装饰器模式

开闭原则

开:对扩展开放
闭:对修改关闭

对象增强方式

一般来说实现对象增强的方式有3种:

  • 继承
  • 代理
  • 装饰器

装饰器模式

函数装饰

#include <iostream>
#include <functional>
using namespace std;

template <typename R, typename... Args>
struct Logger3
{
    Logger3(function<R(Args...)> func) : func_(func)
    {
    }

    R operator()(Args... args)
    {
        cout << "start" << endl;
        R result = func_(args...);
        cout << "end" << endl;
        return result;
    }

    function<R(Args...)> func_;
};

template <typename R, typename... Args>
auto make_logger3(R (*func)(Args...))
{
    return Logger3<R, Args...>(std::function<R(Args...)>(func));
}

double add(double a, double b)
{
    return a + b;
}

long my_abs(int a)
{
    return a > 0 ? a : -a;
}

int main()
{
    auto caller = make_logger3(add);
    auto result = caller(2.1, 3.2);
    cout << result << endl;

    auto caller2 = make_logger3(my_abs);
    auto result2 = caller2(-100);
    cout << result2 << endl;
}
python 装饰器

装饰器本质是个python函数,是由闭包支持。

  • 常规写法
@decorator
def func(*args, **kwargs):
    do_something()
  • 应用
    • 函数执行时间统计

      import time
      def calculate_function_run_time(func):
          def call_fun(*args, **kwargs):
              start_time = time.time()
              f = func(*args, **kwargs)
              end_time = time.time()
              print('{0} run time:{1} ms'.format(func.__name__, 1000 * int(end_time - start_time)))
              return f
        
          return call_fun
      
      
      @calculate_function_run_time
      def test1():
          for i in range(100000000):
              i = i + 1
      
      if __name__ == "__main__":
          test1()
      
    • 引入日志

    • 执行函数前的预备处理

    • 执行函数后的清理功能

    • 权限校验

      user_list = [
      {'name': 'sb1', 'passwd': '123'},
      {'name': 'sb2', 'passwd': '123'},
      {'name': 'sb3', 'passwd': '123'},
      {'name': 'sb4', 'passwd': '123'}]
      
      client_dic = {'username': None, 'login': False}
      
      def auth_func(func):
          def wrapper(*args, **kwargs):
              if client_dic['username'] and client_dic['login']:
                  res = func(*args, **kwargs)
                  return res
      
              user_name = 'sb1'
              password = '123'
      
          # 对比列表, 检查用户名和密码是否正确
          for user_dic in user_list:
              if user_name == user_dic['name'] and password == user_dic['passwd']:
                  client_dic['username'] = user_dic['name']
                  client_dic['login'] = True
                  res = func(*args, **kwargs)
                  return res
          else:
              print('用户名或者密码错误!')
      
      return wrapper
      
      
      @auth_func
      def index():
          print("欢迎来到主页")
      
      
      @auth_func
      def home(name):
          print("欢迎回家:%s" % name)
      
      
      if __name__ == '__main__':
          index()
          home('sb1')
      
    • 缓存

    • 事物处理

Java IO流中的装饰器
image.png
和代理模式的异同

两者都是对类的方法进行扩展,但装饰器模式强调的是增强自身,在被装饰之后nenggo

参考资料

  1. https://www.jianshu.com/p/d80b6b4b76fc
  2. https://blog.csdn.net/qq_33531400/article/details/79324551
  3. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5ODAwODM0Mg%3D%3D&mid=2247483679&idx=1&sn=0469fc64b030ad57660294bba1a1c453&chksm=c0685566f71fdc7059d6f92ecc82097d8a556c7e8d97c3a5a5e6b3b6bcc1e08735a17d828343&token=1492230032&lang=zh_CN
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