分析Python中设计模式之Decorator装饰器模式的要点
先给出一个四人团对Decorator mode的定义:动态地给一个对象添加一些额外的职责。 @aoo def foo(): pass def aoo(fn): return fn 装饰模式强调动态地给对象添加额外的功能。 Python内置了很多对装饰器的支持,因此在Python中使用装饰模式是非常容易的,下面是一个典型的例子,给函数增加日志功能: import functools def log_wrapper(fun): @functools.wraps(fun) def wrapper(*args,**kwargs): print '在函数执行前加日志' ret = fun(*args,**kwargs) print '在函数执行后家日志' return ret return wrapper @log_wrapper def test(): print 'Hello,世界' functools.wraps是Python标准库提供的一个特殊的装饰器,用来解决装饰器带来的一些常规问题,如函数名称、doc等的不一致问题。@是Python针对装饰器提供的一个语法糖,上面的@log_wrapper相当于wrap_test = log_rapper(test),用@后,这个步骤由解释器代劳了。 装饰器是Python编程必须掌握的一项技能,在编码过程中经常会用到。 这里只是一个普通的内嵌函数 def foo(x): y = x def foo1 (): a = 1 return a return foo1 而下面boo则是一个闭包 def aoo(a,b): c = a def boo (x): x = b + 1 return x return boo boo的特殊性在于引用了外部变量b,当aoo返回后,只要返回值(boo)一直存在,则对b的引用就会一直存在。 class Foo(object): def __init__(self,…): self.lock = threading.Lock() def interface1(self,…): self.lock.acquire() try: do something finally: self.lock.release() def interface2(self,…): same as interface1() … 这版代码的问题很明显,那就是每个接口函数都有相同的加锁/解锁代码,重复的代码带来的是更多的键入,更多的阅读,更多的维护,以及更多的修改,最主要的是,程序员本应集中在业务上的的精力被分散了,而且请注意,真正的业务代码在距离函数定义2次缩进处开始,即使你的显示器是宽屏,这也会带来一些阅读上的困难。 def sync(func): def wrapper(*args,**kv): self = args[0] self.lock.acquire() try: return func(*args,**kv) finally: self.lock.release() return wrapper class Foo(object): def __init__(self,…): self.lock = threading.Lock() @sync def interface1(self,…): do something @sync def interface2(self,…): do something … 一个装饰器函数的第一个参数是所要装饰的那个函数对象,而且装饰器函数必须返回一个函数对象。如sync函数,当其装饰interface1时,参数func的值就是interface1,返回值是wrapper,但类Foo实例的interface1被调用时,实际调用的是wrapper函数,在wrapper函数体中间接调用实际的interface1;当interface2被调用时,也调用的是wrapper函数,不过由于在装饰时func已经变成interface2,所以会间接地调用到实际的interface2函数。 class DecorateClass(object): def decorate(self): for name,fn in self.iter(): if not self.filter(name,fn): continue self.operate(name,fn) class LockerDecorator(DecorateClass): def __init__(self,obj,lock = threading.RLock()): self.obj = obj self.lock = lock def iter(self): return [(name,getattr(self.obj,name)) for name in dir(self.obj)] def filter(self,name,fn): if not name.startswith('_') and callable(fn): return True else: return False def operate(self,fn): def locker(*args,**kv): self.lock.acquire() try: return fn(*args,**kv) finally: self.lock.release() setattr(self.obj,locker) class Foo(object): def __init__(self,…): … LockerDecorator(self).decorate() def interface1(self,…): do something def interface2(self,…): do something … 对对象的功能装饰是一个更一般的功能,不仅限于为接口加锁,我用2个类来完成这一功能,DecorateClass是一个基类,只定义了遍历并应用装饰功能的算法代码(template method),LockerDecorator实现了为对象加锁的功能,其中iter是迭代器,定义了怎样遍历对象中的成员(包括数据成员和成员函数),filter是过滤器,定义了符合什么规则的成员才能成为一个接口,operate是执行函数,具体实施了为对象接口加锁的功能。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |