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。 再来说说这个模式的好处:认证,权限检查,记日志,检查参数,加锁,等等等等,这些功能和系统业务无关,但又是系统所必须的,说的更明白一点,就是面向方面的编程(AOP)。AOP把与业务无关的代码十分干净的从系统中切割出来,但是Decorator mode的强大远不止于此,本文的重点在于Decorator mode在Python中的应用,所以就不再过多描述Decorator mode本身了,要想深入了解该模式,请参考四人团的经典之作《设计模式》。 在Python中Decorator mode可以按照像其它编程语言如C++, Java等的样子来实现,但是Python在应用装饰概念方面的能力上远不止于此,Python提供了一个语法和一个编程特性来加强这方面的功能。Python提供的语法就是装饰器语法(decorator),如下: @aoo def foo(): pass def aoo(fn): return fn 这里不对装饰器语法做过多的解释,因为装饰器语法也是基于我将要介绍的另一个编程特性,当我介绍完另一个编程特性后,相信你会对装饰器语法有更深入的认识。 一个十分重要的编程特性“闭包”(closure)隆重登场(题外话:据说“闭包”已经进入java下一版的特性候选列表了) 在Python,PHP,Perl,Ruby,JavaScript等动态语言中,都已经实现了闭包特性,为什么这个特性那么重要呢?我们先来看看它的通俗一些的定义: OO编程范式中的对象是“整合了函数的数据对象”,那么闭包就是“整合了数据的函数对象” 源文档 <http://blog.csdn.net/muzisoft2008/archive/2009/03/30/4036744.aspx> 借用一个非常好的说法来做个总结(注4):对象是附有行为的数据,而闭包是附有数据的行为。 源文档 <http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-closure/index.html> 这篇文章更详细的介绍了闭包 闭包的概念、形式与应用 源文档 <http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-closure/index.html> 下面左边的foo1只是一个普通的内嵌函数,而右边的boo则是一个闭包,
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。 上面的知识可能需要花些时间消化,如果你觉得已经掌握了这些知识,下面就回归正题,看看这些语言特性是怎样来实现Python中装饰的概念的。 还是让我们先看一个简单的例子,然后逐步深入。这个例子就是加锁,怎样实现加锁的功能? 具体需求是这样的:我有一个对象,实现了某些功能并提供了一些接口供其它模块调用,这个对象是运行在并发的环境中的,因此我需要对接口的调用进行同步,第一版的代码如下: 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。 你直觉的认为,可以把这些代码收进一个函数中,以达到复用的目的,但是请注意,这些代码不是一个完整同一的代码块,而是在中间嵌入了业务代码。 现在我们用装饰器语法来改进这部分代码,得到第2版代码: 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。 使用装饰器语法的好处:
缺点:
我们可以更进一步想一想:
为了解决上述的缺点,第3版代码如下: 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, name, fn): def locker(*args, **kv): self.lock.acquire() try: return fn(*args, **kv) finally: self.lock.release() setattr(self.obj, name, 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。 而在业务类Foo的__init__函数中,只需要在最后添加一行代码:LockerDecorator(self).decorate(),就可以完成为对象加锁的功能。 如果你的对象提供的接口有特殊性,完全可以通过直接改写filter或者继承LockerDecorator并覆盖filter的方式来实现;此外,如果要使用其他的装饰功能,可以写一个继承自DecorateClass的类,并实现iter,filter和operate三个函数即可。 |
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