CategoryResourceRepost/极客时间专栏/geek/左耳听风/编程范式/34 | 编程范式游记(5)- 修饰器模式.md
louzefeng bf99793fd0 del
2024-07-09 18:38:56 +00:00

18 KiB
Raw Blame History

在上一篇文章中我们领略了函数式编程的趣味和魅力主要讲了函数式编程的主要技术。还记得有哪些吗递归、Map、Reduce、Filter等并利用Python的Decorator和Generator功能将多个函数组合成了管道。

此时你心中可能会有个疑问这个decorator又是怎样工作的呢这就是本文中要讲述的内容“Decorator模式”又叫“修饰器模式”或是“装饰器模式”。

Python的Decorator

Python的Decorator在使用上和Java的Annotation以及C#的Attribute很相似就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是Java/C#的Annotation也很让人望而却步太过于复杂了。你要玩它需要先了解一堆Annotation的类库文档感觉几乎就是在学另外一门语言。

而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定完全就是语言层面的玩法一种函数式编程的技巧。

这是我最喜欢的一个模式了,也是一个挺好玩儿的东西,这个模式动用了函数式编程的一个技术——用一个函数来构造另一个函数。

好了我们先来点感性认识看一个Python修饰器的Hello World代码。

def hello(fn):
    def wrapper():
        print "hello, %s" % fn.__name__
        fn()
        print "goodbye, %s" % fn.__name__
    return wrapper
 
@hello
def Hao():
    print "i am Hao Chen"
 
Hao()

代码的执行结果如下:

$ python hello.py
hello, Hao
i am Hao Chen
goodbye, Hao

你可以看到如下的东西:

  • 函数 `Hao` 前面有个@hello的“注解”`hello` 就是我们前面定义的函数 `hello`
  • 在 `hello` 函数中,其需要一个 `fn` 的参数(这就是用来做回调的函数);
  • hello函数中返回了一个inner函数 `wrapper`,这个 `wrapper`函数回调了传进来的 `fn`,并在回调前后加了两条语句。
  • 对于Python的这个@注解语法糖Syntactic sugar来说当你在用某个@decorator来修饰某个函数 func 时,如下所示:

    @decorator
    def func():
        pass
    
    

    其解释器会解释成下面这样的语句:

    func = decorator(func)
    
    

    这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中然后再回调吗是的。但是我们需要注意那里还有一个赋值语句把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的 func

    我们再来看一个带参数的玩法:

    def makeHtmlTag(tag, *args, **kwds):
        def real_decorator(fn):
            css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) \
                                         if "css_class" in kwds else ""
            def wrapped(*args, **kwds):
                return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">"
            return wrapped
        return real_decorator
     
    @makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")
    @makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")
    def hello():
        return "hello world"
     
    print hello()
     
    # 输出:
    # <b class='bold_css'><i class='italic_css'>hello world</i></b>
    
    

    在上面这个例子中,我们可以看到:makeHtmlTag有两个参数。所以,为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功, makeHtmlTag 必需返回一个decorator这就是为什么我们在 makeHtmlTag 中加入了 real_decorator())。

    这样一来我们就可以进入到decorator的逻辑中去了——decorator得返回一个wrapperwrapper里回调 hello。看似那个 makeHtmlTag() 写得层层叠叠,但是,已经了解了本质的我们觉得写得很自然。

    我们再来看一个为其它函数加缓存的示例:

    from functools import wraps
    def memoization(fn):
        cache = {}
        miss = object()
     
        @wraps(fn)
        def wrapper(*args):
            result = cache.get(args, miss)
            if result is miss:
                result = fn(*args)
                cache[args] = result
            return result
     
        return wrapper
     
    @memoization
    def fib(n):
        if n < 2:
            return n
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)
    
    

