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Accepted
Gonçalo
Asked: 2024-05-26 09:55:04 +0800 CST

Como decorar métodos de instância e evitar o compartilhamento do ambiente de fechamento entre instâncias

  • 772

Estou tendo dificuldades para encontrar uma solução para esse problema. Sempre que decoramos um método de uma classe, o método ainda não está vinculado a nenhuma instância, então digamos que temos:

from functools import wraps

def decorator(f):
    closure_variable = 0

    @wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        nonlocal closure_variable
        closure_variable += 1
        print(closure_variable)
        f(*args, **kwargs)
        return

    return wrapper

class ClassA:
    @decorator
    def decorated_method(self):
        pass

Isso leva a algo engraçado: todas as instâncias ClassAestão vinculadas ao mesmo ambiente de fechamento.

inst1 = ClassA()
inst2 = ClassA()
inst3 = ClassA()

inst1.decorated_method()
inst2.decorated_method()
inst3.decorated_method()

As linhas acima produzirão:

1
2
3

Agora, para o meu problema em questão, criei um decorador que armazena em cache um token e só solicita um novo quando ele expira. Este decorador foi aplicado a um método de uma classe chamada TokenSupplier. Percebi esse comportamento e claramente não quero que isso aconteça. Posso resolver esse problema e manter o padrão de design do decorador aqui?

Pensei em armazenar um dicionário no ambiente de encerramento e usar o hash da instância para indexar os dados desejados, mas acredito que possa estar simplesmente faltando algo mais fundamental. Meu objetivo seria fazer com que cada instância tivesse seu próprio ambiente de fechamento, mas ainda pudesse usar um padrão decorador para decorar diferentes TokenSupplierimplementações futuras.

Agradeço antecipadamente!

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Para evitar o compartilhamento do cache entre todas as instâncias, o que pode não ser obrigatório ou desejado, é melhor ter um cache para cada instância com prazo de validade, etc. cache" para todas as instâncias.

    Na implementação a seguir, cada instância de uma classe inicializa seu próprio cache dict()para armazenar o token, seu tempo de expiração e outras informações relevantes, que lhe darão controle total.

    from functools import wraps
import time
 
 
class TokenCacheDecorator:
    def __init__(self, get_token_func):
        self.get_token_func = get_token_func
 
    def __get__(self, inst, owner):
        if inst is None:
            return self
 
        @wraps(self.get_token_func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            if not hasattr(inst, '_token_cache') or inst._token_cache['expiration_time'] < time.time():
                print(f"[{id(inst)}] Cache miss")
                token, expires_in = self.get_token_func(inst, *args, **kwargs)
                inst._token_cache = {
                    'token': token,
                    'expiration_time': time.time() + expires_in
                }
                print(f"[{id(inst)}] New token - {token} expiration time: {inst._token_cache['expiration_time']}")
 
            return inst._token_cache['token']
 
        return wrapper
 
 
class ClassA:
    def __init__(self, token, expires_in):
        self.token = token
        self.expires_in = expires_in
        self._token_cache = {'token': None, 'expiration_time': 0}
 
    @TokenCacheDecorator
    def get_token(self):
        return self.token, self.expires_in
 
 
inst1 = ClassA("token1", 2)
inst2 = ClassA("token2", 2)
inst3 = ClassA("token3", 2)
 
print(inst1.get_token())
print(inst2.get_token())
print(inst3.get_token())
 
time.sleep(3)
 
print(inst1.get_token())
print(inst2.get_token())
print(inst3.get_token())

    Impressões

    [4439687776] Cache miss
[4439687776] New token - token1 expiration time: 1716693215.503801
token1
[4440899024] Cache miss
[4440899024] New token - token2 expiration time: 1716693215.503846
token2
[4440899360] Cache miss
[4440899360] New token - token3 expiration time: 1716693215.503862
token3
[4439687776] Cache miss
[4439687776] New token - token1 expiration time: 1716693218.5076532
token1
[4440899024] Cache miss
[4440899024] New token - token2 expiration time: 1716693218.50767
token2
[4440899360] Cache miss
[4440899360] New token - token3 expiration time: 1716693218.507679
token3
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