状态机：优雅管理复杂逻辑的Python实践

在软件开发中，状态机（Finite State Machine, FSM） 是管理多状态转换的利器。它将行为分解为离散的状态、事件和转移规则，大幅提升代码的可读性与可维护性。本文通过Python示例解析状态机的核心思想与实现技巧。

一、状态机是什么？

状态机由三个核心组件构成：

状态（State）：系统在某一时刻的稳定条件（如订单的“待支付”、“已发货”）
事件（Event）：触发状态转换的动作（如用户付款、超时）
转移（Transition）：状态间转换的规则和条件

状态机的核心价值在于：

将复杂的状态逻辑拆解为离散单元
避免深层嵌套的if-else判断
新状态扩展时不影响现有逻辑

二、Python实现状态机的三种方式

方式1：使用轻量级库`transitions`

transitions是Python最流行的状态机库，通过声明式语法快速构建FSM：

from transitions import Machineclass Order:pass  # 业务逻辑类# 定义状态和转移规则
states = ['created', 'paid', 'shipped', 'completed']
transitions = [{'trigger': 'pay', 'source': 'created', 'dest': 'paid'},{'trigger': 'ship', 'source': 'paid', 'dest': 'shipped'},{'trigger': 'deliver', 'source': 'shipped', 'dest': 'completed'}
]order = Order()
machine = Machine(model=order, states=states, transitions=transitions,initial='created'
)print(order.state)  # 输出: created
order.pay()         # 触发状态转移
print(order.state)  # 输出: paid

方式2：基于生成器的状态机

利用生成器的yield实现轻量级状态流转：

def order_state_machine():state = 'created'while True:event = yield stateif state == 'created' and event == 'pay':state = 'paid'elif state == 'paid' and event == 'ship':state = 'shipped'elif state == 'shipped' and event == 'deliver':state = 'completed'# 使用示例
fsm = order_state_machine()
current_state = next(fsm)  # 初始化，状态为'created'
current_state = fsm.send('pay')   # 状态转为'paid'
current_state = fsm.send('ship') # 状态转为'shipped'

方式3：状态模式（面向对象）

通过多态实现状态行为隔离：

from abc import ABC, abstractmethodclass OrderState(ABC):@abstractmethoddef next_state(self):passclass CreatedState(OrderState):def next_state(self):print("创建订单，等待支付")return PaidState()class PaidState(OrderState):def next_state(self):print("订单已支付，等待发货")return ShippedState()class ShippedState(OrderState):def next_state(self):print("订单已发货，等待签收")return CompletedState()class OrderContext:def __init__(self):self._state = CreatedState()def next(self):self._state = self._state.next_state()# 客户端调用
order = OrderContext()
order.next()  # 创建订单，等待支付
order.next()  # 订单已支付，等待发货