一等函数实现设计模式
经典的“策略”模式定义
定义一系列算法,把它们一一封装起来,并且使它们可以相互替
换。本模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。
案例
假如一个网店制定了下述折扣规则。
- 有 1000 或以上积分的顾客,每个订单享 5% 折扣。
- 同一订单中,单个商品的数量达到 20 个或以上,享 10% 折扣。
- 订单中的不同商品达到 10 个或以上,享 7% 折扣。
简单起见,我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。
- 具体策略由上下文类的客户选择。
- 实例化订单之前,系统会以某种方式选择一种促销折扣策略,
- 然后把它传给 Order 构造方法。
- 具体怎么选择策略,不在这个模式的职责范围内。
from abc import ABC, abstractclassmethod
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
# 类似于购物车
class LineItem(object):
def __init__(self, product, quantity, price):
self.product = product
self.quantity = quantity
self.price = price
def total(self):
return self.price * self.quantity
# 上下文是 Order
class Order(object):
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = list(cart)
self.promotion = promotion
def total(self): ###4
if not hasattr(self, '__total'):
self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
return self.__total
def due(self): ###5
if self.promotion is None:
discount = 0
else:
discount = self.promotion.discount(self) ###6
return self.total() - discount
def __repr__(self): ###2
fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'
return fmt.format(self.total(), self.due()) ###3
# 策略:抽象基类
class Promotion(ABC):
@abstractclassmethod
def discount(self, order):
"""返回折扣金额(正值)"""
class FidelityPromo(Promotion): # 第一个具体策略
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
def discount(self, order): ###7
return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
class BulkItemPromo(Promotion): # 第二个具体策略
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
def discount(self, order):
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity >= 20:
discount += item.total() * .1
return discount
class LargeOrderPromo(Promotion): # 第三个具体策略
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
def discount(self, order):
distinct_items = {item.product for item in order.cart}
if len(distinct_items) >= 10:
return order.total() * .07
return 0
if __name__ == "__main__":
# 两位顾客 一个积分是0 一个是1100
longe = Customer('longe', 0)
liang = Customer('Ann Smith', 1100)
# 购物的商品
cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]
# 这样去调用
print(Order(longe, cart, FidelityPromo())) ###111
print(Order(liang, cart, FidelityPromo()))
banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), LineItem('apple', 10, 1.5)]
print(Order(longe, banana_cart, BulkItemPromo()))
long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
print(Order(longe, long_order, LargeOrderPromo()))
使用函数实现“策略”模式
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:
def __init__(self, product, quantity, price):
self.product = product
self.quantity = quantity
self.price = price
def total(self):
return self.price * self.quantity
class Order: # 上下文
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = list(cart)
self.promotion = promotion
def total(self):
if not hasattr(self, '__total'):
self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
return self.__total
def due(self):
if self.promotion is None:
discount = 0
else:
discount = self.promotion(self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'
return fmt.format(self.total(), self.due())
def fidelity_promo(order):
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
def bulk_item_promo(order):
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity >= 20:
discount += item.total() * .1
return discount
def large_order_promo(order):
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
distinct_items = {item.product for item in order.cart}
if len(distinct_items) >= 10:
return order.total() * .07
return 0
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, .5),LineItem('apple', 10, 1.5),LineItem('watermellon', 5, 5.0)]
print(Order(joe, cart, fidelity_promo))
print(Order(ann, cart, fidelity_promo))
banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5),LineItem('apple', 10, 1.5)]
print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))
long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
print(Order(joe, long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))
策略模式 思想
- 策略对象通常是很好的享元(flyweight)
- 享元是可共享的对象,可以同时在多个上下文中使用。
- 共享是推荐的做法,这样不必在每个新的上下文(这里是Order 实例)中使用相同的策略时不断新建具体策略对象,从而减少消耗。
在复杂的情况下,
- 需要具体策略维护内部状态时,可能需要把“策略”和“享元”模式结合起来。
- 但是,具体策略一般没有内部状态,只是处理上下文中的数据。此时,一定要使用普通的函数,别去编写只有一个方法的类,再去实现另一个类声明的单函数接口。
- 函数比用户定义的类的实例轻量,而且无需使用“享元”模式,因为各个策略函数在 Python编译模块时只会创建一次。
- 普通的函数也是“可共享的对象,可以同时在多个上下文中使用”。
选择最佳策略:简单的方式
选择折扣最大的策略 (新增策略时会改代码)
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:
def __init__(self, product, quantity, price):
self.product = product
self.quantity = quantity
self.price = price
def total(self):
return self.price * self.quantity
class Order: # 上下文
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = list(cart)
self.promotion = promotion
def total(self):
if not hasattr(self, '__total'):
self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
return self.__total
def due(self):
if self.promotion is None:
discount = 0
else:
discount = self.promotion(self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'
return fmt.format(self.total(), self.due())
def fidelity_promo(order):
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
def bulk_item_promo(order):
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity >= 20:
discount += item.total() * .1
return discount
def large_order_promo(order):
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
distinct_items = {item.product for item in order.cart}
if len(distinct_items) >= 10:
return order.total() * .07
return 0
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]
banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), LineItem('apple', 10, 1.5)]
long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
## 找出最大的折扣
promos = [fidelity_promo, bulk_item_promo, large_order_promo]
def best_promo(order):
"""选择可用的最佳折扣"""
# print([promo(order) for promo in promos])
return max(promo(order) for promo in promos)
print(Order(joe, long_order, best_promo))
print(Order(joe, banana_cart, best_promo))
print(Order(ann, cart, best_promo) )
不想改代码 找出模块中的全部策略
- 新策略名字结尾必须是_promo
- 使用 globals 函数帮助 best_promo 自动找到其他可用的*_promo 函数,过程有点曲折
- 内省模块的全局命名空间,构建 promos 列表
- 过滤掉 best_promo 自身,防止无限递归。
promos = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith('_promo') and name != 'best_promo']
print(promos)
另一种方法
另一个可行的方法是将所有的策略函数都存放在一个单独的模块中
除了 best_promo,这里我们将 3 个策略函数存放在了 promotions.py 中
下面的代码中,最大的变化时内省名为 promotions 的独立模块,构建策略函数列表。
注意,下面要导入 promotions 模块,以及高阶内省函数的 inspect 模块
import inspect
import promotions
promos = [func for name, func in
inspect.getmembers(promotions, inspect.isfunction)]
def best_promo(order):
"""选择可用的最佳折扣 """
return max(promo(order) for promo in promos)
print(Order(joe, long_order, best_promo))
print(Order(joe, banana_cart, best_promo))
print(Order(ann, cart, best_promo) )
命令模式
- 命令模式的目的是解耦调用操作的对象(调用者)和提供实现的对象(接收者)
- 在《设计模式:可复用面向对象软件的基础》所举的示例中,调用者是图形应用程序中的菜单项,而接收者是被编辑的文档或应用程序自身。
模式的做法
- 这个模式的做法是,在二者之间放一个 Command 对象,让它实现只有一个方法(execute)的接口,调用接收者中的方法执行所需的操作。
- 这样,调用者无需了解接收者的接口,而且不同的接收者可以适应不同的 Command 子类。
- 调用者有一个具体的命令,通过调用 execute 方法执行。
MacroCommand 的各个实例都在内部存储着命令列表
class MacroCommand:
"""一个执行一组命令的命令"""
def __init__(self, commands):
self.commands = list(commands)
def __call__(self):
for command in self.commands:
command()
小总结
1.python 对某些设计默认 可以用纯函数来实现, 不用可以去写类
2.设计模式得看看了
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
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