零、修飾器模式

當我們相對一個物件新增新功能的時候，無非就是下面這三種方法：

• 直接修改物件所屬類
• 使用組合
• 使用繼承
  這裡我們會優先考慮使用直接修改物件類，如果行不通我們會使用組合，最次的情況我們才會使用繼承。但是繼承會導致程式碼難以服用，因為繼承的關係是靜態的，而且應用於整個類以及類的例項。這裡我們引入修飾器模式作為第四種方法，修飾器模式優於組合和繼承。
• 什麼是修飾器模式
  是對Python語法的動態改變，用於擴充套件一個類、方法或者函式的行為，動態的擴充套件一個物件的功能，以透明的方式動態的將功能新增到一個物件中。實現角度來說，修飾器就是一個可呼叫的物件，接受一個函式物件作為輸入，並返回另一個函式物件。

一、身邊的例子

• 槍支
  通過對槍支增加槍托、瞄準鏡、消音器等外設增加槍支的威力和精準度。這裡的槍托、瞄準鏡和消音器就是修飾器

• Django
  Django大量使用了修飾器，其中經典的是試圖修飾器

二、什麼情況下使用

• 擴充套件一個物件，但又不能影響物件內容的情況下

三、應用案例

import functools


def memoize(fn):
    known = dict()

    @functools.wraps(fn)
    def memoizer(*args):
        if args not in known:
            known[args] = fn(*args)
        return
 
 known[args]

    return memoizer


@memoize
def nsum(n):
    '''
    返回前N個數字的和
    :param n:
    :return:
    '''
    assert (n >= 0), 'n must be >=0'
    return 0 if n == 0 else n + nsum(n - 1)


@memoize
def fibonacci(n):
    '''
    返回斐波那契額數列的第N個數
    :param n:
    :return:
    '''
    assert (n >= 0
 
), 'n must be >=0'
    return n if n in (0, 1) else fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)


if __name__ == '__main__':
    from timeit import Timer

    measure = [
        {'exec': 'fibonacci(100)', 'import': 'fibonacci', 'func': fibonacci},
        {'exec': 'nsum(100)', 'import': 'nsum', 'func': nsum}
    ]
    for m in measure:
        t = Timer('{}'.format(m['exec']), 'from __main__ import {}'.format(m['import']))
        print(
            'name:{},doc:{},executing:{},time:{}'.format(m['func'].__name__, m['func'].__doc__, m['exec'], t.timeit()))