    上面这个例子中是一个斐波那契数例的递归算法。我们知道这个递归是相当没有效率的因为会重复调用。比如我们要计算fib(5),于是其分解成 fib(4) + fib(3),而 fib(4) 分解成 fib(3) + fib(2)fib(3) 又分解成fib(2) + fib(1)……你可以看到,基本上来说,fib(3)fib(2)fib(1)在整个递归过程中被调用了至少两次。

    而我们用decorator在调用函数前查询一下缓存如果没有才调用有了就从缓存中返回值。一下子这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。wraps 的作用是保证 fib 的函数名不被 wrapper 所取代。

    除此之外Python还支持类方式的decorator。

    class myDecorator(object):
        def __init__(self, fn):
            print "inside myDecorator.__init__()"
            self.fn = fn
     
        def __call__(self):
            self.fn()
            print "inside myDecorator.__call__()"
     
    @myDecorator
    def aFunction():
        print "inside aFunction()"
     
    print "Finished decorating aFunction()"
     
    aFunction()
     
    # 输出:
    # inside myDecorator.__init__()
    # Finished decorating aFunction()
    # inside aFunction()
    # inside myDecorator.__call__()
    
    

    上面这个示例展示了用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员

    1. 一个是__init__()这个方法是在我们给某个函数decorate时被调用所以需要有一个 fn 的参数也就是被decorate的函数。
    2. 一个是__call__()这个方法是在我们调用被decorate的函数时被调用的。

    从上面的输出中,可以看到整个程序的执行顺序,这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。

    我们来看一个实际点的例子下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例

    class MyApp():
        def __init__(self):
            self.func_map = {}
     
        def register(self, name):
            def func_wrapper(func):
                self.func_map[name] = func
                return func
            return func_wrapper
     
        def call_method(self, name=None):
            func = self.func_map.get(name, None)
            if func is None:
                raise Exception("No function registered against - " + str(name))
            return func()
     
    app = MyApp()
     
    @app.register('/')
    def main_page_func():
        return "This is the main page."
     
    @app.register('/next_page')
    def next_page_func():
        return "This is the next page."
     
    print app.call_method('/')
    print app.call_method('/next_page')
    
    

    注意上面这个示例中decorator类不是真正的decorator其中也没有__call__()并且wrapper返回了原函数。所以原函数没有发生任何变化。

    Go语言的Decorator

    Python有语法糖所以写出来的代码比较酷。但是对于没有修饰器语法糖这类语言写出来的代码会是怎么样的我们来看一下Go语言的代码。

    还是从一个Hello World开始。

    package main
    
    import "fmt"
    
    func decorator(f func(s string)) func(s string) {
        return func(s string) {
            fmt.Println("Started")
            f(s)
            fmt.Println("Done")
        }
    }
    
    func Hello(s string) {
        fmt.Println(s)
    }
    
    func main() {
        decorator(Hello)("Hello, World!")
    }
    
    

    可以看到,我们动用了一个高阶函数 decorator(),在调用的时候,先把 Hello() 函数传进去,然后其返回一个匿名函数。这个匿名函数中除了运行了自己的代码,也调用了被传入的 Hello() 函数。

    这个玩法和Python的异曲同工只不过Go并不支持像Python那样的@decorator语法糖。所以在调用上有些难看。当然如果要想让代码容易读一些你可以这样

    hello := decorator(Hello)
    hello("Hello")
    
    

    我们再来看一个为函数log消耗时间的例子

    type SumFunc func(int64, int64) int64
    
    func getFunctionName(i interface{}) string {
        return runtime.FuncForPC(reflect.ValueOf(i).Pointer()).Name()
    }
    
    func timedSumFunc(f SumFunc) SumFunc {
        return func(start, end int64) int64 {
            defer func(t time.Time) {
                fmt.Printf("--- Time Elapsed (%s): %v ---\n", 
                    getFunctionName(f), time.Since(t))
            }(time.Now())
            return f(start, end)
        }
    }
    
    func Sum1(start, end int64) int64 {
        var sum int64
        sum = 0
        if start > end {
            start, end = end, start
        }
        for i := start; i <= end; i++ {
            sum += i
        }
        return sum
    }
    
    func Sum2(start, end int64) int64 {
        if start > end {
            start, end = end, start
        }
        return (end - start + 1) * (end + start) / 2
    }
    
    func main() {
    
        sum1 := timedSumFunc(Sum1)
        sum2 := timedSumFunc(Sum2)
    
        fmt.Printf("%d, %d\n", sum1(-10000, 10000000), sum2(-10000, 10000000))
    }
    
    

