更改子类中的装饰器参数

Question

不确定这是否是一个正确的问题，但这就是问题所在。

我有一个 memoized 装饰器（作为一个类实现）。装饰器接受一个缓存大小的参数。我希望我的 DB 模型类每个都有一个搜索方法，所以我编写了一个 mixin（我认为它是一个 mixin）

class SearchMixin(object): 
    @classmethod
    @memoized(100)
    def search(cls,session,**kwargs): 
        q = session.query(cls)
        for k,v in kwargs.items(): 
            q = q.filter(getattr(cls,k,None).__eq__(v))
        res = q.one()
        return res

在我的模型中，

class ModelA(Base,SearchMixin): 
    foo = Column()
    bar = Column() 
    #And so on

现在我可以做一个ModelA.search(foo=x,bar=y) 并且如果之前已经询问过相同的查询，那么记忆化的装饰器就会工作并从缓存中返回。

问题在于，对于某些模型，我需要更改某些搜索的缓存大小（在 SearchMixin 中默认为 100）。我可以用装饰器的不同参数重写搜索函数

class ModelB(Base): 
    @classmethod
    @memoized(5)
    def search(cls,session,**kwargs): 
        #Search method for my modelB

但这违背了编写 mixin 的目的（删除代码重复）。

我最想要的是

class ModelB(Base,SearchMxin): 
    foo1 = Column()
    bar1 = Column()
    cache_size = 5 
    #Some magic
    #Now I don't need to rewrite the search function with a different argument

有什么方法可以实现吗？它甚至是一种有效的使用方式吗？

Answer 1

这是一种方式的草图：

def deco(func):
    def newFunc(cls, *args, **kw):
        print "Decorated function using cache size", cls.cache_size
        return func(cls, *args, **kw)
    return newFunc

class Foo(object):
    cache_size = 10

    @classmethod
    @deco
    def meth(cls):
        print "Foo.meth()"

class Bar(Foo):
    cache_size = 20

>>> Foo.meth()
Decorated function using cache size 10
Foo.meth()
>>> Bar.meth()
Decorated function using cache size 20
Foo.meth()

我不知道你的记忆装饰器到底是做什么的，所以这个例子只使用了一个虚拟装饰器。但是这个想法应该很清楚：编写你的装饰器，让它在类上查找它的缓存大小，而不是将缓存大小作为参数传递。

澄清一下：在您的示例中，当您在 SearchMixin 上创建 search 方法并应用 @memoize(100) 时，“原始”搜索方法 --- 即没有记忆的未修饰版本 -- - 实际上不再存在。如果在装饰器调用时缓存大小是固定的，则您无法返回内部并稍后仅通过分配类变量来更改它。最终，您需要以某种方式重构装饰器，以便它从某些外部源（例如，类）检索所需的缓存大小。

(如果你的 memoization 装饰器实际上是一个类，那么它可能会变得更聪明和更隐秘，这样它就会注意到它是否正在“重新装饰”一个已经用相同的装饰器包装的方法。在这样的在这种情况下, memoization 类可以修改其内部缓存大小变量而不是添加另一层包装. 但是, 很难确切地说这将如何工作, 或者它将如何与其他装饰器交互, 而不知道你的 memoization 装饰器当前如何运行。）