这篇文章主要介绍了Python设计模式中的代理模式与模板方法模式编程,文中举了两个简单的代码片段来说明,需要的朋友可以参考下
代理模式
Proxy模式是一种常用的设计模式,它主要用来通过一个对象(比如B)给一个对象(比如A) 提供'代理'的方式方式访问。比如一个对象不方便直接引用,代理就在这个对象和访问者之间做了中介
python的例子
你先设想:一个对象提供rgb三种颜色值,我想获得一个对象的rgb三种颜色,但是我不想让你获得蓝色属性,怎么办?
class Proxy(object): def __init__(self, subject): self.__subject = subject # 代理其实本质上就是属性的委托 def __getattr__(self, name): return getattr(self.__subject, name) class RGB: def __init__(self, red, green, blue): self.__red = red self.__green = green self.__blue = blue def Red(self): return self.__red def Green(self): return self.__green def Blue(self): return self.__blue class NoBlueProxy(Proxy): # 我在这个子代理类拦截了blue的访问,这样就不会返回被代理的类的Blue属性 def Blue(self): return 0 if __name__ == '__main__': rgb = RGB(100, 192, 240) print rgb.Red() proxy = Proxy(rgb) print proxy.Green() noblue = NoBlueProxy(rgb) print noblue.Green() print noblue.Blue()
模板方法模式
不知道你有没有注意过,我们实现某个业务功能,在不同的对象会有不同的细节实现, 如果说策略模式, 策略模式是将逻辑封装在一个类(提到的文章中的Duck)中,然后使用委托的方式解决。 模板方法模式的角度是:把不变的框架抽象出来,定义好要传入的细节的接口. 各产品类的公共的行为 会被提出到公共父类,可变的都在这些产品子类中
python的例子
# 整个例子我们要根据不同需求处理的内容 ingredients = "spam eggs apple" line = '-' * 10 # 这是被模板方法调用的基础函数 def iter_elements(getter, action): """循环处理的骨架""" # getter是要迭代的数据,action是要执行的函数 for element in getter(): action(element) print(line) def rev_elements(getter, action): """反向的""" for element in getter()[::-1]: action(element) print(line) # 数据经过函数处理就是我们最后传给模板的内容 def get_list(): return ingredients.split() # 同上 def get_lists(): return [list(x) for x in ingredients.split()] # 对数据的操作 def print_item(item): print(item) #反向处理数据 def reverse_item(item): print(item[::-1]) # 模板函数 def make_template(skeleton, getter, action): # 它抽象的传入了 骨架,数据,和子类的操作函数 def template(): skeleton(getter, action) return template # 列表解析,数据就是前面的2种骨架(定义怎么样迭代),2个分割数据的函数,正反向打印数据的组合 templates = [make_template(s, g, a) for g in (get_list, get_lists) for a in (print_item, reverse_item) for s in (iter_elements, rev_elements)] # 执行 for template in templates: template()
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