Memento備忘錄模式
備忘錄模式一個最好想象的例子：undo! 它對對象的一個狀態進行了'快照'， 在你需要的時候恢復原貌。做前端會有一個場景：你設計一個表單，當點擊提交會對表單內容 驗證，這個時候你就要對用戶填寫的數據復制下來，當用戶填寫的不正確或者格式不對等問題， 就可以使用快照數據恢復用戶已經填好的，而不是讓用戶重新來一遍，不是嘛？
Python的例子
這裡實現了一個事務提交的例子
import copy
def Memento(obj, deep=False):
# 對你要做快照的對象做快照
state = (copy.copy if deep else copy.deepcopy)(obj.__dict__)
def Restore():
obj.__dict__ = state
return Restore
class Transaction:
deep = False
def __init__(self, *targets):
self.targets = targets
self.Commit()
# 模擬事務提交，其實就是初始化給每個對象往self.targets賦值
def Commit(self):
self.states = [Memento(target, self.deep) for target in self.targets]
# 回滾其實就是調用Memento函數，執行其中的閉包，將__dict__恢復
def Rollback(self):
for state in self.states:
state()
# 裝飾器的方式給方法添加這個事務的功能
def transactional(method):
# 這裡的self其實就是要保存的那個對象，和類的實例無關
def wrappedMethod(self, *args, **kwargs):
state = Memento(self)
try:
return method(self, *args, **kwargs)
except:
# 和上面的回滾一樣，異常就恢復
state()
raise
return wrappedMethod
class NumObj(object):
def __init__(self, value):
self.value = value
def __repr__(self):
return '<%s: %r>' % (self.__class__.__name__, self.value)
def Increment(self):
self.value += 1
@transactional
def DOStuff(self):
# 賦值成字符串，再自增長肯定會報錯的
self.value = '1111'
self.Increment()
if __name__ == '__main__':
n = NumObj(-1)
print n
t = Transaction(n)
try:
for i in range(3):
n.Increment()
print n
# 這裡事務提交會保存狀態從第一次的-1到2
t.Commit()
print '-- commited'
for i in range(3):
n.Increment()
print n
n.value += 'x' # will fail
print n
except:
# 回滾只會回顧到上一次comit成功的2 而不是-1
t.Rollback()
print '-- rolled back'
print n
print '-- now doing stuff ...'
try:
n.DOStuff()
except:
print '-> doing stuff failed!'
import traceback
traceback.print_exc(0)
pass
# 第二次的異常回滾n還是2, 整個過程都是修改NumObj的實例對象
print n
注意
當你要保存的狀態很大，可能會浪費大量內存
對象池模式
在開發中，我們總是用到一些和'池'相關的東西，比如 內存池，連接池，對象池，線程池.. 這裡說的對象池其實也就是一定數量已經創建好的對象的集合。為什麼要用對象池？ 創建對象是要付出代價的(我暫時還沒有研究過底層，只說我工作中體會的)， 比如pymongo就自帶線程池，這樣用完就放回到池裡再被重用，豈不是節省了創建的花費？
Python的例子
我這裡實現了個線程安全的簡單的對象池
import Queue
import types
import threading
from contextlib import contextmanager
class ObjectPool(object):
def __init__(self, fn_cls, *args, **kwargs):
super(ObjectPool, self).__init__()
self.fn_cls = fn_cls
self._myinit(*args, **kwargs)
def _myinit(self, *args, **kwargs):
self.args = args
self.maxSize = int(kwargs.get("maxSize",1))
self.queue = Queue.Queue()
def _get_obj(self):
# 因為傳進來的可能是函數，還可能是類
if type(self.fn_cls) == types.FunctionType:
return self.fn_cls(self.args)
# 判斷是經典或者新類
elif type(self.fn_cls) == types.ClassType or type(self.fn_cls) == types.TypeType:
return apply(self.fn_cls, self.args)
else:
raise "Wrong type"
def borrow_obj(self):
# 這個print 沒用，只是在你執行的時候告訴你目前的隊列數，讓你發現對象池的作用
print self.queue._qsize()
# 要是對象池大小還沒有超過設置的最大數，可以繼續放進去新對象
if self.queue.qsize()<self.maxSize and self.queue.empty():
self.queue.put(self._get_obj())
# 都會返回一個對象給相關去用
return self.queue.get()
# 回收
def recover_obj(self,obj):
self.queue.put(obj)
# 測試用函數和類
def echo_func(num):
return num
class echo_cls(object):
pass
# 不用構造含有__enter__, __exit__的類就可以使用with，當然你可以直接把代碼放到函數去用
@contextmanager
def poolobj(pool):
obj = pool.borrow_obj()
try:
yIEld obj
except Exception, e:
yIEld None
finally:
pool.recover_obj(obj)
obj = ObjectPool(echo_func, 23, maxSize=4)
obj2 = ObjectPool(echo_cls, maxSize=4)
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
# 為了實現效果，我搞了個簡單的多線程，2個with放在一個地方了，只為測試用
with poolobj(obj) as t:
print t
with poolobj(obj2) as t:
print t
if __name__ == '__main__':
threads = []
for i in range(200):
t = MyThread()
t.start()
threads.append(t)
for t in threads:
t.join(True)
