Python 3.8中实现functools.cached_property功能
前言
缓存属性( cached_property )是一个非常常用的功能，很多知名Python项目都自己实现过它。我举几个例子：
bottle.cached_property
Bottle是我最早接触的Web框架，也是我第一次阅读的开源项目源码。最早知道 cached_property 就是通过这个项目，如果你是一个Web开发，我不建议你用这个框架，但是源码量少，值得一读~
werkzeug.utils.cached_property
Werkzeug是Flask的依赖，是应用 cached_property 最成功的一个项目。代码见延伸阅读链接2
pip._vendor.distlib.util.cached_property
PIP是Python官方包管理工具。代码见延伸阅读链接3
kombu.utils.objects.cached_property
Kombu是Celery的依赖。代码见延伸阅读链接4
django.utils.functional.cached_property
Django是知名Web框架，你肯定听过。代码见延伸阅读链接5
甚至有专门的一个包： pydanny/cached-property ，延伸阅读6
如果你犯过他们的代码其实大同小异，在我的观点里面这种轮子是完全没有必要的。Python 3.8给 functools 模块添加了 cached_property 类，这样就有了官方的实现了
PS: 其实这个Issue 2014年就建立了，5年才被Merge！
Python 3.8的cached_property
借着这个小章节我们了解下怎么使用以及它的作用（其实看名字你可能已经猜出来）：
./python.exe
Python 3.8.0a4+ (heads/master:9ee2c264c3, May 28 2019, 17:44:24)
[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from functools import cached_property
>>> class Foo:
... @cached_property
... def bar(self):
... print('calculate somethings')
... return 42
...
>>> f = Foo()
>>> f.bar
calculate somethings
42
>>> f.bar
42
上面的例子中首先获得了Foo的实例f，第一次获得 f.bar 时可以看到执行了bar方法的逻辑(因为执行了print语句)，之后再获得 f.bar 的值并不会在执行bar方法，而是用了缓存的属性的值。
标准库中的版本还有一种的特点，就是加了线程锁，防止多个线程一起修改缓存。通过对比Werkzeug里的实现帮助大家理解一下：
import time
from threading import Thread
from werkzeug.utils import cached_property
class Foo:
def __init__(self):
self.count = 0
@cached_property
def bar(self):
time.sleep(1) # 模仿耗时的逻辑，让多线程启动后能执行一会而不是直接结束
self.count += 1
return self.count
threads = []
f = Foo()
for x in range(10):
t = Thread(target=lambda: f.bar)
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join()
这个例子中，bar方法对 self.count 做了自增1的操作，然后返回。但是注意f.bar的访问是在10个线程下进行的，里面大家猜现在 f.bar 的值是多少？
ipython -i threaded_cached_property.py Python 3.7.1 (default, Dec 13 2018, 22:28:16) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.5.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]: f.bar Out[1]: 10
结果是10。也就是10个线程同时访问 f.bar ，每个线程中访问时由于都还没有缓存，就会给 f.count 做自增1操作。第三方库对于这个问题可以不关注，只要你确保在项目中不出现多线程并发访问场景即可。但是对于标准库来说，需要考虑的更周全。我们把 cached_property 改成从标准库导入，感受下：
./python.exe Python 3.8.0a4+ (heads/master:8cd5165ba0, May 27 2019, 22:28:15) [Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import time >>> from threading import Thread >>> from functools import cached_property >>> >>> >>> class Foo: ... def __init__(self): ... self.count = 0 ... @cached_property ... def bar(self): ... time.sleep(1) ... self.count += 1 ... return self.count ... >>> >>> threads = [] >>> f = Foo() >>> >>> for x in range(10): ... t = Thread(target=lambda: f.bar) ... t.start() ... threads.append(t) ... >>> for t in threads: ... t.join() ... >>> f.bar
可以看到，由于加了线程锁， f.bar 的结果是正确的1。
cached_property不支持异步
除了 pydanny/cached-property 这个包以外，其他的包都不支持异步函数：
./python.exe -m asyncio
asyncio REPL 3.8.0a4+ (heads/master:8cd5165ba0, May 27 2019, 22:28:15)
[Clang 10.0.0 (clang-1000.11.45.5)] on darwin
Use "await" directly instead of "asyncio.run()".
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import asyncio
>>> from functools import cached_property
>>>
>>>
>>> class Foo:
... def __init__(self):
... self.count = 0
... @cached_property
... async def bar(self):
... await asyncio.sleep(1)
... self.count += 1
... return self.count
...
>>> f = Foo()
>>> await f.bar
1
>>> await f.bar
Traceback (most recent call last):
File "/Users/dongwm/cpython/Lib/concurrent/futures/_base.py", line 439, in result
return self.__get_result()
File "/Users/dongwm/cpython/Lib/concurrent/futures/_base.py", line 388, in __get_result
raise self._exception
File "<console>", line 1, in <module>
RuntimeError: cannot reuse already awaited coroutine
pydanny/cached-property的异步支持实现的很巧妙，我把这部分逻辑抽出来：
try:
import asyncio
except (ImportError, SyntaxError):
asyncio = None
class cached_property:
def __get__(self, obj, cls):
...
if asyncio and asyncio.iscoroutinefunction(self.func):
return self._wrap_in_coroutine(obj)
...
def _wrap_in_coroutine(self, obj):
@asyncio.coroutine
def wrapper():
future = asyncio.ensure_future(self.func(obj))
obj.__dict__[self.func.__name__] = future
return future
return wrapper()
我解析一下这段代码：
对 import asyncio 的异常处理主要为了处理Python 2和Python3.4之前没有asyncio的问题
__get__ 里面会判断方法是不是协程函数，如果是会 return self._wrap_in_coroutine(obj)
_wrap_in_coroutine 里面首先会把方法封装成一个Task，并把Task对象缓存在 obj.__dict__ 里，wrapper通过装饰器 asyncio.coroutine 包装最后返回。
为了方便理解，在IPython运行一下：
In : f = Foo()
In : f.bar # 由于用了`asyncio.coroutine`装饰器，这是一个生成器对象
Out: <generator object cached_property._wrap_in_coroutine.<locals>.wrapper at 0x10a26f0c0>In : await f.bar # 第一次获得f.bar的值，会sleep 1秒然后返回结果
Out: 1In : f.__dict__['bar'] # 这样就把Task对象缓存到了f.__dict__里面了，Task状态是finished
Out: <Task finished coro=<Foo.bar() done, defined at <ipython-input-54-7f5df0e2b4e7>:4> result=1>In : f.bar # f.bar已经是一个task了
Out: <Task finished coro=<Foo.bar() done, defined at <ipython-input-54-7f5df0e2b4e7>:4> result=1>In : await f.bar # 相当于 await task
Out: 1
可以看到多次await都可以获得正常结果。如果一个Task对象已经是finished状态，直接返回结果而不会重复执行了。
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 3.8中实现functools.cached_property功能,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对【听图阁-专注于Python设计】网站的支持！
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