Python：使用staticmethod实现嵌套类的性能问题

Question

检查以下示例使用混合staticmethods实现nested classes工作代码。

import time

class A:
    def __init__(self):
        time.sleep(0.1)

    def a1(self):
        print 'a1'

    @staticmethod
    def a2(): 
        print 'a2'

    class B:
        @staticmethod
        def b2():
            A.a2()         #fine.  
            A().a1()       #very bad solution, computation cost is high !!!

        @staticmethod
        def x():
            t = time.clock()
            for i in xrange(100):
                A.B.b2()
            print 'elapsed: %0.1fs'%(time.clock()-t)

用作：

A.B.x()

上面的工作，但你可能会注意到A().a1() ，我们试图从容器类A访问非静态方法a1 ，计算成本太高。 我们通过在A初始化中sleep来强调这一点。 所以你明白了，例如，在我们的工作中，它可能是任何耗时的初始化。 因此，我们不相信在上述行中实例化A类是一个不错的选择。 如何不在上面实例化A ，但完成上述工作。 上面提到的问题已在任何地方得到解答，尽管相关内容包括这个和那个 。

编辑 ：
我们对why use it等建议不感兴趣。上面明确指出我们感兴趣的问题是如何改善这条线

A().a1()

就这样。

根据Martijn Pieters给出的建议，以下列方式解决。 由于展示了解决方法，我们接受了答案。

class B:
    @staticmethod
    def b2(Ai):
        A.a2()         #fine.
        if Ai is None: Ai = A()
        Ai.a1()        #now is fine.

    @staticmethod
    def x():
        t = time.clock()
        Ai = A()
        for i in xrange(100):
            A.B.b2(Ai=Ai)
        print 'elapsed: %0.1fs'%(time.clock()-t)

谢谢。

Answer 1

您的问题与静态方法或嵌套类无关。 全局函数存在完全相同的问题 ：

class A:
    def __init__(self):
        time.sleep(0.1)

    def a1(self):
        print 'a1'

def a2(): 
    print 'a2'

def b2():
    a2()  
    A().a1()

def x():
    t = time.clock()
    for i in xrange(100):
        b2()
    print 'elapsed: %0.1fs'%(time.clock()-t)

调用x()仍然会导致在b2()之外的循环中创建昂贵的A()实例。

您需要设计一个用于创建A()的缓存策略。 有太多的方法可以在这里总结，当然，关于何时重新使用A()的实例可以接受而不是创建新实例的信息很少。

如果你想重用的实例A() 只是在回路x()然后传递沿作为可选参数：

def x():
    t = time.clock()
    instance = A()
    for i in xrange(100):
        b2(instance)
    print 'elapsed: %0.1fs'%(time.clock()-t)

def b2(instance=None):
    a2()
    if instance is None:
        instance = A()
    instance.a1()

现在，实例在函数x()的持续时间内被缓存。