python 延迟加载

延迟加载的目的：

节省一些初始化所需要的时间和空间
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。来达成上述的目的（节省一些初始化所需要的时间和空间）

基本思路

我们创建一个类，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。

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参考文档：https://blog.csdn.net/hbnn111/article/details/80858889
思想路线：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：

class Foo:
    x=1
    def __init__(self,y):
        self.y=y

    def __getattr__(self, item):
        print('----> from getattr:你找的属性不存在')

    def __setattr__(self, key, value):
        print('----> from setattr')
        # self.key=value #这就无限递归了,你好好想想
        self.__dict__[key]=value #应该使用它

    def __delattr__(self, item):
        print('----> from delattr')
        del self.item #无限递归了
        self.__dict__.pop(item)

    def __getattribute__(self, item):
        print('----> __getattribute__')
        return super().__getattribute__(item)

f = Foo(1)
print("---分割线--")
f.z = 10

执行__setattr__操作的时候，才去真正实例化我们想要实例化的类，在延迟函数__delattr__(self, item)中，没有实例化要引入的类，下面来分析一下内存的占用情况

内存分析

output：

----> from setattr
----> __getattribute__
---分割线--
----> from setattr
----> __getattribute__

---

Example：

class Cache:
    _cache = dict()

    def __setattr__(self, key, value):
        if not Cache._cache.keys().__contains__(key):
            Cache._cache[key] = []

        Cache._cache[key].append(value)

    def __getattribute__(self, item):

        if not Cache._cache.keys().__contains__(item):
            return None

        return Cache._cache[item]

c = Cache()
c.user = "Zurich"
c.user = "MMMM"
print(c.user)

output: ['Zurich', 'MMMM']

我感觉自己都不是很懂这个..... 迷得很...