【Python笔记-设计模式】惰性评价模式

一、说明

将某些对象的创建或计算延迟到真正需要它们的时候,以减少不必要的资源消耗和提高性能。

惰性评价在Python中实现也成为生成器,一般通过yield关键字实现。

(一) 解决问题

在处理大量数据时,使用惰性加载可以避免一次性加载所有数据到内存中,从而减轻内存的压力

(二) 使用场景

  • 数据大量数据:在处理大量数据时,使用惰性加载可减少内存使用,从而避免内存溢出等问题
  • 延迟对象创建:在某些情况下,对象的创建可能需要消耗大量的资源或时间。通过使用惰性加载,可以将对象的创建推迟到真正需要时,从而减少资源的浪费
  • 避免不必要的计算:当某些计算或操作可能并不需要时,使用惰性加载可以推迟这些操作,直到真正需要时再进行。这样可以节省计算资源,提高程序的效率。

二、伪代码

python 复制代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
__doc__ = """
惰性评价模式
将对象创建或计算延迟加载,以减少不必要的资源消耗和提高性能

例:斐波那契数列生成器
"""


def fibonacci():
    """
    斐波那契数列生成器
    """
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b


if __name__ == '__main__':
    """
    0
    1
    1
    2
    3
    5
    8
    13
    21
    34
    """
    fib_gen = fibonacci()

    # 打印前10个斐波那契数
    for i in range(10):
        print(next(fib_gen))

三、优缺点

优点

  • 资源优化:对于处理大量数据或进行复杂计算特别有用,因为它可以避免在程序执行初期就进行大量的计算或资源消耗
  • 提高性能:由于计算或对象的创建被推迟到真正需要时,这可以减少不必要的计算或资源分配,从而提高程序的性能
  • 灵活性:允许你根据实际需求动态地创建和计算对象,这使得程序更加灵活和可扩展

缺点

  • 调试困难:由于推迟了计算,这使得调试变得更加困难。你可能需要花费更多的时间来跟踪和理解程序的行为,特别是在处理复杂的延迟计算时。

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