Python-Borg多重继承和共享

Question

我在一个有趣的项目中遇到了这个问题，在这个项目中，我必须告诉一个类在指定的开始和结束时间（以及间隔of c）的特定时间段内执行一个操作。在

为了便于讨论，考虑类A（拥有我调用的API的类）必须调用类B（它调用类C，反过来调用类D）和E（反过来调用类F和类G）。在

A->；B->；C->；D

A->；E->；G

现在B、C、E类需要时间的上下文。我目前已经设置了它，以便类A将上下文传递给类B和E，然后它们根据需要依次传递上下文。在

我正试图找出解决这个需求的最佳方法，而不需要传递上下文，尽管我很讨厌，但我正在考虑使用Highlander（或Singleton）或Borg模式（Monostate的变体）。我只是想知道我对这些模式有什么选择。在

选项1

使用传统伯格呼吸困难综合征，例如：

class Borg:
    __shared_state = {}
    def __init__(self):
        self.__dict__ = self.__shared_state

我可以简单地在任何地方实例化这个类，并且可以访问我想要的全局状态。在

选项2

单态的另一个变体：

^{pr2}$

从理论上讲，我可以简单地通过以下方式进行扩展：

class X(InheritableBorg):
    pass

为了扩展我只想：

class NewInheritableBorg(InheritableBorg):
    __time = (0, 0, 'd')

从理论上讲，我可以利用多重继承，然后可以一次性访问多个borg，例如：

class X(InheritableBorg1, InheritableBorg2):
    pass

我甚至可以有选择地覆盖那些东西。在

选项3

如果可能，请使用包装的嵌套函数作为类装饰器/包装器。但是，我只能使用一次，并且需要传递函数句柄。这是基于代理/委托的混合思想。在

这在我的头脑中不是具体的，但本质上类似于：

def timer(time)
    def class_wrapper(class_to_wrap):

        class Wrapper(class_to_wrap):
            def __init__(self, *a, **kw):
               super().__init__(*a, **kw)
            def get_time(self):
               return time
        return Wrapper
    return class_wrapper

@timer(time)
class A_that_needs_time_information:
    pass

I think that might work... BUT I still need to pass the function handle.

摘要

所有这些都是可能的解决方案，我倾向于多重继承的Borg模式（尽管类包装很酷）。在

1. 常规的Borg模式必须被实例化很多次，这似乎是太多的开销仅仅存储一组值。

2. Borg mixin的实例化次数与类的实例化次数相同。我看不出测试会有多困难。

3. 包装器是超通用的，相对容易测试。理论上，因为它是一个函数闭包，所以我应该可以改变它，但实际上它变成了一个单例函数（这看起来太复杂了，在这种情况下，我不妨使用常规的singleton模式）。另外，传递函数句柄也会破坏目的。

除了这三种方法，还有其他方法吗？有更好的方法吗（博格人似乎不容易测试，因为没有DI）？有什么缺点我似乎错过了？在

或者我可以坚持我现在所拥有的。。。按要求消磨时间。它满足松耦合要求和DI最佳实践。。。但这太麻烦了。一定有更好的办法！在

Answer 1

一般来说，尽量保持简单。你在考虑一个相对简单的问题非常复杂的解决方案。在

根据您提供的信息，您似乎可以将执行操作的请求包装在一个对象中，该对象还包含上下文。然后在不同的类之间传递一个对象。例如：

class OperationRequestContext:
    def __init__(self, start_time, end_time):
        self.start_time = start_time
        self.end_time = end_time

class OperationRequest:
    def __init__(self, operation, context):
        self.operation = operation
        self.context = context

如果有其他的要求可以证明需要考虑更复杂的解决方案，您应该指定它们。在