python设计模式之修饰器模式

python设计模式之修饰器模式

无论何时我们想对一个对象添加额外的功能，都有下面这些不同的可选方法。

• [ ] 如果合理，可以直接将功能添加到对象所属的类（例如，添加一个新的方法）
• [ ] 使用组合
• [ ] 使用继承

设计模式为我们提供第四种可选方法，以支持动态地（运行时）扩展一个对象的功能，这种方法就是修饰器。 修饰器（ Decorator）模式能够以透明的方式（不会影响其他对象）动态地将功能添加到一个对象中。

在许多编程语言中，使用子类化（继承）来实现修饰器模式。在Python中，我们可以（并且应该）使用内置的修饰器特性。一个Python修饰器就是对Python语法的一个特定改变，用于扩展一个类、方法或函数的行为，而无需使用继承。从实现的角度来说，Python修饰器是一个可调用对象（函数、方法、类），接受一个函数对象fin作为输入，并返回另一 个函 数对象 fout。这意味着可以将任何具有这些属性的可调用对象当作一个修饰器。

修饰器模式和Python修饰器之间并不是一对一的等价关系。 Python修饰器能做的实际上比修饰器模式多得多，其中之一就是实现修饰器模式 。

1. 现实生活中的例子

该模式虽名为修饰器，但这并不意味着它应该只用于让产品看起来更漂亮。修饰器模式通常用于扩展一个对象的功能。这类扩展的实际例子有，给枪加一个消音器、使用不同的照相机镜头等。

2. 软件的例子

Django框架大量地使用修饰器，其中一个例子是视图修饰器。

3. 应用案例

使用修饰器模式的一个常见例子是图形用户界面（ Graphical User Interface， GUI）工具集。在一个GUI工具集中，我们希望能够将一些特性，比如边框、阴影、颜色以及滚屏，添加到单个组件/部件 。

4. 实现（建议先看看我之前写的《关于python装饰器结合递归的理解》一篇随笔便于理解）

实现一个memoization修饰器。所有递归函数都能因memoization而提速，那么来试试常用的斐波那契数列例子。使用递归算法实现斐波那契数列，直接了当，但性能问题较大，即使对于很小的数值也是如此。首先来看看朴素的实现方法（文件fibonacci_naive.py）。

def fibonacci(n):
	assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
	return n if n in (0, 1) else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    t = Timer('fibonacci(8)', 'from __main__ import fibonacci')
    print(t.timeit())

执行一下这个例子就知道这种实现的速度有多慢了。计算第8个斐波那契数要花费17秒。运行的样例输出如下所示。

16.669270177000726

使用memoization方法看看能否改善。在下面的代码中，我们使用一个dict来缓存斐波那契数列中已经计算好的数值，同时也修改传给fabonacci()函数的参数，计算第100个斐波那契数，而不是第8个。

known = {0:0, 1:1}
def fibonacci(n):
    assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
    if n in known:
    	return known[n]
    res = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
    known[n] = res
    return res
if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    t = Timer('fibonacci(100)', 'from __main__ import fibonacci')
    print(t.timeit())

执行基于memoization的代码实现，可以看到性能得到了极大的提升，甚至对于计算大的数值性能也是可接受的。运行的样例输出如下所示。

0.31532211999729043

但这种方法有一些问题。虽然性能不再是一个问题，但代码也没有不使用memoization时那样简洁。如果我们决定扩展代码，加入更多的数学函数，并将其转变成一个模块，那又会是什么样的呢？假设决定加入的下一个函数是nsum()，该函数返回前n个数字的和。注意这个函数已存在于math模块中，名为fsum()，但我们也能很容易就能想到标准库中还没有、但是对我们模块有用的其他函数（例如，帕斯卡三角形、埃拉托斯特尼筛法等）。所以暂且不必在意示例函数是否已存在。使用memoization实现nsum()函数的代码如下所示。

known_sum = {0:0}
def nsum(n):
assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
    if n in known_sum:
   		return known_sum[n]
    res = n + nsum(n-1)
    known_sum[n] = res
    return res