    关于上面的代码:

  • 有两个 Sum 函数,`Sum1()` 函数就是简单地做个循环,`Sum2()` 函数动用了数据公式。(注意:`start` 和 `end` 有可能有负数的情况。)
  • 代码中使用了Go语言的反射机制来获取函数名。
  • 修饰器函数是 `timedSumFunc()`。
  • 再来看一个 HTTP 路由的例子:

    func WithServerHeader(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
        return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
            log.Println("--->WithServerHeader()")
            w.Header().Set("Server", "HelloServer v0.0.1")
            h(w, r)
        }
    }
     
    func WithAuthCookie(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
        return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
            log.Println("--->WithAuthCookie()")
            cookie := &http.Cookie{Name: "Auth", Value: "Pass", Path: "/"}
            http.SetCookie(w, cookie)
            h(w, r)
        }
    }
     
    func WithBasicAuth(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
        return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
            log.Println("--->WithBasicAuth()")
            cookie, err := r.Cookie("Auth")
            if err != nil || cookie.Value != "Pass" {
                w.WriteHeader(http.StatusForbidden)
                return
            }
            h(w, r)
        }
    }
     
    func WithDebugLog(h http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
        return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
            log.Println("--->WithDebugLog")
            r.ParseForm()
            log.Println(r.Form)
            log.Println("path", r.URL.Path)
            log.Println("scheme", r.URL.Scheme)
            log.Println(r.Form["url_long"])
            for k, v := range r.Form {
                log.Println("key:", k)
                log.Println("val:", strings.Join(v, ""))
            }
            h(w, r)
        }
    }
    func hello(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Printf("Received Request %s from %s\n", r.URL.Path, r.RemoteAddr)
        fmt.Fprintf(w, "Hello, World! "+r.URL.Path)
    }
    
    

    上面的代码中我们写了多个函数。有写HTTP响应头的有写认证Cookie的有检查认证Cookie的有打日志的……在使用过程中我们可以把其嵌套起来使用在修饰过的函数上继续修饰这样就可以拼装出更复杂的功能。

    func main() {
        http.HandleFunc("/v1/hello", WithServerHeader(WithAuthCookie(hello)))
        http.HandleFunc("/v2/hello", WithServerHeader(WithBasicAuth(hello)))
        http.HandleFunc("/v3/hello", WithServerHeader(WithBasicAuth(WithDebugLog(hello))))
        err := http.ListenAndServe(":8080", nil)
        if err != nil {
            log.Fatal("ListenAndServe: ", err)
        }
    }
    
    

    当然如果一层套一层不好看的话我们可以使用pipeline的玩法需要先写一个工具函数——用来遍历并调用各个decorator

    type HttpHandlerDecorator func(http.HandlerFunc) http.HandlerFunc
     
    func Handler(h http.HandlerFunc, decors ...HttpHandlerDecorator) http.HandlerFunc {
        for i := range decors {
            d := decors[len(decors)-1-i] // iterate in reverse
            h = d(h)
        }
        return h
    }
    
    

    然后,我们就可以像下面这样使用了。

    http.HandleFunc("/v4/hello", Handler(hello,
                    WithServerHeader, WithBasicAuth, WithDebugLog))
    
    

    这样的代码是不是更易读了一些pipeline的功能也就出来了。

    不过对于Go的修饰器模式还有一个小问题——好像无法做到泛型就像上面那个计算时间的函数一样它的代码耦合了需要被修饰的函数的接口类型无法做到非常通用。如果这个事解决不了那么这个修饰器模式还是有点不好用的。

