Python@property与方法性能-使用哪一种？

我编写了一些使用对象属性的代码：

class Foo:
    def __init__(self):
        self.bar = "baz"
myFoo = Foo()
print (myFoo.bar)

现在我想做一些奇特的计算来返回

bar

。我可以使用

@property

使方法充当属性

bar

，或者我可以重构代码以使用

myFoo.bar（）

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我是否应该返回并将参数添加到我的所有

栏

访问或使用

@属性

？假设我的代码库现在很小，但由于熵，它会增加。

如果它在逻辑上是对象的一个属性/属性，我会说将其保留为属性。如果它很可能变成参数化，我的意思是你可能想调用

myFoo.bar（someArgs）

，那么现在就咬紧牙关，把它变成一个方法

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在大多数情况下，性能不太可能成为问题。

在这种情况下，我发现选择最有意义的选项会更好。您不会因为这些细微的差异而获得任何明显的性能损失。更重要的是，您的代码易于使用和维护

至于在使用方法和

@属性

之间进行选择，这是一个品味的问题，但由于属性将自己伪装成简单的属性，因此不需要进行任何详细说明。一种方法表明它可能是一种昂贵的操作，使用代码的开发人员会考虑缓存值而不是一次又一次地获取它。 所以，不要继续表现，总是考虑维修性和性能。随着时间的推移，计算机变得越来越快。这并不代表代码的可读性

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简而言之，如果您想得到一个简单的计算值，

@property

是一个很好的选择；如果你想计算一个复杂的值，一个方法会更好。

这正是@property的用意。

我会进行重构，但只是为了风格问题——我似乎更清楚地看到，通过一个方法调用，“奇特的计算”可能正在进行，而我希望一个属性几乎是不可操作的，但这是品味的问题

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别担心装饰师的表现。。。如果您认为这可能是一个问题，请测量这两种情况下的性能，看看它增加了多少（我的猜测是，如果与您奇特的计算相比，它将是完全可以忽略不计的）。

当性能很容易测量时，不必担心性能：

$ python -mtimeit -s'class X(object):
>   @property
>   def y(self): return 23
> x=X()' 'x.y'
1000000 loops, best of 3: 0.685 usec per loop
$ python -mtimeit -s'class X(object):

  def y(self): return 23
x=X()' 'x.y()'
1000000 loops, best of 3: 0.447 usec per loop
$ 

（在我的慢速笔记本电脑上——如果你想知道为什么第二个案例没有第二个shell提示，那是因为我在bash中用一个向上箭头从第一个案例构建了它，它重复了linebreak结构，但没有提示！）

因此，除非你知道200+纳秒左右会起作用（你正试图最大限度地优化一个紧密的内部循环），否则你可以使用属性方法；如果您进行一些计算以获得该值，200+纳秒当然将成为总时间的一小部分

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我同意其他的答案，如果计算变得太重，或者你可能想要参数，等等，一个方法更可取——类似地，我会补充，如果你需要把可调用的东西藏在某个地方，但只在以后调用它，以及其他奇特的函数编程技巧；但是我想量化性能点，因为

timeit

使得这样的测量非常容易！）

我同意这里大多数人的说法，几年前我在Python中构建水文模型时做了很多测量，发现使用@property所带来的速度完全被计算所掩盖

例如，创建方法局部变量（在我的计算中删除“点因子”）比删除@property（这些结果在中等规模的应用程序中平均）提高了近一个数量级的性能

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如果有必要，我会在其他地方寻找优化，并首先关注编写好的、可维护的代码。在这一点上，如果@property在您的案例中是直观的，请使用它。如果不是，请创建一个方法。

如果不计算

x

实例创建，结果会更接近（百分比），（我在iPython中使用了

%timeit

魔术函数）：

x=x（）；%timeit x.y

->1000000个循环，每个循环最好3:211纳秒；

x=x（）；%timeit x.y（）

->10000000个循环，每个循环最好3:169纳秒