django是一个python web开发的框架。作为一个框架MVC的架构已经实现起来了。但是编码的时候你经常要进行进一步的抽象。
AOP是一种称为面向切面的开发思想，意思是将部分功能代码在运行时动态的加载到指定位置。最常见的应用是Spring中的依赖注入@Autowired。
而装饰器也可以被看成是一种AOP的实现，但是又有些许的不同，让我们来体会一下。
在我们的实例中我们将django中的views.py(其实是controller层)拆出了implement.py(实现)和decorator.py(装饰器)
1、先看我们的views.py。
这里我们只给出一个接口做为演示。
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import logging
import implement
import decorator
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt logger = logging.getLogger(__name__) @csrf_exempt
@decorator.impl_wrapper_check_time
@decorator.process_time
@decorator.cache
def alarm_month_daytotal(request):
if request.method == 'GET':
time_str = request.GET.get('time')
return implement.alarm_month_daytotal(time_str)
alarm_total接口在views.py中的函数alarm_total中并没有返回JSONResponse对象，而是直接返回了调用implement.alarm_total()的结果，看样子是implement.alarm_total()返回了JSONResponse
,我们看看是不是这样。
2、implement实现层
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import logging
import calendar from rediss import RedisCache
from config import redis_config, alarm_status_mapping, alarm_type_mapping, alarm_level_mapping, combine_module, alarm_module_mapping,alarm_stage_mapping, \
alarm_type_config_mapping, month_total_closed_mapping, month_total_tosolve_mapping
from datetime import datetime, timedelta
from dao import Dao as dash_dao
from exceptions import DataEmptyException
import time logger = logging.getLogger(__name__) # 按月获取分天报警情况
def alarm_month_daytotal(time_str):
time_object = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m')
month, length = calendar.monthrange(time_object.year, time_object.month)
ret_list = [0 for i in range(length)]
items = dash_dao.get_alarms_by_month(time_str)
if not items:
raise DataEmptyException('[table] %s' % 'alarm_list_table')
for item in items:
if not item.alarm_time:
continue
ret_list[at_day(item.alarm_time) - 1] += 1
r = RedisCache(redis_config)
key_list = r.keys("dmonitor:issue:%s*" % time_str)
if not key_list:
return ret_list
for key in key_list:
content = r.get(key)
time_object = datetime.strptime(key.split(':')[2], '%Y-%m-%d')
ret_list[time_object.day - 1] = {
'y': ret_list[time_object.day - 1],
'name': content,
'marker': {
'symbol': 'url(/data_monitor/static/images/sun.png)'
}
}
return ret_list
并没有啊，implement.alarm_total()只返回了一个list对象。这是为什么呢？
原因就在那几个装饰器的封装上。
3、装饰器decorator
impl_wrapper_check_time(func)：执行装饰的装饰的func方法，并且对返回进行JSONResponse封装
process_time(func)：统计执行时间并打印日志
cache(func)：对接口的请求加入缓存
执行顺序，装饰器装饰的顺序，从下往上我们例子里是cache->process_time->impl_wrapper_check_time那么：
1、先执行impl_wrapper_check_time的开始部分
2、然后是process_time时间的start_time记录
3、cache缓存的准备
4、被装饰的函数func
5、cache缓存的返回
6、process_time的end_time记录，并打印时间日志
7、impl_wrapper_check_time返回JSONResponse
执行顺序说明：
1、异常也是按照这个顺序一级一级的向上抛出。
2、最终由impl_wrapper_check_time处理异常，返回errno:0或者-1。
3、先执行完缓存的返回，再执行时间的统计，这样可以明显观察到缓存对处理时间性能上的提升。
import logging
import time
import json
import traceback
from rediss import RedisCache
from config import redis_config, cache_timeout, cache_switch
from exceptions import IllegalParamException
from django.http import JsonResponse
from django.http import HttpResponse logger = logging.getLogger(__name__) redis = RedisCache(redis_config)def impl_wrapper_check_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
if args[0].method == 'GET':
if not args[0].GET.get('time'):
raise IllegalParamException('time')
data = func(*args, **kwargs)
return JsonResponse({'errno': 0, 'msg': 'success', 'data': data})
except Exception, ex:
logger.error(traceback.format_exc())
return JsonResponse({'errno': -1, 'msg': str(ex)}) return wrapper def process_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
path = args[0].get_full_path()
start_time = time.time()
data = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
logger.info('path: %s, process_time: %s ms' % (path, str((end_time - start_time) * 1000)))
return data
return wrapper def cache(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if not cache_switch:
data = func(*args, **kwargs)
return data
path = args[0].get_full_path()
dashboard_cache_key = 'dashboard:cache:%s' % path
if redis.get(dashboard_cache_key):
logger.info('[Hit Cache] path: %s' % path)
return json.loads(redis.get(dashboard_cache_key))
data = func(*args, **kwargs)
redis.set(dashboard_cache_key, json.dumps(data))
redis.expire(dashboard_cache_key, cache_timeout)
logger.info('[Query] path: %s' % path)
return data
return wrapper