    因为Go语言不像Python和JavaPython是动态语言而Java有语言虚拟机所以它们可以干许多比较变态的事儿然而Go语言是一个静态的语言这意味着其类型需要在编译时就要搞定否则无法编译。不过Go语言支持的最大的泛型是interface{}还有比较简单的Reflection机制在上面做做文章应该还是可以搞定的。

    废话不说下面是我用Reflection机制写的一个比较通用的修饰器为了便于阅读我删除了出错判断代码

    func Decorator(decoPtr, fn interface{}) (err error) {
        var decoratedFunc, targetFunc reflect.Value
     
        decoratedFunc = reflect.ValueOf(decoPtr).Elem()
        targetFunc = reflect.ValueOf(fn)
     
        v := reflect.MakeFunc(targetFunc.Type(),
            func(in []reflect.Value) (out []reflect.Value) {
                fmt.Println("before")
                out = targetFunc.Call(in)
                fmt.Println("after")
                return
            })
     
        decoratedFunc.Set(v)
        return
    }
    
    

    上面的代码动用了 reflect.MakeFunc() 函数制作出了一个新的函数,其中的 targetFunc.Call(in) 调用了被修饰的函数。关于Go语言的反射机制推荐官方文章——《The Laws of Reflection》,在这里我不多说了。

    上面这个 Decorator() 需要两个参数:

    • 第一个是出参 decoPtr ,就是完成修饰后的函数。
    • 第二个是入参 fn ,就是需要修饰的函数。

    这样写是不是有些二的确是的。不过这是我个人在Go语言里所能写出来的最好的代码了。如果你知道更优雅的写法请你一定告诉我

    好的,让我们来看一下使用效果。首先,假设我们有两个需要修饰的函数:

    func foo(a, b, c int) int {
        fmt.Printf("%d, %d, %d \n", a, b, c)
        return a + b + c
    }
     
    func bar(a, b string) string {
        fmt.Printf("%s, %s \n", a, b)
        return a + b
    }
    
    

    然后,我们可以这样做:

    type MyFoo func(int, int, int) int
    var myfoo MyFoo
    Decorator(&myfoo, foo)
    myfoo(1, 2, 3)
    
    

    你会发现,使用 Decorator() 时,还需要先声明一个函数签名,感觉好傻啊。一点都不泛型,不是吗?谁叫这是有类型的静态编译的语言呢?

    嗯。如果你不想声明函数签名,那么也可以这样:

    mybar := bar
    Decorator(&mybar, bar)
    mybar("hello,", "world!")
    
    

    好吧看上去不是那么得漂亮但是it does work。看样子Go语言目前本身的特性无法做成像Java或Python那样对此我们只能多求Go语言多放糖了

    小结

    好了,讲了那么多的例子,看了那么多的代码,我估计你可能有点晕,让我们来做个小结吧。

    通过上面Python和Go修饰器的例子我们可以看到所谓的修饰器模式其实是在做下面的几件事。

  • 表面上看,修饰器模式就是扩展现有的一个函数的功能,让它可以干一些其他的事,或是在现有的函数功能上再附加上一些别的功能。
  • 除了我们可以感受到**函数式编程**下的代码扩展能力,我们还能感受到函数的互相和随意拼装带来的好处。
  • 但是深入看一下我们不难发现Decorator这个函数其实是可以修饰几乎所有的函数的。于是这种可以通用于其它函数的编程方式可以很容易地将一些非业务功能的、属于控制类型的代码给抽象出来所谓的控制类型的代码就是像for-loop或是打日志或是函数路由或是求函数运行时间之类的非业务功能性的代码
  • 以下是《编程范式游记》系列文章的目录,方便你了解这一系列内容的全貌。这一系列文章中代码量很大,很难用音频体现出来,所以没有录制音频,还望谅解。