Python 中@lazyprop 裝飾器的用法
安裝
pip install lazyprop
例子1
from lazyprop import lazyprop
class Foo(object):
def __init__(self):
self.load_count = 0
@lazyprop
def lazy(self):
self.load_count += 1
f = Foo()
f.lazy
f.lazy
f.lazy
print(f.load_count)
輸出：
1
例子2
from lazyprop import lazyprop
class Foo(object):
def __init__(self):
self.load_count = 0
# @lazyprop
def lazy(self):
self.load_count += 1
f = Foo()
f.lazy
f.lazy
f.lazy
print(f.load_count)
輸出：
0
補充：python語言中的AOP利器：裝飾器
一、前言
面向切面編程（AOP）是一種編程思想，與OOP并不矛盾，只是它們的關注點相同。面向對象的目的在于抽象和管理，而面向切面的目的在于解耦和復用。
舉兩個大家都接觸過的AOP的例子：
1）java中mybatis的@Transactional注解，大家知道被這個注解注釋的函數立即就能獲得DB的事務能力。
2）python中的with threading.Lock()，大家知道，被這個with代碼塊包裹的部分立即獲得同步的鎖機制。
這樣我們把事務和加鎖這兩種與業(yè)務無關的邏輯抽象出來，在邏輯上解耦，并且可以輕松的做到代碼復用。
二、上下文管理器contextlib
當然你可以使用with上下文管理器實現一些AOP的思想，這里有個模塊叫contextlib可以幫助你簡易的實現上下文管理器。
上下文管理最常見的例子是with open('file') as fh，回收打開句柄的例子。
這種方式還是比較麻煩的，下面我們看一下python中的裝飾器怎么樣實現AOP編程。
三、裝飾器：AOP的語法糖
python中的裝飾器就是設計來實現切面注入功能的。下面給出幾個例子，這幾個例子都是在生產環(huán)境驗證過的。
其中的任務管理機是偽代碼，需要自己實現寫數據庫的邏輯。
1、重試邏輯
只要do函數被@retry_exp裝飾，便可以獲得指數退避的重試能力。
@retry_exp(max_retries=10)
def do():
# do whatever
pass
那retry_exp是如何實現的呢？
def retry_exp(max_retries=3, max_wait_interval=10, period=1, rand=False):
def _retry(func):
def __retry(*args, **kwargs):
MAX_RETRIES = max_retries
MAX_WAIT_INTERVAL = max_wait_interval
PERIOD = period
RAND = rand
retries = 0
error = None
ok = False
while retries < MAX_RETRIES:
try:
ret = func(*args, **kwargs)
ok = True
return ret
except Exception, ex:
error = ex
finally:
if not ok:
sleep_time = min(2 ** retries * PERIOD if not RAND else randint(0, 2 ** retries) * PERIOD, MAX_WAIT_INTERVAL)
time.sleep(sleep_time)
retries += 1
if retries == MAX_RETRIES:
if error:
raise error
else:
raise Exception("unknown")
return __retry
return _retry
2、降級開關
只要do函數被@degrade裝飾，就會安裝app名稱校驗redis里的開關，一旦發(fā)現開關關閉，則do函數不被執(zhí)行，也就是降級。
@degrade
def do(app):
# do whatever
pass
那么degrade是怎樣實現的呢？
def degrade(app):
def _wrapper(function):
def __wrapper(*args, **kwargs):
value = None
try:
redis = codis_pool.get_connection()
value = redis.get("dmonitor:degrade:%s" % app)
except Exception, _:
logger.info(traceback.format_exc())
if not value or int(value) != 1:
function()
logger.info("[degrade] is_on: %s" % app)
else:
logger.info("[degrade] is_off: %s" % app)
return __wrapper
return _wrapper
3、任務狀態(tài)機
這個是最常用的，我們需要跟蹤落盤DB一個任務的執(zhí)行狀態(tài)(等待調度，執(zhí)行中，執(zhí)行成功，執(zhí)行失敗)
一旦do方法被@tasks_decorator裝飾，就獲得了這樣的能力。對item_param(是個json)中task_id指明的任務進行狀態(tài)管理。
@tasks_decorator
def do(item_param):
# do whatever
pass
tasks_decorator是怎樣實現的呢？
def tasks_decorator(function):
def _wrap(*args, **kwargs):
param_dict = kwargs.get('item_param')
task_id = param_dict.get('task_id')
try:
param_dict.update({'status': TaskStatus.Waiting, 'start_time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})
try:
manager_dao.save_task(param_dict)
except Exception, ex:
pass
_update_task_status(task_id, TaskStatus.Doing)
function(*args, **kwargs)
_update_task_status(task_id, TaskStatus.Done)
except Exception as e:
time.sleep(0.5)
_update_task_status(task_id, TaskStatus.Fail, unicode(e.message))
raise
return _wrap
4、全局唯一性
在分布式+異步環(huán)境中，如果想保證exactly once是需要額外的邏輯的，其實主要是實現唯一鍵，一旦唯一鍵實現了，就可以使用公共緩存redis進行唯一鍵判定了。
do函數被unique裝飾，那么對于task_id對應的任務，全局只會執(zhí)行一次。
@unique
def do(task_id):
# do whatever
pass
unique是怎樣實現的呢？
def unique(function):
def _wrap(*args, **kwargs):
task_id = kwargs.get('task_id')
try:
redis = codis_pool.get_connection()
key = "unique:%s" % task_id
if not redis.setnx(key):
redis.expire(key, 24*60*60)
function(*args, **kwargs)
except Exception as e:
logger.error(traceback.format_exc())
raise
return _wrap
四、總結
AOP在少量增加代碼復雜度的前提下，顯著的獲得以下優(yōu)點：
1、使得功能邏輯和業(yè)務邏輯解耦，功能和業(yè)務的修改完全獨立，代碼結構清晰，開發(fā)方便
2、一鍵注入，代碼復用程度高，擴展方便
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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