你有没有注意到其中的问题？多了一个名为known_sum的新字典，为nsum提供缓存作用，并且函数本身也比不使用memoization时的更复杂。这个模块逐步变得不必要地复杂。保持递归函数与朴素版本的一样简单，但在性能上又能与使用memoization的函数相近，这可能吗？幸运的是，确实可能，解决方案就是使用修饰器模式。

首先创建一个如下面的例子所示的memoize()函数。这个修饰器接受一个需要使用memoization的函数fn作为输入，使用一个名为known的dict作为缓存。函数functools.wraps()是一个为创建修饰器提供便利的函数；虽不强制，但推荐使用，因为它能保留被修饰函数的文档和签名。这种情况要求参数列表args，因为被修饰的函数可能有输入参数。如果fibonacci()和nsum()不需要任何参数，那么使用args确实是多余的，但它们是需要参数n的。

import functools
    def memoize(fn):
        known = dict()
        
        @functools.wraps(fn)
        def memoizer(*args):
            if args not in known:
           		known[args] = fn(*args)
        	return known[args]
        return memoizer

现在，对朴素版本的函数应用memoize()修饰器。这样既能保持代码的可读性又不影响性能。我们通过修饰（或修饰行）来应用一个修饰器。修饰使用@name语法，其中name是指我们想要使用的修饰器的名称。这其实只不过是一个简化修饰器使用的语法糖。来看看下面的例子中如何对我们的递归函数使用memoize()修饰器。

@memoize
def nsum(n):
    '''返回前n个数字的和'''
    assert(n >= 0), 'n must be <= 0'
    return 0 if n == 0 else n + nsum(n-1)
    
@memoize
def fibonacci(n):
    '''返回斐波那契数列的第n个数'''
    assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
    return n if n in (0, 1) else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

代码的最后一部分展示如何使用被修饰的函数，并测量其性能。 measure是一个字典列表，用于避免代码重复。注意__name__和__doc__分别是如何展示正确的函数名称和文档字符串值的。尝试memoize()中删除@functools.wraps(fn)修饰，看看是否仍旧如此 。

if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    measure = [ {'exec':'fibonacci(100)', 'import':'fibonacci',
    'func':fibonacci},{'exec':'nsum(200)', 'import':'nsum',
    'func':nsum} ]
    for m in measure:
        t = Timer('{}'.format(m['exec']), 'from __main__ import{}'.format(m['import']))
        print('name: {}, doc: {}, executing: {}, time{}'.format(m['func'].__name__, m['func'].__doc__,m['exec'], t.timeit()))

完整代码及输出：

import functools
def memoize(fn):
    known = dict()
    @functools.wraps(fn)
    def memoizer(*args):
        if args not in known:
        	known[args] = fn(*args)
        return known[args]
    return memoizer
@memoize
def nsum(n):
    '''返回前n个数字的和'''
    assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
    return 0 if n == 0 else n + nsum(n-1)
@memoize
def fibonacci(n):
    '''返回斐波那契数列的第n个数'''
    assert(n >= 0), 'n must be >= 0'
    return n if n in (0, 1) else fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer
    measure = [ {'exec':'fibonacci(100)', 'import':'fibonacci','func':fibonacci},{'exec':'nsum(200)', 'import':'nsum','func':nsum} ]
    for m in measure:
    	t = Timer('{}'.format(m['exec']), 'from __main__ import{}'.format(m['import']))
    print('name: {}, doc: {}, executing: {}, time{}'.format(m['func'].__name__, m['func'].__doc__,m['exec'], t.timeit()))

输出：

name: fibonacci, doc: Returns the nth number of the Fibonacci
sequence, executing: fibonacci(100), time: 0.4169441329995607
name: nsum, doc: Returns the sum of the first n numbers,
executing: nsum(200),

5. 小结

我们使用修饰器模式来扩展一个对象的行为，无需使用继承，非常方便。 Python进一步扩展了修饰器的概念，允许我们无需使用继承或组合就能扩展任意可调用对象（函数、方法或类）的行为。我们可以使用Python内置的修饰器特性。