Python中类属性的创建和持久化

Question

我正在编写一个简单的类来检索以恒定采样率 Fs 数字化的信号 x。数字化从时间t0 开始。给定信号长度N = len(x)、采样率和初始时间，信号的时基是唯一确定的。我很少需要访问时基，但我想在需要时使用一种简单的方法。下面，我使用property() 装饰器实现了我想要的时基功能的最小工作示例：

import numpy as np


class Signal(object):
    def __init__(self, x, Fs, t0):
        self.x = x
        self.Fs = Fs
        self.t0 = t0
        return

    @property
    def t(self):
        return self.t0 + (np.arange(len(self.x)) / self.Fs)

我想了解时基属性Signal.t 的创建和“持久性”。以下面的示例用例为例：

    x = np.arange(10)
    Fs = 1.
    t0 = 0.

    sig = Signal(x, Fs, t0)
    print sig.t

时基数组t是什么时候生成的？在初始化期间还是在调用print sig.t 时动态调用？如果sig.t 属性是动态计算的，它会在print 命令之外持续吗？ （即是否已分配内存以将时基存储为对象属性？）。

虽然上面是一个简单的例子，但我的典型信号非常大，我确实不想要为每个信号创建和存储时基的内存开销。但是，我想要一种根据需要动态生成时间基准的简单方法；时基在一次性使用后不应作为对象属性持续存在（例如，用于创建原始信号图）。

如果 property() 装饰器没有提供这种所需的功能（即最小的内存开销，在需要的基础上易于使用），我应该使用什么？只是一个类方法？还是有不同的、更优化的解决方案？谢谢！

Answer 1

每次访问sig.t，你用@property修饰的t函数就（重新）运行，结果作为sig.t的值。这意味着数组是按需创建的，永远不会存储在 t 对象上。

您似乎想要这个，但我会对此保持警惕。通常预计物业访问会很便宜，而该物业并非如此。考虑改用普通方法。

Answer 2

时基数组t是什么时候生成的？

使用时。即当你写print sig.t

如果 sig.t 属性是动态计算的，它会在打印命令之外持续存在吗？ （即是否已分配内存以将时基存储为对象属性？）。

不。下次您的代码引用sig.t 时，将创建一个新对象。

如果 property() 装饰器没有提供这种所需的功能（即最小的内存开销，在需要的基础上易于使用），我应该使用什么？只是一个类方法？还是有不同的、更优化的解决方案？谢谢！

我怀疑这里有不同的意见...您可以修改代码，以便缓存值并在每次调用时返回相同的内容：

class Signal(object):
    def __init__(self, x, Fs, t0):
        self.x = x
        self.Fs = Fs
        self.t0 = t0
        self._t = None
        return

    @property
    def t(self):
        if self._t is not None:
            return self._t
        self._t = self.t0 + (np.arange(len(self.x)) / self.Fs) 
        return self._t

但是在这里你无法告诉班级应该重新计算t，除非你做一个setter...

如果t 在初始化后不会改变，那为什么不把它设为公共属性呢？

class Signal(object):
    def __init__(self, x, Fs, t0):
        self.x = x
        self.Fs = Fs
        self.t0 = t0
        self.t = self.t0 + (np.arange(len(self.x)) / self.Fs)

Answer 3

在您的示例中，您每次访问属性 t 时都会动态生成 Signal.t 值，因为您实际上是在调用 Signal.t() 来访问它。因此，您不会存储只是返回它的值.

每当在类周围使用 @property 装饰器时，该函数充当“私有”（不是真正）变量的“getter”是很常见的，有时该“私有”变量有一个“setter”。

当我指的是“私有”时，我真正指的是被命名以反映不应直接访问这些属性的属性。但是，在 python 中，您可以访问任何属性，因此没有任何私有变量，因为 python 对象可以很容易地更改。

如果你想存储你的值，那么你应该这样做。

    import numpy as np


    class Signal(object):
        def __init__(self, x, Fs, t0):
            self.x = x
            self.Fs = Fs
            self.t0 = t0
            self._t = None
            return

        @property
        def t(self):
            if self._t is None:
                self._t = self.t0 + (np.arange(len(self.x)) / self.Fs)
            return self._t

        @t.setter
        def t(self,value):
            self._t = value

上面的例子，只会计算一次并将其存储在 _t 中，但你明白了。在使用 @property 装饰器时，通常会有一个底层变量用于检索和存储值。希望有所帮助