Python 中@lazyprop 装饰器的用法

安装

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)

输出：

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)

输出：

0

补充：python语言中的AOP利器：装饰器

一、前言

面向切面编程（AOP）是一种编程思想，与OOP并不矛盾，只是它们的关注点相同。面向对象的目的在于抽象和管理，而面向切面的目的在于解耦和复用。

举两个大家都接触过的AOP的例子：

1）java中mybatis的@Transactional注解，大家知道被这个注解注释的函数立即就能获得DB的事务能力。

2）python中的with threading.Lock()，大家知道，被这个with代码块包裹的部分立即获得同步的锁机制。

这样我们把事务和加锁这两种与业务无关的逻辑抽象出来，在逻辑上解耦，并且可以轻松的做到代码复用。

二、上下文管理器contextlib

当然你可以使用with上下文管理器实现一些AOP的思想，这里有个模块叫contextlib可以帮助你简易的实现上下文管理器。

上下文管理最常见的例子是with open('file') as fh，回收打开句柄的例子。

这种方式还是比较麻烦的，下面我们看一下python中的装饰器怎么样实现AOP编程。

三、装饰器：AOP的语法糖

python中的装饰器就是设计来实现切面注入功能的。下面给出几个例子，这几个例子都是在生产环境验证过的。

其中的任务管理机是伪代码，需要自己实现写数据库的逻辑。

1、重试逻辑

只要do函数被@retry_exp装饰，便可以获得指数退避的重试能力。

@retry_exp(max_retries=10)
def do():
    # do whatever
    pass

那retry_exp是如何实现的呢？

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、降级开关

只要do函数被@degrade装饰，就会安装app名称校验redis里的开关，一旦发现开关关闭，则do函数不被执行，也就是降级。

@degrade
def do(app):
    # do whatever
    pass

那么degrade是怎样实现的呢？

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、任务状态机

这个是最常用的，我们需要跟踪落盘DB一个任务的执行状态(等待调度，执行中，执行成功，执行失败)

一旦do方法被@tasks_decorator装饰，就获得了这样的能力。对item_param(是个json)中task_id指明的任务进行状态管理。

@tasks_decorator
def do(item_param):
    # do whatever
    pass

tasks_decorator是怎样实现的呢？

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+异步环境中，如果想保证exactly once是需要额外的逻辑的，其实主要是实现唯一键，一旦唯一键实现了，就可以使用公共缓存redis进行唯一键判定了。

do函数被unique装饰，那么对于task_id对应的任务，全局只会执行一次。

@unique
def do(task_id):
    # do whatever
    pass

unique是怎样实现的呢？

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、总结

AOP在少量增加代码复杂度的前提下，显著的获得以下优点：

1、使得功能逻辑和业务逻辑解耦，功能和业务的修改完全独立，代码结构清晰，开发方便

2、一键注入，代码复用程度高，扩展方便

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持自学编程网。

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