什么是python中的工厂函数

原创于 2025-10-16 13:57:31 发布 · 207 阅读

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#python #开发语言

什么是工厂函数？

用函数来创建并返回对象或可调用物（函数/类实例/配置好的函数），把“怎么建、建什么”封装起来，对调用方只暴露一个统一入口。它是“工厂模式”的一种轻量 Python 实现。

1）最常见：对象工厂（替代直接 new）

class MySQL:  ...
class Postgres: ...

def make_db(kind: str, **cfg):
    if kind == "mysql":
        return MySQL(**cfg)
    if kind == "pg":
        return Postgres(**cfg)
    raise ValueError(f"unknown db kind: {kind}")

db = make_db("pg", host="127.0.0.1")

好处：屏蔽实现差异、集中校验与默认参数、便于切换和测试（可注入假实现）。

2）函数工厂（闭包返回“配置好”的函数）

def make_power(n: int):
    def f(x: float) -> float:
        return x ** n   # 捕获 n
    return f

square = make_power(2)
print(square(3))  # 9

场景：按配置生成处理器/校验器/中间件（计时、重试、限流等）。

3）注册表（插件式工厂，最常用在实际项目）

_REGISTRY: dict[str, type] = {}

def register(name: str):
    def deco(cls):
        _REGISTRY[name] = cls
        return cls
    return deco

@register("mysql")
class MySQL: ...
@register("pg")
class Postgres: ...

def make_db(kind: str, **cfg):
    try:
        return _REGISTRY[kind](**cfg)
    except KeyError:
        raise ValueError(f"unknown kind: {kind}")

优点：新增实现只需 @register，无需改工厂函数——开放封闭。

4）类工厂（动态生成类）

def make_model_class(name: str, base=object):
    return type(name, (base,), {"version": 1})

UserV1 = make_model_class("UserV1")

用途：元编程/ORM/动态协议适配。

5）partial 当“函数工厂”

from functools import partial

def connect(host, port, timeout):
    ...

fast_connect = partial(connect, timeout=1.0)  # 预配置一部分参数

6）与标准库的工厂位姿：default_factory

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Bag:
    items: list[int] = field(default_factory=list)  # 避免可变默认值坑

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何时用工厂函数？
• 需要按配置或标识创建不同实现（数据库、存储、模型客户端）。
• 想要隐藏复杂构造（校验、默认值、依赖装配）。
• 需要可测试性/可替换性（注入 stub/mock）。
• 做插件化架构（注册表工厂）。

小坑与建议
• 错误提示要清晰：未知类型抛 ValueError，列出可选值。
• 避免分支爆炸：超过 3–4 个实现就改用“注册表模式”。
• 闭包晚绑定：工厂返回的函数若在循环中创建，注意用默认参数或额外一层函数定格变量。
• 类型提示：用 typing.Protocol 或 Union 标注返回类型，便于 mypy/pyright 检查。

from typing import Protocol

class DB(Protocol):
    def query(self, sql: str) -> list: ...

def make_db(kind: str) -> DB: ...

——
一句话：工厂函数=“把创建细节装进函数”。它让调用方只关心“要什么”，而不用关心“怎么造”，非常适合可插拔、可测试的 Python 代码风格。