是指当类的属性在实例化的时候才会被计算并初始化，也就是说，类属性的计算被延迟到实例化的时候。这样做的好处在于可以节约计算资源、提升程序效率，同时也可以减少代码的冗余。接下来我们从多个角度来分析Python类属性的延迟计算的特点：
1. 类属性的计算被延迟到实例化的时候
在Python中，类属性是在类定义时进行初始化计算的。但是，在定义类属性时，Python不会计算它的值。相反，在实例化类的时候，类属性值才会被计算。这使得类属性的计算延迟到实例化的时候，从而避免不必要的计算。
2. 可以动态的改变属性值
声明类属性的时候并未赋值，而是在实例化时，在方法中根据需要进行计算。这种方式可以让属性值在实例化后进行计算，而不是在类定义时就确定了；同时可以动态设置类属性值，同时保证其值是最新的。
3. 提升程序效率
由于类属性的值在实例化时才被计算，因此可以避免在程序的其他部分中重复执行计算的过程，从而提升程序的效率，减少了冗余的代码。
4. 示例代码
下面是一个通过Python类属性的延迟计算来提升程序效率的简单示例：
```
class Circle:
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
@property
def diameter(self):
print('Calculating diameter...')
return self.radius * 2
@property
def area(self):
print('Calculating area...')
return 3.14 * self.radius * self.radius
c = Circle(5)
print(c.radius)
print(c.diameter)
print(c.area)
```
在这段代码中，我们声明了一个类Circle，它有一个属性radius和两个计算属性diameter和area。而这两个计算属性都使用了@property装饰器来声明。当我们实例化Circle类并计算其diameter和area属性时，计算机只会执行一次计算。在实际应用中，这将带来非常可观的程序性能提升。
总结：
Python类属性的延迟计算可以让类属性的计算被延迟到实例化时再进行，从而避免不必要的计算和冗余的代码。同时，这种方式也可以提升程序的效率，并且允许我们动态的改变属性值。在实际应用中，如果遇到需要频繁计算的类属性时，可以考虑使用Python类属性的延迟计算来提升程序的性能。
