# Summary
装饰器模式允许你在不修改原有对象的情况下，动态地给对象添加新的功能。它通过创建一个包装对象（装饰器）来包裹真实对象。比如大模型工程添加[[langfuse]]，不需要怎么改代码，加几个装饰器就好了
基础的一 shot 意式浓缩，加不同的东西就成了不同的 [咖啡](咖啡.md)
<!-- more -->
## 场景
基础的一 shot 意式浓缩，加不同的东西就成了不同的咖啡，基酒也是如此。
| | 意式浓缩 | 水 | 牛奶 | 奶油 | 巧克力 |
| ---- | ---- | --- | --- | --- | --- |
| 美式 | ✔️ | ✔️ | | | |
| 摩卡 | ✔️ | | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 拿铁 | ✔️ | | ✔️ | | |
| 卡布奇诺 | ✔️ | | ✔️ | ✔️ | |
## 实现
JavaIO 中基于基本的 inputstream 可以生成多种 file、object 等 stream
```python
import os
from contextlib import contextmanager
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
from sqlalchemy.pool import QueuePool
from dotenv import load_dotenv
class DatabaseManager:
_instance = None # 用于实现单例模式
def __new__(cls):
# 单例模式实现：确保只创建一个 DatabaseManager 实例
if cls._instance is None:
cls._instance = super(DatabaseManager, cls).__new__(cls)
cls._instance._initialize()
return cls._instance
def _initialize(self):
# 初始化数据库连接
load_dotenv() # 加载 .env 文件中的环境变量
db_url = os.getenv('DATABASE_URL')
if db_url is None:
raise ValueError("DATABASE_URL not found in environment variables.")
# 创建数据库引擎，配置连接池
self.engine = create_engine(db_url, poolclass=QueuePool, pool_size=5, max_overflow=10)
# 创建线程安全的会话工厂
self.SessionFactory = scoped_session(sessionmaker(bind=self.engine))
@contextmanager
def session_scope(self):
# 上下文管理器，用于管理数据库会话
session = self.SessionFactory()
try:
yield session # 将会话提供给调用者
session.commit() # 如果没有异常，提交事务
except:
session.rollback() # 如果有异常，回滚事务
raise
finally:
session.close() # 无论如何，确保关闭会话
# 创建 DatabaseManager 的全局实例
db_manager = DatabaseManager()
```
您的观察非常敏锐。这个 `session_scope` 方法确实体现了一种类似于面向切面编程（Aspect-Oriented Programming, AOP）的思想。让我详细解释一下：
1. 切面编程的本质：
AOP 的核心思想是将横切关注点（cross-cutting concerns）从主要业务逻辑中分离出来。在这个例子中，数据库会话的管理就是一个典型的横切关注点。
2. `session_scope` 作为切面：
- 它封装了会话创建、提交、回滚和关闭的逻辑。
- 这些操作对于任何使用数据库的代码都是通用的，但不直接关联于特定的业务逻辑。
3. 装饰器模式：
`@contextmanager` 装饰器使得 `session_scope` 成为一个生成器函数，可以用作上下文管理器。这种模式允许在进入和退出某个代码块时自动执行特定的操作。
4. 关注点分离：
- 主要业务逻辑（在 `with` 块内的代码）不需要关心会话的生命周期管理。
- 会话管理的细节被封装在 `session_scope` 中，实现了关注点的分离。
5. 横切性质：
这种方法可以应用于任何需要数据库会话的操作，不限于特定的业务功能，体现了横切性质。
6. 一致性和可重用性：
通过这种方式，可以确保所有数据库操作都遵循相同的会话管理模式，提高了代码的一致性和可重用性。
让我们通过一个例子来进一步说明这种 AOP 思想：
```python
# 使用 session_scope 的示例
class UserService:
def create_user(self, username, email):
with db_manager.session_scope() as session:
new_user = User(username=username, email=email)
session.add(new_user)
# 会话管理由 session_scope 处理，而不是在这里显式地管理
def get_user(self, user_id):
with db_manager.session_scope() as session:
return session.query(User).filter(User.id == user_id).first()
# 同样，会话的提交或回滚由 session_scope 处理
# 在这个例子中，UserService 的方法只关注业务逻辑
# 会话的生命周期管理被 "切面" (session_scope) 处理
```
在这个例子中：
1. 业务逻辑（创建用户、获取用户）与会话管理完全分离。
2. `session_scope` 作为一个 "切面"，横跨所有需要数据库操作的方法。
3. 开发者可以专注于编写业务逻辑，而不必重复编写会话管理代码。
这种方法的优势包括：
- 代码复用：会话管理逻辑只需要在一个地方定义。
- 一致性：所有数据库操作都以相同的方式处理会话。
- 可维护性：如果需要更改会话管理逻辑，只需要修改 `session_scope` 方法。
- 降低错误风险：自动化的会话管理减少了忘记提交或回滚事务的风险。
虽然 Python 没有像某些语言（如 Java 的 Spring AOP）那样的正式 AOP 框架，但这种使用上下文管理器的方法实现了类似的效果，体现了 AOP 的核心思想。
你对这种方法在实际项目中的应用有什么想法吗？或者你想了解如何将这种思想扩展到其他领域？
装饰器是啥设计模式
核心概念
Python 中的装饰器
Python 的 `@decorator` 语法是装饰器模式的语法糖实现：
```python
# 基本装饰器
def logger(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"调用函数: {func.__name__}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"函数返回: {result}")
return result
return wrapper
@logger
def add(a, b):
return a + b
```
# 等价于: $add = logger(add)$
在你的代码中的应用
```python
@langfuse_trace("segmentation_workflow")
def main_process(self, sentence: str):
# 原有逻辑不变
pass
```
这里 `@langfuse_trace` 装饰器：
1. 包装原函数 - 不修改 `main_process` 的代码
2. 添加功能 - 自动记录函数调用、参数、返回值、执行时间
3. 透明执行 - 调用方式不变，但增加了观测性
装饰器模式的优势
4. 开闭原则 - 对扩展开放，对修改关闭
5. 单一职责 - 业务逻辑和横切关注点（如日志、监控）分离
6. 可组合 - 可以叠加多个装饰器
7. 动态性 - 运行时决定是否添加功能
这就是为什么选择装饰器来实现 Langfuse 集成 - 既能添加观测性，又不破坏原有代码结构。