大家好，我是小K。

最近在用Polars模块改写Pandas的代码…

领导说：Polars的懒加载机制非常牛掰，值得一改…

我怼之：“懒还有牛掰的？，那我不就是..?”

领导答：说起“懒加载”（Lazy Loading），很多刚学编程的小伙伴（指我）第一反应是：

“这不就是偷懒嘛？等要用的时候再加载，听起来挺不负责任的啊。”

但实际上，这是一种顶级程序员的懒——那种“有智慧、有远见”的懒。

真·懒人都是善于用最少的动作，达成最高效的结果。

懒加载是个啥？

懒加载，说白了就是：

能不现在做的事，就先不做。

只有等到“非做不可”的时候，才去做。

比如你打开一个 App，它首页可能要显示几十张图片。

如果每张都在启动时加载，那 App 得卡成 PPT。

所以聪明的工程师会设计成： 你往下滑，看到哪张图，才去加载哪张图。(Ajax?)

这就是懒加载。

在网页、游戏、甚至 Python 程序里，这个套路都一样。 先不干活，等真有用时再上。

Python里的懒，是怎么实现的？

举个例子，假设你有个类要加载一大堆数据，比如一百万条用户记录。

你当然可以在 __init__ 里一次性全读进来。

但那样启动时程序会慢得像在石头上跑。

聪明的写法是这样：

class Data:
    def __init__(self):
        self._data = None  # 先不加载
    @property
    def data(self):
        if self._data is None:
            print("正在努力加载数据...")
            self._data = [i for i in range(10**6)]
        return self._data

这个写法的精髓就是：

你第一次访问 data 时，它才真的去加载。

第二次再用，就不用重复加载了。

既懒又聪明！

程序运行的时候：

>>> d = Data()
>>> print("对象创建完了")
对象创建完了
>>> d.data
正在努力加载数据...

完美演示了“该干的时候再干”的精神。

懒加载还有其他玩法

模块导入也能懒：

def heavy_task():
    import numpy as np  # 只有这时候才导入
    return np.mean(np.random.rand(1000, 1000))

想象一下，你写个工具脚本，只偶尔用到 numpy。

没必要一启动就加载那么大个库，拖慢启动速度。

等真要用到它的时候再加载，香得很。

懒加载的化身–生成器

直接上代码：

def count_up_to(n):
    for i in range(1, n + 1):
        yield i

这个函数不一次性生成所有数字，而是你要一个，它给一个。

要五个，它慢悠悠地生成五次。

既省内存，又很优雅。

这就好比自助餐厅：

不需要一开始全上桌，而是你吃啥它再给啥。

程序运行轻松多了。

最后

有人说：“那我为什么不干脆直接全加载？反正内存够。”

问题在于——懒加载不是怕累，是怕浪费。

数据太大，一次加载容易崩；

模块太多，启动太慢用户会骂；

某些计算很重，但结果只用一次；

网络请求太多，还没用就全发了，纯属浪费带宽。