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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


小小梁
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