懒加载（Lazy Loading）与贪婪加载（Eager Loading）

懒加载和贪婪加载的区别在于：1. 懒加载延迟加载数据，直到需要时才进行，适用于大规模数据，减少初始加载时间和内存使用；2. 贪婪加载一次性加载所有数据，适用于小数据量或频繁访问所有数据，减少后续查询次数，但可能导致初始加载时间过长和内存占用过高。

懒加载（Lazy Loading）和贪婪加载（Eager Loading）是两种不同的数据加载策略，它们在性能优化和资源管理方面有着显著的区别。懒加载延迟加载数据，直到需要时才进行，而贪婪加载则是一次性加载所有数据。让我们深入探讨这两种策略的细节、应用场景以及各自的优缺点。

懒加载的核心思想是按需加载，这意味着只有当数据或资源被请求时，才会进行加载。这种方法在处理大规模数据或资源时特别有用，因为它可以显著减少初始加载时间和内存使用。例如，在一个图片库应用中，用户可能只会查看前几张图片，懒加载可以确保只有这些图片被加载，而不是一次性加载整个库。

class LazyLoader:    def __init__(self, data_source):        self.data_source = data_source        self._data = None    def get_data(self):        if self._data is None:            self._data = self.data_source.load_data()        return self._data# 使用示例data_source = SomeDataSource()lazy_loader = LazyLoader(data_source)print(lazy_loader.get_data())  # 第一次调用时加载数据print(lazy_loader.get_data())  # 后续调用直接返回已加载的数据

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