中间件中的request.user等等,这些都是利用了延迟加载的思想。
本文就是通过例子来分析延迟加载的思想。
实现延迟加载的基本思路是我创建一个类,我们将我们需要实例化的类传给他,这时该类都会变成一个延迟加载类,在应用的时候,虽然我实例化了这个延迟加载类,但是我们要引用的类就没有实例化。
就像下面这样:
class User(object): def __init__(self): self.name = 'haibo' self.age = 23 def test(): return User() #初始化该延迟加载类 user = CommonLazyObject(lambda :test()) #此时我们要引用的类才执行 user.age = 28
上面我定义了一个User类,它是我们在程序中要引用的类,CommonLazyObject是我们定义的延迟加载类(后面再说)。通过延迟加载类,我们不必要提前初始化它,只有我们想进行如下面的user.age的操作的时候,才会进行实例化。
好,下面看一下延迟加载类的具体实现过程。
思想:我们对于一个实例化的操作,无非最终会归结为__getattr__,__setattr__等运算符,因此只要我们定义好这些运算符就可以实现这些延迟,即只有执行这些操作的时候,才去真正实例化我们想要实例化的类:
#建立一个空的对象 empty = object() #一个装饰器,对__getattr__进行装饰,使得其可以进行类的实例化 def proxy_getattr(func): def wrapper(self,*args): if self._wrapper is empty: self._init_object() return func(self._wrapper,*args) return wrapper class LazyObject(object): def __init__(self): self._wrapper = empty __getattr__ = proxy_getattr(getattr) #进行赋值操作的时候,看是实例化类,还是对类的实例进行赋值操作。因为下面我们要进行实例化类的操作。 def __setattr__(self, key, value): if key == '_wrapper': self.__dict__['_wrapper'] = value else: if self._wrapper is empty: self._init_object() setattr(self._wrapper,key,value) #在子类中,你应该重新定义它,你通过它,来实现你想要通过何种方式实例化你的类。 def _init_object(self): pass
先看上面的__setattr__,当我们执行user.age=28的赋值操作的时候,就会调用该运算符,如果该延迟类中并没有实例化我们要引入的类,就会先进行实例化,即调用self._init_object,并赋值给_wrapper。如果已经实例化完成,那么该实例的__setattr__方法就会立即执行。
同理,__getattr_也是一个道理,我想print user.name ,首先要检查引用的类是否已经实例化,如果没有实例化就先实例化,然后再调用该实例的__getattr__。
好,再看一个实现实例化的子类:
class CommonLazyObject(LazyObject): def __init__(self,func): self.__dict__['_wrapperfunc'] = func super(CommonLazyObject,self).__init__() def _init_object(self): self._wrapper = self._wrapperfunc()
这个子类实例化的过程很简单,就直接调用了。
以上是python之怎么实现延迟操作的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

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