设计模式之装饰器模式

目录

• 快餐点餐系统
• 装饰器模式
• 装饰器模式的优点和应用场景
  • 优点
  • 应用场景
• 装饰器模式的缺点

 

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快餐点餐系统#

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

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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

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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

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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

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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。

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：

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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

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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

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装饰器模式的优点和应用场景#

优点#

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1 2	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#

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1	需要扩展、增强或者减弱一个类的功能，如本例

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装饰器模式的缺点#

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1	多层装饰器的调试和维护有比较大的困难