大家好，今天我们来介绍一个很简单但是也很牛的设计模式——委托模式。
举个例子
在我们介绍具体的代码之前，我们先来设想一个场景。假设说你成了某知名电商某一个重要首页板块的负责人，你希望这个板块推荐的商品内容更加丰富，不仅包含推荐系统的结果，也包含一些商家付费的广告结果，还能有一些运营配置的活动结果。
这个例子不是我空穴来风，而是现在主流的电商公司其实都是这么做的。比如下图淘宝的猜你喜欢，虽然这是一个典型的推荐展位，但是其中的商品却未必都来自推荐系统，可能有一些是广告，还有一些是运营配置的活动。
一个展位有三种数据源头其实不是问题，问题是由于历史遗留原因，可能这三种系统各自的接口格式不一样。不一样带来的问题是，整合这些数据的逻辑必须要硬编码，而无法做到配置化。如果数据来源越来越多，这样硬编码的规则也就随之增加，这必然会导致日后的维护成本迅速提升。
我们今天要介绍的委托模式正是为了解决这个问题，它可以将底层的接口进行封装，使得上层在调用的时候，可以规约到一个接口。
代码实现
说起来委托模式牛哄哄，好像很厉害的样子。但其实代码很简单，一看大家就明白了。
class Delegator: def __init__(self, delegate): self.delegate = delegate def __getattr__(self, name): attr = getattr(self.delegate, name, None) if attr is None: return '' if not callable(attr): return attr def wrapper(*args, **kwargs): return attr(*args, **kwargs) return wrapper def interface(self, name, *args, **kwargs): attr = getattr(self.delegate, name, None) if attr is None: return '' if not callable(attr): return attr return attr(*args, **kwargs)class Delegate: def __init__(self): self.p1 = 123 def do_something(self, something): return 'Doing %s' % something if __name__ == '__main__': delegator = Delegator(Delegate()) print(delegator.p1) print(delegator.do_something('nothing')) print(delegator.interface('do_something', 'search result')) print(delegator.interface('do_something', 'ads result'))
这里Delegate将自己的功能委托给了Delegator，我们直接对Delegator调用Delegate的功能，或者是调用Deletagor的接口传入对应的参数，就可以调用到Delegate的方法。
这当中的逻辑也非常简单，我们使用了Python内置的getattr方法，它可以获取实例的某一个属性。如果是其他静态类型的语言，可能需要通过反射等操作才可以实现类似的功能，不得不说Python虽然运行效率低了不少，但是很多应用还是很强大的。
这个设计模式虽然简单，但是用处却不小，在很多场景上使用出来会大大简化代码的复杂度，也可以更加了解Python的一些特性。
今天的文章就到这里，衷心祝愿大家每天都有所收获。如果还喜欢今天的内容的话，请来一个三连支持吧~（点赞、在看、转发）
