设计模式-结构型-代理模式

1. 代理模式概述

代理模式（Proxy Pattern） 是一种结构型设计模式，它允许通过代理对象来控制对目标对象的访问。代理模式主要用于以下场景：

• 控制对象访问：限制某些对象的访问权限，例如权限控制。

• 延迟实例化：在真正需要使用对象时才创建，以优化性能。

• 记录日志或监控：在访问对象时增加额外的功能，如日志、统计。

• 远程代理：提供访问远程对象的接口，如RPC、Web服务。

代理模式的主要角色：

• Subject（抽象主题）：定义代理对象和真实对象的共同接口。

• RealSubject（真实对象）：实际执行操作的对象。

• Proxy（代理对象）：持有真实对象的引用，控制其访问。

2. 代理模式的分类

代理模式可以分为以下几种类型：

• 静态代理：在编译期就确定代理类。

• 动态代理：在运行时动态生成代理对象。

• 远程代理：为远程对象提供本地代理。

• 虚拟代理：按需创建对象，延迟初始化。

• 保护代理：控制对对象的访问权限。

3. 代理模式的 Python 实现

3.1 静态代理

静态代理需要手动编写代理类，适用于代理逻辑固定的情况。

class Subject:
    """抽象主题类"""
    def request(self):
        pass

class RealSubject(Subject):
    """真实对象"""
    def request(self):
        print("真实对象的请求被执行")

class Proxy(Subject):
    """代理类"""
    def __init__(self, real_subject):
        self._real_subject = real_subject

    def request(self):
        print("代理对象：检查权限")
        self._real_subject.request()
        print("代理对象：记录日志")

# 使用代理
real_subject = RealSubject()
proxy = Proxy(real_subject)
proxy.request()

3.2 动态代理（基于 functools.wraps）

动态代理可以使用 Python 的装饰器实现，在运行时增强功能。

import functools

def proxy_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("代理：执行前的操作（如权限检查、日志记录）")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("代理：执行后的操作（如缓存、监控）")
        return result
    return wrapper

class Service:
    """一个需要代理的服务类"""
    @proxy_decorator
    def operation(self):
        print("执行真实服务逻辑")

# 使用动态代理
service = Service()
service.operation()

3.3 虚拟代理（延迟初始化）

虚拟代理用于在需要时才创建真实对象，以优化资源使用。

class RealService:
    """真实对象"""
    def __init__(self):
        print("初始化真实对象...")
    
    def operation(self):
        print("执行真实对象的操作")

class VirtualProxy:
    """虚拟代理类"""
    def __init__(self):
        self._real_service = None

    def operation(self):
        if self._real_service is None:
            self._real_service = RealService()  # 延迟初始化
        self._real_service.operation()

# 使用虚拟代理
proxy = VirtualProxy()
proxy.operation()
proxy.operation()  # 第二次调用不会重新初始化

4. 代理模式的优缺点

优点：

✅ 控制对象访问：可以限制用户直接访问敏感对象。

✅ 增强功能：可以在不修改原代码的情况下添加额外逻辑，如日志、权限检查。

✅ 优化性能：使用虚拟代理可以延迟对象初始化，减少资源消耗。

✅ 支持远程访问：远程代理模式可以封装远程调用的细节。

缺点：

❌ 增加代码复杂度：代理模式需要额外的代理类，使代码结构变得更复杂。

❌ 可能影响性能：对于高频调用的情况，代理可能会引入额外的开销。

5. 适用场景

代理模式适用于以下场景：

• 权限控制：如用户访问系统资源时需要权限验证。

• 日志和监控：如 API 调用时记录日志，收集访问数据。

• 远程调用：如分布式系统中的 RPC 代理。

• 缓存代理：如访问数据库或网络时，使用缓存代理减少开销。

• 防火墙代理：如限制对特定网站或 API 的访问。

6. 总结

代理模式是一种重要的设计模式，能够在不改变原对象的情况下，控制其访问并增强其功能。在 Python 中，我们可以使用静态代理、动态代理（装饰器）或虚拟代理来实现不同的需求。

何时使用代理模式？

• 需要控制对对象的访问，如权限管理。

• 需要在对象调用前后增加额外功能，如日志、监控。

• 需要延迟加载对象，减少初始化成本。