通过散列依赖属性延迟更新计算属性的最佳方法

Question

我正在尝试制作一堆几何对象，这些对象具有其固有的几何属性（中心点、半径、长度等），以及有助于绘制它们的属性（例如 a 的 x、y、z 坐标）三角网格、圆弧分辨率等）。

由于计算 x、y、z 坐标对于某些形状来说是一项昂贵的任务（例如带有圆角的三棱柱），我不想在每次更改属性时都这样做，但只有当要求坐标。即便如此，如果形状的定义没有改变，则不需要重新计算它们。

所以我的解决方案是创建一个“哈希”，它只是定义形状“状态”的所有参数的元组。如果哈希值不变，则可以重新使用之前计算的坐标，否则必须重新计算坐标。所以我使用哈希作为存储形状定义的签名或指纹的一种方式。

我认为我的工作是有效的，但我想知道是否有更强大的方法可以利用__hash__ 或 id 之类的东西来处理这个问题。这对我来说有点矫枉过正，但我​​愿意接受建议。

这是我对球体的实现。我在最后使用 Mayavi 进行绘图，如果您没有 Mayavi，您可以跳过/忽略它。

#StdLib Imports
import os

#Numpy Imports
import numpy as np
from numpy import sin, cos, pi


class Sphere(object):
    """
    Class for a sphere
    """
    def __init__(self, c=None, r=None, n=None):
        super(Sphere, self).__init__()

        #Initial defaults
        self._coordinates = None
        self._c = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
        self._r = 1.0
        self._n = 20
        self._hash = []

        #Assign Inputs
        if c is not None:
            self._c = c

        if r is not None:
            self._r = r

        if n is not None:
            self._n = n

    @property
    def c(self):
        return self._c

    @c.setter
    def c(self, val):
        self._c = val

    @property
    def r(self):
        return self._r

    @r.setter
    def r(self, val):
        self._r = val

    @property
    def n(self):
        return self._n

    @n.setter
    def n(self, val):
        self._n = val

    @property
    def coordinates(self):
        self._lazy_update()
        return self._coordinates

    def _lazy_update(self):
        new_hash = self._get_hash()
        old_hash = self._hash
        if new_hash != old_hash:
            self._update_coordinates()

    def _get_hash(self):
        return tuple(map(tuple, [self._c, [self._r, self._n]]))

    def _update_coordinates(self):

        c, r, n = self._c, self._r, self._n

        dphi, dtheta = pi / n, pi / n
        [phi, theta] = np.mgrid[0:pi + dphi*1.0:dphi,
                                0:2*pi + dtheta*1.0:dtheta]

        x = c[0] + r * cos(phi) * sin(theta)
        y = c[1] + r * sin(phi) * sin(theta)
        z = c[2] + r * cos(theta)

        self._coordinates = x, y, z
        self._hash = self._get_hash()


if __name__ == '__main__':

    from mayavi import mlab

    ns = [4, 6, 8, 10, 20, 50]

    sphere = Sphere()

    for i, n in enumerate(ns):
        sphere.c = [i*2.2, 0.0, 0.0]
        sphere.n = n

        mlab.mesh(*sphere.coordinates, representation='wireframe')

    mlab.show()

按照建议，这是一个使用字典将哈希存储为键的版本：

#StdLib Imports
import os

#Numpy Imports
import numpy as np
from numpy import sin, cos, pi


class Sphere(object):
    """
    Class for a sphere
    """
    def __init__(self, c=None, r=None, n=None):
        super(Sphere, self).__init__()

        #Initial defaults
        self._coordinates = {}
        self._c = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
        self._r = 1.0
        self._n = 20

        #Assign Inputs
        if c is not None:
            self._c = c

        if r is not None:
            self._r = r

        if n is not None:
            self._n = n

    @property
    def c(self):
        return self._c

    @c.setter
    def c(self, val):
        self._c = val

    @property
    def r(self):
        return self._r

    @r.setter
    def r(self, val):
        self._r = val

    @property
    def n(self):
        return self._n

    @n.setter
    def n(self, val):
        self._n = val

    @property
    def _hash(self):
        return tuple(map(tuple, [self._c, [self._r, self._n]]))

    @property
    def coordinates(self):
        if self._hash not in self._coordinates:
            self._update_coordinates()

        return self._coordinates[self._hash]

    def _update_coordinates(self):

        c, r, n = self._c, self._r, self._n

        dphi, dtheta = pi / n, pi / n
        [phi, theta] = np.mgrid[0:pi + dphi*1.0:dphi,
                                0:2 * pi + dtheta*1.0:dtheta]

        x = c[0] + r * cos(phi) * sin(theta)
        y = c[1] + r * sin(phi) * sin(theta)
        z = c[2] + r * cos(theta)

        self._coordinates[self._hash] = x, y, z


if __name__ == '__main__':

    from mayavi import mlab

    ns = [4, 6, 8, 10, 20, 50]

    sphere = Sphere()

    for i, n in enumerate(ns):
        sphere.c = [i*2.2, 0.0, 0.0]
        sphere.n = n

        mlab.mesh(*sphere.coordinates, representation='wireframe')

    mlab.show()

Answer 1

为什么不简单地保留一个标志：

class Sphere(object):

    def __init__(self, ...): 
        ...
        self._update_coordinates()

    ...

    @c.setter
    def c(self, val):
        self._changed = True
        self._c = val

    ...

    def _lazy_update(self):
        if self._changed:
            self._update_coordinates()

    def _update_coordinates(self):
        ...
        self._changed = False