Почему @cached_property каждый раз производит вычисления

В программировании существует множество ситуаций, когда результат вычислений не меняется с каждым вызовом функции. Вместо того чтобы производить повторные вычисления, мы можем использовать декоратор cached_property, который сохраняет результат первого вызова функции и возвращает его при последующих вызовах.

Однако стоит заметить, что cached_property не является магическим инструментом, который автоматически кэширует результаты вычислений без каких-либо дополнительных затрат. При каждом вызове функции с декоратором cached_property происходит проверка наличия кэшированного значения.

Такая проверка может потребовать значительных ресурсов, особенно если она выполняется внутри цикла или при вызове функции множество раз. В таких случаях использование cached_property может привести к снижению производительности программы, вместо увеличения ее эффективности.

Поэтому, перед тем как применять декоратор cached_property, необходимо тщательно оценить выигрыш в производительности от кэширования результатов вычислений и возможные негативные последствия. В некоторых случаях может быть лучше использовать другие методы оптимизации кода или вовсе обойтись без кэширования.

Почему cached_property вычисляет каждый раз

В Python есть декоратор cached_property, который используется для кэширования результатов вычислений метода объекта. Однако, в некоторых случаях, может показаться, что cached_property вычисляет значение при каждом вызове, вместо использования уже закэшированного значения. Почему так происходит?

В основе работы cached_property лежит дескриптор, который вызывается каждый раз, когда к свойству объекта обращаются. При первом вызове дескриптор выполняет вычисления и сохраняет результат во внутреннем кэше объекта. Следующие вызовы получают значение из кэша, минуя повторные вычисления. Однако, если внутренний кэш объекта уничтожается, например, при повторном создании объекта или при изменении свойства, cached_property будет выполнять вычисления снова.

Таким образом, если объект, содержащий cached_property, создается заново или свойства объекта изменяются, cached_property будет повторно вычислять результат, вместо использования закэшированного значения. Это может привести к нежелательным вычислительным расходам, особенно если процесс вычисления занимает много времени или требуется большое количество ресурсов.

Для избежания лишних вычислений в случаях, когда объект пересоздается или свойства изменяются, можно вручную управлять кэшированием. В таких случаях, можно очищать внутренний кэш объекта вручную, чтобы cached_property выполнело вычисления снова при следующем обращении. Например, можно переопределить метод __init__ объекта и вызвать такой метод, который очистит кэш, если это необходимо.

Механизм работы cached_property

Модуль Python cached_property предоставляет декоратор для создания свойства, которое кэширует результат первого вызова и повторно использует его при последующих обращениях. При этом, если атрибут, на который ссылается cached_property, изменяется, кэш автоматически очищается, и вычисление происходит заново.

Принцип работы cached_property достаточно прост: при первом обращении к свойству вызывается функция-геттер, результат сохраняется в атрибуте экземпляра класса, а последующие обращения просто возвращают сохраненное значение. Таким образом, каждый раз, когда свойству требуется значение, оно не вычисляется снова, а возвращается из кэша.

Кроме того, механизм работы cached_property позволяет контролировать, когда требуется обновить значение кэша. Если свойству присваивается новое значение, то кэш автоматически очищается, и при следующем обращении к свойству вычисление происходит заново.

В сравнении с обычным свойством (property), которое всегда запускает геттер при обращении к атрибуту, cached_property позволяет существенно снизить нагрузку на производительность программы, особенно при вычислении сложных или ресурсоемких значений.

Когда и как cached_property обновляет вычисления

cached_property обновляет вычисления только при изменении атрибутов, от которых они зависят. Это означает, что если в кэше содержится результат вычислений, и все зависимости этого результата остаются неизменными, то при повторном вызове метода cached_property получим результат из кэша без обновления вычислений.

cached_property использует механизм дескрипторов, чтобы прозрачно сохранять результат вычислений в атрибуте класса. При обращении к cached_property, атрибут ищется сначала в объекте экземпляра, если не найден – в объекте класса. Если результат вычислений уже есть в атрибуте, то он возвращается. В противном случае, вызывается вычисляющий метод и его результат сохраняется в атрибуте.

Чтобы обновить вычисления cached_property, необходимо изменить атрибуты, которые на него влияют. Это может быть изменение любого атрибута экземпляра класса или класса самого объекта.

Проблемы с производительностью cached_property

Первая проблема заключается в том, что при каждом обращении к свойству, помеченному как cached_property, будет происходить проверка наличия закэшированного значения и, в случае его отсутствия, выполнение вычислений заново. Если вычисления являются тяжелыми или затратными по времени, то это может привести к замедлению работы программы.

Вторая проблема связана с тем, что кэширование значения осуществляется в рамках одного экземпляра класса. То есть, если у нас есть несколько экземпляров класса и каждый из них вызывает свойство, помеченное как cached_property, каждый экземпляр будет иметь свое собственное закэшированное значение и будет выполнять вычисления заново, даже если значения одинаковые.

Чтобы избежать этих проблем, необходимо производить анализ производительности и принимать соответствующие меры. Возможным решением может быть использование другого инструмента кэширования, например, memorized_property, который выполняет кэширование значения на уровне класса, или реализация ручного кэширования с использованием атрибутов экземпляра класса.

Альтернативы cached_property для увеличения производительности

Мемоизация

Мемоизация — это техника оптимизации, которая заключается в кэшировании результатов выполнения функции. Вместо использования cached_property, можно использовать функцию-декоратор для мемоизации результатов вычислений свойства. Декоратор будет сохранять результаты вычислений и возвращать их при последующих вызовах, что позволит избежать повторных вычислений.

Пример:

def memoized_property(func):attr_name = '_memoized_' + func.__name__@propertydef wrapper(self):if not hasattr(self, attr_name):setattr(self, attr_name, func(self))return getattr(self, attr_name)return wrapperclass MyClass:@memoized_propertydef my_property(self):# Ваши вычисленияreturn result

Lazy evaluation

Lazy evaluation — это техника, при которой вычисления происходят только в момент необходимости. Вместо использования cached_property, можно использовать атрибут класса, который будет хранить результаты вычислений только после первого обращения к свойству. При последующих обращениях, результат будет браться из атрибута, что позволит избежать повторных вычислений.

Пример:

class MyClass:@propertydef my_property(self):if not hasattr(self, '_my_property'):# Ваши вычисленияself._my_property = resultreturn self._my_property

Использование альтернативных подходов к cached_property может значительно увеличить производительность при работе с вычисляемыми свойствами объектов. Выбор конкретного подхода зависит от контекста и требований проекта.