下面是针对“Python设计模式之代理模式简单示例”的完整攻略:
简介
代理模式是一种结构型设计模式,允许你提供对象的替代品或代表,以控制对这个对象的访问。在有些情况下,直接访问对象是不方便或者不符合需要,使用代理对象来间接访问对象,可以更好地控制对对象的访问。
实现示例
示例一
假设我们有一个文件下载器,可以通过给定的URL下载文件,代码如下:
import requests
class FileDownloader:
def download_file(self, url):
return requests.get(url).content
现在我们想要对下载文件的流量进行统计,我们可以直接修改FileDownloader类,在每次文件下载完成后记录下载流量,但这个做法不太符合“开放封闭原则”,即不应该修改已经存在的类,这样做会影响到类的稳定性。
使用代理模式,我们可以将下载器的核心功能保持不变,另外再创建一个代理类CountingProxy,来计算文件下载的流量,示例代码如下:
class CountingProxy:
def __init__(self, downloader: FileDownloader):
self.downloader = downloader
self.total_download_size = 0
def download_file(self, url):
content = self.downloader.download_file(url)
self.total_download_size += len(url)
return content
def get_total_download_size(self):
return self.total_download_size
我们在CountingProxy类中添加了一个属性total_download_size
用来保存所有下载的文件大小总和。在download_file方法中,我们通过调用FileDownloader的download_file方法来实际下载文件,并在下载完成后更新total_download_size属性。
使用示例:
if __name__ == '__main__':
downloader = FileDownloader()
proxy = CountingProxy(downloader)
file_content = proxy.download_file("http://example.com/test.file")
print("Total download size: ", proxy.get_total_download_size())
示例二
另外一个常见的示例是缓存代理,当我们需要对某个操作的结果进行缓存时,可以使用代理模式来实现。
例如,我们有一个计算函数,计算结果比较耗时:
def compute(n):
result = 0
for i in range(1, n+1):
result += i
return result
现在我们想对计算结果进行缓存,下次再调用时就可以直接返回缓存结果了,这个类可以使用代理模式来实现:
class CachingProxy:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.cache = {}
def __call__(self, n):
if n not in self.cache:
self.cache[n] = self.func(n)
return self.cache[n]
我们在代理类CachingProxy中,使用了内置的__call__方法,使得CachingProxy对象可以像函数一样调用。在这个方法中,我们检查参数n是否在cache中已经有了缓存结果,如果没有则调用实际的函数func进行计算,并将计算结果缓存到cache中。
使用示例:
if __name__ == '__main__':
func = CachingProxy(compute)
result1 = func(10) # 第一次计算
result2 = func(10) # 第二次计算,从缓存中取出结果
assert result1 == result2
结论
代理模式适用于需要在不影响对象本身功能的情况下,新增一些额外的操作。其中最常见的代理模式是远程代理、虚拟代理、保护代理和缓存代理等。在实践中使用代理模式可以帮助我们更好地解决复杂问题。
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