常见的三种最基本的设计模式
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创建模式
提供实例化的方法，为适合的情况提供相应的创建方法。
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结构化模式
用于处理实体之间的关系，使得这些实体可以更好的协同工作。
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行为模式
用于不同的实体进行通信，为实体之间的通信提供更容易、更灵活的通信方法。
详细的模式介绍
创建型
1. Factory Method (工厂方法)
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作用
定义一个用于创建对象的接口，让子类决定应该实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。
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适用场景
- 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。
- 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。
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样例Demo
class ChinaGetter(object): def __init__(self): self.trans = dict(dog='小狗',cat='小猫') def get(self, msg_id): try: return self.trans[msg_id] except KeyError: return str(msg_id) class EnglishGetter(object): def get(self, msg_id): return str(msg_id) def get_localizer(language='English'): languages = dict(English=EnglishGetter, China=ChinaGetter) return languages[language]() # create localizer e, g = get_localizer('English'), get_localizer('China') for text in "A cat sits on the desk".split(): print(e.get(text), g.get(text))
2. Abstract Factory (抽象工厂)
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作用
提供一个创建相关或者相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。
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适用场景
- 当一个系统独立与它的产品的创建、组合和表示时
- 当一个系统需要多个产品系列中的一个来配置时
- 当强调一系列相关的产品对象的设计以便进行联合使用时
- 当提供一个产品类库，而只想显示它们的接口而不是实现时。
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样例Demo
import random class Cat(object): def speak(self): return 'meow' def __str__(self): return 'Cat' class Dog(object): def speak(self): return 'woolf' def __str__(self): return 'Dog' class CatFactory(object): def get_pet(self): return Cat() def get_food(self): return 'Cat food' class DogFactory(object): def get_pet(self): return Dog() def get_food(self): return 'Dog food' class PetShop(object): def __init__(self, animal_factory=None): self.factory = animal_factory def show_pet(self): pet = self.factory.get_pet() print('This is a lovely ', str(pet)) print('pet speaks ', pet.speak()) print('pet eats ', pet.get_food()) def get_factory(): return random.choice([DogFactory, CatFactory])
3. Builder (建造者)
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作用
将一个复杂对象的构建与它的表示分离开来，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
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适用场景
- 当一个复杂对象的创建独立与组成此对象的子部件，以及子部件的装配方式时
- 允许由不同的构造过程创建不同的对象时
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样例Demo
class Director(object): def __init__(self): self.builder = None def construct_building(self): self.builder.new_building() self.builder.build_floor() self.builder.build_size() def get_building(self): return self.builder.new_building class Builder(object): def __init__(self): self.building = None def new_building(self): self.building = Building() class BuilderHouse(Builder): def build_floor(self): self.building.floor = "One" def build_size(self): self.building.size = "Big" class BuilderFlat(Builder): def build_floor(self): self.building.floor = "Two" def build_size(self): self.building.size = "Small" class Building(object): def __init__(self): self.floor = None self.size = None def __repr__(self): return "Floor : %s | Size: %s" % (self.floor, self.size) if __name__ == '__main__': director = Director() director.builder = BuilderHouse() director.construct_building() building = director.get_building() print(building) director.builder = BuilderFlat() director.construct_building() building = director.get_building() print(building)
4. Prototype (原型)
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作用
使用原型实例来创建对象，并通过copy这些原型来创建新的对象。
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适用场景
- 动态装载，即当要实例化的类在运行时才指定
- 为避免创建一个与产品类层次平行的工厂类层次时
- 当一个类的实例只能又几个不同状态组合的一种时
建议相应数目的原型，并clone它们，比每次用合适的状态手工实例化，要更方便一些。
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样例Demo
import copy class Prototype: def __init__(self): self._objects = {} def register_object(self, name, obj): self._objects[name] = obj def unregister_object(self, name): del self._objects[name] def clone(self, name, **attr): obj = copy.deepcopy(self._objects.get(name)) obj.__dict__.update(attr) return obj def main(): class A: def __str__(self): return "I"'m A.' a = A() prototype = Prototype() prototype.register_object('a', a) b = prototype.clone('a', a=1, b=2, c=3) print(a) print(b.a, b.b, b.c) if __name__ == '__main__': main()
5. Singleton (单例)
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作用
保证一个类只有一个实例存在
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适用场景
- 当类只允许存在一个实例，且client可以从一个全局变量访问它
- 当这个唯一实例可以通过子类扩展，且client无需更改代码就能使用一个扩展的实例
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样例Demo
class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_instance'): org = super(Singleton, cls) cls._instance = org.__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._instance class SingleSpam(Singleton): def __init__(self, s): self.s = s def __str__(self): return self.s if __name__ == '__main__': spam = SingleSpam('spam') print(id(spam), spam) spa = SingleSpam('spa') print(id(spa), spa) print(id(spam), spam)
结构型
