如何避免在python中作为参数传递时进行惰性属性评估

Question

我有以下代码用于在python 3.5中延迟计算值。我也尝试过用@cached_property 装饰器获得相同的结果，因此为了简单起见，我将使用它。

class Foo:    
    @property
    def expensive_object(self):
        if not hasattr(self, "_expensive_object"):            
            print("Lengthy initialization routine")
            self._expensive_object = 2
        return self._expensive_object           

问题在于，即使我最终没有在内部使用它，当我将其作为函数的参数传递给它时，它也会被评估，如以下示例所示：

def bar(some_parameter, another_parameter):
    if some_parameter != 10:
        print(some_parameter)
    else:
        print(another_parameter)

从下面的输出中，我们看到它只是通过传递而得到评估的，但是由于代码没有尝试使用它，因此它不是严格必需的。

In [23]: foo1 = Foo()
    ...: bar(3, foo1.expensive_object)
         Lengthy initialization routine
         3

In [24]: bar(3, foo1.expensive_object)
         3

在某些情况下，我的脚本可以运行而无需评估，但由于这种情况，最终还是要这样做。排除参数也是不实际的。我还在__init__组合成员对象中使用它。

如果可能的话，我想使该属性更加懒惰，因为它仅在实际读取时才进行评估。

Answer 1

Python缺乏您寻求的简单，惯用的惰性属性评估。

像这样有几种获取惰性属性的方案，但是它们涉及被调用函数（bar）的参与和配合。例如，您可以传递一个对象和一个属性名称

def bar2(x, y, propname):
    if x != 10:
        print(x)
    else:
        print(getattr(y, propname))

bar2(3, foo1, 'expensive_object')

或者，您也可以像lambda这样传递可调用项：

def bar3(x, y):
    if x != 10:
        print(x)
    else:
        print(y())

bar3(3, lambda: foo1.expensive_object)

但是，尽管有很多改进，但Python本质上还是一种非常简单的语言。即使不需要最简单的C或Java编译器，它也不会做很多不需要评估的优化。它不能保持您在Perl中看到的几乎形而上的左值/右值区别（在这里确实很有用）。而且，它不会尝试动态插入和评估 thunk以延迟属性调用。调用时foo1.expensive_object，它将计算该值并将其移交给他。如果您希望以其他方式进行操作，则必须做出其他重要的安排，例如以上所述。

如果您通常需要延迟/惰性评估，可以方便地定义“必要时评估”辅助功能：

def get_value(x): 
    return x() if hasattr(x, '__call__') else x

这样，您可以在需要时稍微规范化y。using函数仍然必须配合使用，但是这允许您在需要时传递静态值，在需要使评估变得更懒惰时传递lambda：

def bar4(x, y):
    if x != 10:
        print(x)
    else:
        print(get_value(y))

bar4(3, 33)  # works
bar4(4, lambda: foo1.expensive_object) # also works!