Python 代理模式 (Proxy Pattern)：它是替身，但却能掌控生死！

大家好，欢迎来到我们 23 种 GoF 经典设计模式的第十二种，结构型模式（Structural Patterns）的第七种——代理模式（Proxy Pattern）。

在软件架构中，直接访问一个对象有时候是昂贵的（比如加载一张 100MB 的图片）、危险的（比如直接操作生产数据库）、或者受限的（比如跨网络调用 RPC）。

这时候，我们需要一个“中间人”。它长得和真实对象一模一样（接口相同），客户端根本分不清谁是真身、谁是替身。但这个替身，却悄悄地在幕后掌控了一切。

这就是 代理模式 (Proxy Pattern)。

1️⃣ 真实业务痛点：不可控的“直接访问”

假设你正在开发一个 大模型（LLM）应用，核心功能是调用 GPT-4 进行复杂的商业分析。

原始代码的隐患：

面临的问题：

1缺乏访问控制 (Protection)：谁都能调，没有鉴权。2性能浪费 (Caching)：重复的请求没有缓存，直接穿透到昂贵的后端。3资源滥用 (Lazy Loading)：有时只是初始化了对象但还没用，却建立昂贵的网络连接。

我们需要一个 “网关”，在请求到达 GPT4Service 之前，把这些脏活累活全处理掉。

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2️⃣ 代理模式核心定义

代理模式 (Proxy Pattern)
为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。

核心心法：

•同构：代理类和真实类实现相同的接口。•持有：代理类内部持有真实类的引用。•控制：代理类决定是否（以及何时）调用真实类的方法。

常见的代理类型：

1虚拟代理 (Virtual Proxy)：延迟加载（只有在真正用的时候才创建昂贵对象）。2保护代理 (Protection Proxy)：权限控制（你得有 Token 才能调）。3智能引用 (Smart Reference)：在访问时执行额外动作（如引用计数、日志、缓存）。4远程代理 (Remote Proxy)：代表一个在不同地址空间的对象（如 RPC Stub）。

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3️⃣ 模式结构与 UML (Mermaid)

注意 Proxy 和 RealSubject 之间的关系。

•Subject: 定义业务标准接口。

•RealSubject: 真正干活的苦力（如下载文件、连数据库）。

•Proxy: 守门人。它根据情况决定是否把请求转发给 RealSubject。

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4️⃣ 实战案例：构建企业级“高成本 API 网关”

为了演示代理模式的强大，我们将构建一个 SaaS 数据分析服务的代理层。
它将同时具备：权限校验（保护代理）、结果缓存（智能引用） 和 延迟初始化（虚拟代理） 的功能。

这是一个非常典型的 Python 后端中间件场景。

4.1 定义标准接口 (Subject)

4.2 真实服务 (RealSubject)

这个类代表“昂贵”的操作。注意它的初始化和调用成本都很高。

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