Python 中输入的影响

Python 3.5 版本引入了“类型提示”，使代码更易读，方便开发者理解彼此的代码。

为什么类型提示至关重要？

在 Java、C 等强类型语言中，依赖反转 (DI - Dependency Inversion) 是一项重要的技术，但在弱类型语言中难以实现。

依赖反转的核心思想是：类不应该依赖具体的实现，而应该依赖抽象。因为抽象（接口或抽象类）是相对稳定的契约。

不良示例：

class GasStation:
    def fill_tank(car, amount):
        car.fill(amount)

此例中，加油站只能为汽车加油。更糟糕的是，由于函数 fill_tank 没有定义类型，任何值都可能被传入，错误只能在运行时才能发现。

良好示例：

from typing import Protocol

class Vehicle(Protocol):
    def fill(amount: int) -> None:
        ...
class GasStation:
    def fill_tank(vehicle: Vehicle, amount: int) -> None:
        vehicle.fill(amount)

此例中，先定义抽象类 Vehicle (使用 typing.Protocol)。GasStation 的 fill_tank 函数不再依赖具体的汽车类，而是依赖 Vehicle 接口，从而变得更通用，可以为任何实现了 fill 方法的车辆加油。

什么是 PyDIT？

我利用 Python 的类型提示系统，创建了一个简化依赖反转使用的库，名为 PyDIT (Python Dependency Injection with Types)。

假设需要一个用于存储用户数据的数据库接口，无论使用 PostgreSQL、MySQL、OracleDB、内存数据库还是 NoSQL 数据库，都需要实现数据库连接类，并提供读、写、删记录的功能。

from time import sleep
from typing import TypedDict
from typing_extensions import override
from uuid import UUID
from src.configs.di import pydit
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.constants.injection import MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN
from src.domain.user.models.user import UserModel


class ConfigType(TypedDict):
    delay: int


class MemoryUserRepository(UserRepository):

    __users: dict[UUID, UserModel] = {}

    def __init__(self):
        self.__delay = self.config.get("delay", 0.2)

    @pydit.inject(token=MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN)
    def config(self) -> ConfigType:  # TODO: supress return type error
        pass

    @override
    def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
        sleep(self.__delay)

        user = self.__users.get(id_)

        if user is None:
            raise ValueError("User not found")

        return user

    @override
    def save(self, *, data: UserModel) -> None:
        sleep(self.__delay)
        self._check_pk_conflict(pk=data.id)

        self.__users[data.id] = data

    @override
    def list_(self) -> list[UserModel]:
        return list(self.__users.values())

    def _check_pk_conflict(self, *, pk: UUID) -> None:
        if pk not in self.__users:
            return

        raise ValueError("Primary key conflicts: DB alrady has a user with this ID")

为了保证代码与数据库技术无关，定义一个所有数据库类都必须遵循的接口：

from abc import abstractmethod
from typing import Protocol
from uuid import UUID
from src.domain.user.models.user import UserModel


class UserRepository(Protocol):
    @abstractmethod
    def get_by_id(self, *, id_: UUID) -> UserModel:
        pass

    @abstractmethod
    def save(self, *, data: UserModel) -> None:
        pass

    @abstractmethod
    def list_(self) -> list[UserModel]:
        pass

接下来，初始化依赖项以便注入：

from src.adapters.repositories.in_memory.user import MemoryUserRepository
from src.constants.injection import MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN
from .di import pydit
from .get_db_config import get_db_config


def setup_dependencies():
    pydit.add_dependency(get_db_config, token=MEMORY_REPOSITORY_CONFIG_TOKEN)
    pydit.add_dependency(MemoryUserRepository, "UserRepository")

最后，将依赖项注入到创建用户的模块中：

from typing import cast
from src.adapters.repositories.interfaces.user import UserRepository
from src.configs.di import pydit
from src.domain.user.models.create_user import CreateUserModel
from src.domain.user.models.user import UserModel
from src.domain.user.services.create import CreateUserService
from src.domain.user.services.list import ListUsersService


class UserModule:
    @pydit.inject()
    def user_repository(self) -> UserRepository:
        return cast(UserRepository, None)

    def create(self, data: CreateUserModel) -> None:
        CreateUserService(self.user_repository).execute(data)

    def list_(self) -> list[UserModel]:
        return ListUsersService().execute()

依赖项作为属性注入，可以通过 self 或 module.user_repository 访问。

这个例子很简单，但 PyDIT 可以应用于各种项目配置、代码抽象和 SOLID 原则的场景。欢迎尝试并贡献代码！

代码仓库：Github
LinkedIn：Marcelo Almeida (MrM4rc)
PyPI：python-pydit

以上是Python 中输入的影响的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！