下面是一个关于 locked_cached_property 装饰器的详细教程。这个装饰器将一个方法转换为一个惰性属性，在第一次访问时计算其值，并在随后的访问中缓存该值。同时，它在多线程环境中是线程安全的。

教程：理解和使用 locked_cached_property 装饰器

1. 什么是 locked_cached_property

locked_cached_property 是一个将函数转换为惰性属性的装饰器。惰性属性意味着该函数仅在第一次访问时被调用，然后结果被缓存，后续访问直接返回缓存的值。这个实现还通过使用线程锁确保在多线程环境中的安全性。

2. 实现代码解析

下面是 locked_cached_property 的实现代码：

from threading import RLock

class locked_cached_property(object):
    """A decorator that converts a function into a lazy property. The
    function wrapped is called the first time to retrieve the result
    and then that calculated result is used the next time you access
    the value. Works like the one in Werkzeug but has a lock for
    thread safety.
    """

    def __init__(self, func, name=None, doc=None):
        self.__name__ = name or func.__name__
        self.__module__ = func.__module__
        self.__doc__ = doc or func.__doc__
        self.func = func
        self.lock = RLock()

    def __get__(self, obj, type=None):
        if obj is None:
            return self
        with self.lock:
            value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing)
            if value is _missing:
                value = self.func(obj)
                obj.__dict__[self.__name__] = value
            return value

_missing = object()

2.1 构造方法 __init__

• 参数
  • func: 被装饰的函数。
  • name: 属性名，默认为函数名。
  • doc: 文档字符串，默认为函数的文档字符串。
• 功能: 初始化属性名、模块名、文档字符串、被装饰的函数和线程锁。

2.2 __get__ 方法

• 参数
  • obj: 调用属性的实例。
  • type: 调用属性的类型，默认为 None。
• 功能:
  • 检查对象是否为 None，是则返回自身。
  • 获取对象字典中的属性值，如果不存在，则调用被装饰的函数计算值，并将其存储在对象字典中。
  • 使用线程锁确保在多线程环境中的安全性。

3. 实际代码案例

让我们来看一个实际的代码案例，展示如何使用 locked_cached_property 装饰器。

from threading import RLock
import time

_missing = object()

class locked_cached_property(object):
    """A decorator that converts a function into a lazy property. The
    function wrapped is called the first time to retrieve the result
    and then that calculated result is used the next time you access
    the value. Works like the one in Werkzeug but has a lock for
    thread safety.
    """

    def __init__(self, func, name=None, doc=None):
        self.__name__ = name or func.__name__
        self.__module__ = func.__module__
        self.__doc__ = doc or func.__doc__
        self.func = func
        self.lock = RLock()

    def __get__(self, obj, type=None):
        if obj is None:
            return self
        with self.lock:
            value = obj.__dict__.get(self.__name__, _missing)
            if value is _missing:
                value = self.func(obj)
                obj.__dict__[self.__name__] = value
            return value

class Example:
    @locked_cached_property
    def compute_expensive_value(self):
        print("Computing the value...")
        time.sleep(2)  # 模拟一个耗时操作
        return 42

# 示例使用
example = Example()
print(example.compute_expensive_value)  # 第一次访问，计算值并缓存
print(example.compute_expensive_value)  # 第二次访问，返回缓存值

3.1 代码解释

• 定义类 Example

  • 定义一个使用 @locked_cached_property 装饰器的方法 compute_expensive_value。
  • 方法中模拟了一个耗时操作，并返回一个结果。

• 示例使用

  • 创建 Example 类的实例。
  • 第一次访问 compute_expensive_value 属性时，触发计算，并输出 “Computing the value…”，等待2秒后返回结果 42。
  • 第二次访问时，直接返回缓存的结果 42，不再触发计算。

4. 总结

通过这个教程，我们学习了 locked_cached_property 装饰器的实现和使用。它不仅可以将一个函数转换为惰性属性，还通过使用线程锁确保在多线程环境中的安全性。这对于需要高效计算和多线程安全的场景非常有用。

希望这个教程能够帮助你理解和应用 locked_cached_property 装饰器。