详解Python设计模式之策略模式


Posted in Python onJune 15, 2020

虽然设计模式与语言无关,但这并不意味着每一个模式都能在每一门语言中使用。《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中有 23 个模式,其中有 16 个在动态语言中“不见了,或者简化了”。

1、策略模式概述

策略模式:定义一系列算法,把它们一一封装起来,并且使它们之间可以相互替换。此模式让算法的变化不会影响到使用算法的客户。

电商领域有个使用“策略”模式的经典案例,即根据客户的属性或订单中的商品计算折扣。

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。

UML类图如下:

详解Python设计模式之策略模式

Promotion 抽象类提供了不同算法的公共接口,fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 三个子类实现具体的“策略”,具体策略由上下文类的客户选择。

在这个示例中,实例化订单(Order 类)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。(选择策略可以使用工厂模式。)

2、传统方法实现策略模式:

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:
 """订单中单个商品的数量和单价"""
 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:
 """订单"""
 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.discount(self)
 return self.total() - discount

 def __repr__(self):
 fmt = '<订单 总价: {:.2f} 实付: {:.2f}>'
 return fmt.format(self.total(), self.due())


class Promotion(ABC): # 策略:抽象基类
 @abstractmethod
 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):
 return order.total() * 0.05 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() * 0.1
 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() * 0.07
 return 0


joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)

cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),
 LineItem('apple', 10, 1.5),
 LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

print('策略一:为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))
print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
  LineItem('apple', 10, 1.5)]

print('策略二:单个商品为20个或以上时提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]

print('策略三:订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))
print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))

输出:

策略一:为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣
<订单 总价: 42.00 实付: 42.00>
<订单 总价: 42.00 实付: 39.90>
策略二:单个商品为20个或以上时提供10%折扣
<订单 总价: 30.00 实付: 28.50>
策略三:订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣
<订单 总价: 10.00 实付: 9.30>
<订单 总价: 42.00 实付: 42.00>

3、使用函数实现策略模式

在传统策略模式中,每个具体策略都是一个类,而且都只定义了一个方法,除此之外没有其他任何实例属性。它们看起来像是普通的函数一样。的确如此,在 Python 中,我们可以把具体策略换成了简单的函数,并且去掉策略的抽象类。

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:
 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 = '<订单 总价: {:.2f} 实付: {:.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, 0.5),
 LineItem('apple', 10, 1.5),
 LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

print('策略一:为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, fidelity_promo))
print(Order(ann, cart, fidelity_promo))

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
  LineItem('apple', 10, 1.5)]

print('策略二:单个商品为20个或以上时提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]

print('策略三:订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))

其实只要是支持高阶函数的语言,就可以如此实现,例如 C# 中,可以用委托实现。只是如此实现反而使代码变得复杂不易懂。而 Python 中,函数天然就可以当做参数来传递。

值得注意的是,《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书的作者指出:“策略对象通常是很好的享元。” 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。因此,为了避免 [策略模式] 的运行时消耗,可以配合 [享元模式] 一起使用,但这样,代码行数和维护成本会不断攀升。

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”。

以上就是详解Python设计模式之策略模式的详细内容,更多关于Python 策略模式的资料请关注三水点靠木其它相关文章!

Python 相关文章推荐
Python ZipFile模块详解
Nov 01 Python
Python编程中的反模式实例分析
Dec 08 Python
python模块之StringIO使用示例
Apr 08 Python
Python中max函数用法实例分析
Jul 17 Python
python 实现A*算法的示例代码
Aug 13 Python
解决Pycharm下面出现No R interpreter defined的问题
Oct 29 Python
python f-string式格式化听语音流程讲解
Jun 18 Python
python 实现多线程下载m3u8格式视频并使用fmmpeg合并
Nov 15 Python
python小程序基于Jupyter实现天气查询的方法
Mar 27 Python
Python基于yaml文件配置logging日志过程解析
Jun 23 Python
python glom模块的使用简介
Apr 13 Python
python基础之文件处理知识总结
May 23 Python
python能做哪方面的工作
Jun 15 #Python
python实现二分类和多分类的ROC曲线教程
Jun 15 #Python
python属于解释型语言么
Jun 15 #Python
python要安装在哪个盘
Jun 15 #Python
python中wheel的用法整理
Jun 15 #Python
keras绘制acc和loss曲线图实例
Jun 15 #Python
Python定义一个函数的方法
Jun 15 #Python
You might like
php读取纯真ip数据库使用示例
2014/01/26 PHP
php使用json_encode对变量json编码
2014/04/07 PHP
php匹配字符中链接地址的方法
2014/12/22 PHP
PHP中实现Bloom Filter算法
2015/03/30 PHP
PHP+jQuery+Ajax实现分页效果 jPaginate插件的应用
2015/10/09 PHP
thinkPHP基于ajax实现的菜单与分页示例
2016/07/12 PHP
Laravel框架文件上传功能实现方法示例
2019/04/16 PHP
javascript+mapbar实现地图定位
2010/04/09 Javascript
基于jquery实现的可以编辑选择的下拉框的代码
2010/11/19 Javascript
基于jQuery实现的当离开页面时出现提示的实现代码
2011/06/27 Javascript
jquery(live)中File input的change方法只起一次作用的解决办法
2011/10/21 Javascript
jQuery实现返回顶部功能
2016/02/23 Javascript
js中利用cookie实现记住密码功能
2020/08/20 Javascript
jQuery图片轮播功能实例代码
2017/01/29 Javascript
vue代理和跨域问题的解决
2018/07/18 Javascript
js实现前面自动补全位数的方法
2018/10/10 Javascript
Vue源码解析之数据响应系统的使用
2019/04/24 Javascript
[54:26]完美世界DOTA2联赛PWL S3 Forest vs Rebirth 第一场 12.10
2020/12/12 DOTA
python3 shelve模块的详解
2017/07/08 Python
python求质数的3种方法
2018/09/28 Python
django+echart绘制曲线图的方法示例
2018/11/26 Python
python matplotlib库直方图绘制详解
2019/08/10 Python
Windows下Anaconda和PyCharm的安装与使用详解
2020/04/23 Python
3种适用于Python的疯狂秘密武器及原因解析
2020/04/29 Python
Python 跨.py文件调用自定义函数说明
2020/06/01 Python
两种CSS3伪类选择器详细介绍
2013/12/24 HTML / CSS
优衣库澳大利亚官网:UNIQLO澳大利亚
2017/01/18 全球购物
营销总监岗位职责范本
2014/02/26 职场文书
2014领导班子四风剖析对照检查材料思想汇报
2014/09/20 职场文书
学校领导班子对照检查材料
2014/09/24 职场文书
2015年除四害工作总结
2015/07/23 职场文书
2015年小学体育教师工作总结
2015/10/23 职场文书
写好求职信的技巧解密
2019/05/14 职场文书
导游词之贵州织金洞
2019/10/12 职场文书
导游词之江西赣州
2019/10/15 职场文书
Java虚拟机内存结构及编码实战分享
2022/04/07 Java/Android