6、Python与设计模式--装饰器模式-阿里云开发者社区

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6、Python与设计模式--装饰器模式

简介: #一、快餐点餐系统(3) 又提到了那个快餐点餐系统,不过今天我们只以其中的一个类作为主角:饮料类。首先,回忆下饮料类: ``` class Beverage(): name = "" price = 0.0 type = "BEVERAGE" def getPrice(self): return self.price def

一、快餐点餐系统(3)

又提到了那个快餐点餐系统,不过今天我们只以其中的一个类作为主角:饮料类。首先,回忆下饮料类:

class Beverage():
    name = ""
    price = 0.0
    type = "BEVERAGE"
    def getPrice(self):
        return self.price
    def setPrice(self, price):
        self.price = price
    def getName(self):
        return self.name


class coke(Beverage):
    def __init__(self):
        self.name = "coke"
        self.price = 4.0


class milk(Beverage):
    def __init__(self):
        self.name = "milk"
        self.price = 5.0

除了基本配置,快餐店卖可乐时,可以选择加冰,如果加冰的话,要在原价上加0.3元;卖牛奶时,可以选择加糖,如果加糖的话,要原价上加0.5元。怎么解决这样的问题?可以选择装饰器模式来解决这一类的问题。首先,定义装饰器类:

class drinkDecorator():
    def getName(self):
        pass
    def getPrice(self):
        pass

class iceDecorator(drinkDecorator):
    def __init__(self,beverage):
        self.beverage=beverage
    def getName(self):
        return self.beverage.getName()+" +ice"
    def getPrice(self):
        return self.beverage.getPrice()+0.3
    
class sugarDecorator(drinkDecorator):
    def __init__(self,beverage):
        self.beverage=beverage
    def getName(self):
        return self.beverage.getName()+" +sugar"
    def getPrice(self):
        return self.beverage.getPrice()+0.5

构建好装饰器后,在具体的业务场景中,就可以与饮料类进行关联。以可乐+冰为例,示例业务场景如下:

if  __name__=="__main__":
    coke_cola=coke()
    print "Name:%s"%coke_cola.getName()
    print "Price:%s"%coke_cola.getPrice()
    ice_coke=iceDecorator(coke_cola)
    print "Name:%s" % ice_coke.getName()
    print "Price:%s" % ice_coke.getPrice()

打印结果如下:
Name:coke
Price:4.0
Name:coke +ice
Price:4.3

二、装饰器模式

装饰器模式定义如下:动态地给一个对象添加一些额外的职责。在增加功能方面,装饰器模式比生成子类更为灵活。
f1.png
装饰器模式和上一节说到的代理模式非常相似,可以认为,装饰器模式就是代理模式的一个特殊应用,两者的共同点是都具有相同的接口,不同点是侧重对主题类的过程的控制,而装饰模式则侧重对类功能的加强或减弱。
上一次说到,JAVA中的动态代理模式,是实现AOP的重要手段。而在Python中,AOP通过装饰器模式实现更为简洁和方便。
先来解释一下什么是AOP。AOP即Aspect Oriented Programming,中文翻译为面向切面的编程,它的含义可以解释为:如果几个或更多个逻辑过程中(这类逻辑过程可能位于不同的对象,不同的接口当中),有重复的操作行为,就可以将这些行为提取出来(即形成切面),进行统一管理和维护。举例子说,系统中需要在各个地方打印日志,就可以将打印日志这一操作提取出来,作为切面进行统一维护。
从编程思想的关系来看,可以认为AOP和OOP(面向对象的编程)是并列关系,二者是可以替换的,也可以结合起来用。实际上,在Python语言中,是天然支持装饰器的,如下例:

def log(func):
    def wrapper(*args, **kw):
        print 'call %s():' % func.__name__
        return func(*args, **kw)
    return wrapper

@log
def now():
    print '2016-12-04'
if  __name__=="__main__":
    now()

打印如下:
call now():
2016-12-04
log接口就是装饰器的定义,而Python的@语法部分则直接支持装饰器的使用。
如果要在快餐点餐系统中打印日志,该如何进行AOP改造呢?可以借助类的静态方法或者类方法来实现:

class LogManager:
    @staticmethod
    def log(func):
        def wrapper(*args):
            print "Visit Func %s"%func.__name__
            return func(*args)
        return wrapper

在需要打印日志的地方直接@LogManager.log,即可打印出访问的日志信息。如,在beverage类的函数前加上@LogManager.log,场景类保持不变,则打印结果如下:
Visit Func getName
Name:coke
Visit Func getPrice
Price:4.0
Visit Func getName
Name:coke +ice
Visit Func getPrice
Price:4.3

三、装饰器模式的优点和应用场景

优点:
1、装饰器模式是继承方式的一个替代方案,可以轻量级的扩展被装饰对象的功能;
2、Python的装饰器模式是实现AOP的一种方式,便于相同操作位于不同调用位置的统一管理。
应用场景:
1、需要扩展、增强或者减弱一个类的功能,如本例。

四、装饰器模式的缺点

1、多层装饰器的调试和维护有比较大的困难。

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