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 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:
Hao
前面有个 @hello 的“注解”,hello
就是我们前面定义的函数 hello
;hello
函数中,其需要一个 fn
的参数(这就是用来做回调的函数);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)
嘿!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 wrapper,wrapper 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:
__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。__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。
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:
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。)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——我们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,其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 Java,Python 是动态语言,而 Java 有语言虚拟机,所以它们可以干好些比较变态的事,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:
decoPtr
,就是完成修饰后的函数。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,看上去不是那么的漂亮,但是 it works。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!
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。