我已经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)
现在我想做一些花哨的计算来返回bar。我可以使用@property 使方法充当bar 的属性，或者我可以重构我的代码以使用myFoo.bar()。
我应该返回并为我的所有bar 访问添加括号还是使用@property？假设我的代码库现在很小，但由于熵，它会增加。
【问题讨论】：
标签： python performance properties
如果它在逻辑上是对象的属性/属性，我会说将其保留为属性。如果它可能被参数化，我的意思是你可能想要调用 myFoo.bar(someArgs) 然后现在咬紧牙关，让它成为一个方法。
在大多数情况下，性能不太可能成为问题。
【讨论】：
当性能如此容易衡量时，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种情况没有辅助 shell 提示，那是因为我从第一种情况下用 bash 中的向上箭头构建它，并且重复了换行结构但不是提示！-)。
因此，除非您知道 200+ 纳秒左右会很重要（您试图最大限度地优化一个紧密的内部循环），否则您可以使用属性方法；如果您进行一些计算来获取该值，那么 200 纳秒以上的时间当然会占总时间的一小部分。
我确实同意其他答案，即如果计算变得过于繁重，或者您可能需要参数等，则最好使用一种方法 - 同样，如果您需要将可调用对象存储在某处但仅稍后调用它，以及其他花哨的函数式编程技巧；但我想定量地说明性能点，因为timeit 使这样的测量变得如此简单！-)
【讨论】：
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 次循环，3 次中的最佳：每个循环 211 ns； x = X(); %timeit x.y() -> 10000000 次循环，3 次中的最佳：每个循环 169 ns
在这种情况下，我发现选择最有意义的选项会更好。像这样的微小差异不会导致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@property 之间进行选择，这是一个口味问题，但由于属性将自己伪装成简单的属性，因此无需进行任何详细说明。一个方法表明它可能是一项昂贵的操作，使用您的代码的开发人员会考虑缓存该值，而不是一次又一次地获取它。
再说一次，不要只考虑性能，始终考虑可维护性与性能。随着时间的推移，计算机变得越来越快。同样不代表代码的可读性。
总之，如果你想得到一个简单的计算值，@property是一个很好的选择；如果你想计算一个精确的值，一个方法会更好。
【讨论】：
我会进行重构，但只是为了风格问题 - 我似乎更清楚的是，“花式计算”可能会通过方法调用进行，而我希望属性几乎是无操作的，但这是一个品味问题。
不要担心装饰器的性能...如果您认为这可能是一个问题，请测量两种情况下的性能并查看它增加了多少（我的猜测是，如果与你花哨的计算）。
【讨论】：
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 提高了几乎一个数量级的性能（这些结果是中等规模应用程序的平均值）。
如果有必要，我会寻找其他地方进行优化，并首先专注于编写好的、可维护的代码。此时，如果 @property 在您的情况下很直观，请使用它。如果没有，请制定一个方法。
【讨论】：
这正是@property 的意义所在。
【讨论】：