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将某些对象的创建或计算延迟到真正需要它们的时候#xff0c;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#xff0c;一般通过yield关键字实现。
(一) 解决问题
在处理大量数据时#xff0c;使用惰性加载可以避免一次性加载所有数…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
#!/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, 1while True:yield aa, b b, a bif __name__ __main__:0112358132134fib_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。 跳转主页【Python笔记】设计模式-CSDN博客