6. Adapter Class/Object (适配器)
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作用
将一个类的接口转换为client想要的另一个接口。Adapter模式使得原本由于接口不兼容而无法一起协作的类，可以重新协作。
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适用场景
- 试图使用一个已经存在的但接口不符合你需求的类
- 试图创建一个可复用的类，此类可以与其他不相关的类或不可预见的类协同工作
- 试图使用已存在的子类，但无法对每一个都进行子类话以匹配他们的接口。
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样例Demo
import os class Dog(object): def __init__(self): self.name = "Dog" def bark(self): return "woof" class Cat(object): def __init__(self): self.name = "Cat" def meow(self): return "meow" class Human(object): def __init__(self): self.name = "Human" def speak(self): return "hello" class Car(object): def __init__(self): self.name = "Car" def make_noise(self, octane_level): return "vroom" % ("!" * octane_level) class Adapter(object): def __init__(self, obj, adapted_methods): self.obj = obj self.__dict__.update(adapted_methods) def __getattr__(self, item): return getattr(self.obj, attr) def main(): objects = [] dog = Dog() objects.append(Adapter(dog, dict(make_noise=dog.bark))) cat = Cat() objects.append(Adapter(cat, dict(make_noise=cat.meow))) human = Human() objects.append(Adapter(human, dict(make_noise=human.speak))) car = Car() car_noise = lambda: car.make_noise(3) objects.append(Adapter(car, dict(make_noise=car_noise))) for obj in objects: print("{0} said {1}".format(obj.name, obj.make_noise())) if __name__ == "__main__": main()
7. Bridge (桥接)
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作用
将抽象的部分与其实现部分分离，使它们均可以独立的变化
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适用场景
- 试图解耦抽象与实现部分。
- 类的抽象以及它的实现都可以通过生成子类的方法进行扩充。
- 对一个抽象的实现部分进行修改，应对client不产生影响，即client不需要重新编译。
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样例Demo
# ConcreteImplementor class DrawingApi1(object): def draw_circle(self, x, y, radius): print("Api_1.circle at {}:{} radius {}".format(x, y, radius)) # ConcreteImplementor class DrawingApi2(object): def draw_circle(self, x, y, radius): print("Api_1.circle at {}:{} radius {}".format(x, y, radius)) # Abstraction class CircleShape(object): def __init__(self, x, y, radius, drawing_api): self._x = x self._y = y self._radius = radius self._drawing_api = drawing_api # low level, i.e. implementation def draw(self): self._drawing_api.draw_circle(self._x, self._y, self._radius) # high level i.e. Abstraction def scale(self, pct): self._radius *= pct def main(): shapes = ( CircleShape(1, 2, 3, DrawingApi1()), CircleShape(5, 7, 11, DrawingApi2()) ) for shape in shapes: shape.scale(2.5) shape.draw() if __name__ == '__main__': main()
8. Composite(组合)
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作用
将object组合成树形结构，以表示部分-整体的层次结构，使得client对单个对象和组合对象的使用，更具有一致性。
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适用场景
- 对部分-整体层次结构有需要
- 希望client忽略组合对象和单个对象的不同，统一使用组合结构的岁哦有对象
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样例Demo
# Abstraction class Component(object): def __init__(self, name): self._name = name def add(self, com): pass def display(self, depth): pass # Instance class Leaf(Component): def add(self, com): print("leaf can not add") def display(self, depth): name = "-" * depth name += self._name print(name) class Composite(Component): def __init__(self, name): super(Composite).__init__(name) self.entities = [] def add(self, entity): self.entities.append(entity) def display(self, depth): name = "-" * depth name += self._name for entity in self.entities: entity.display(depth+2) if __name__ == "__main__": p = Composite("Wong") p.add(Leaf("Lee")) p.add(Leaf("Zhao")) p1 = Composite("Wu") p1.add(Leaf("San")) p.add(p1) p.display(1)
9. Decorator(装饰器)
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作用
动态地给一个对象添加一些额外功能。从用法上，装饰器模式比生成子类的方式更加灵活。
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适用场景
- 在不影响其他对象的情况下，以动态、透明的方式给单个对象添加职责
- 处理可撤销的职责
- 无法采用生成子类的方法进行扩充的情况:
- 可能存在大量独立的扩展，为支持每一种组合，将会产生大量的子类，子类数目爆炸增长
- 类定义可能被隐藏，或类定义不能用于生成子类
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样例Demo
class Foo(object): def func1(self): print("original func1") def func2(self): print("original func2") class FooDecorator(object): def __init__(self, decorator): self._decorator = decorator def func1(self): print("decorated func1") self._decorator.func1() def __getattr__(self, item): return getattr(self._decorator, item) if __name__ == '__main__': foo = Foo() foo_decorator = FooDecorator(foo) foo_decorator.func1() foo_decorator.func2()
10. Facade (外观)
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作用
为子系统的一组接口提供一个一致的界面，Facade模式定义了一个高层接口，使得子系统更加容易使用。
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适用场景
- 当子系统因不断演化而变得复杂，试图为复杂子系统提供一个简单的接口
- 大多数模式使用时会产生更多更小的类，试图重用子类，或对子系统进行定制
- client端与抽象类的实现部分之间存在很大的依赖性，引入Facade可以将子系统与client和其他子系统分离，提高子系统的独立性和可移植性
- 当需构建一个层次结构的子系统时，使用Facade模式定义子系统的每层的入口点
- 若子系统之间相互依赖，可借助Facade进行通讯，简化它们之间的依赖关系
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样例Demo
import time SLEEP = 0.5 class TC1(object): def run(self): print("###### In Test 1 ######") time.sleep(SLEEP) print("Setting up") time.sleep(SLEEP) print("Running test") time.sleep(SLEEP) print("Tearing down") time.sleep(SLEEP) print("Test 1 Finished") class TC2(object): def run(self): print("###### In Test 2 ######") time.sleep(SLEEP) print("Setting up") time.sleep(SLEEP) print("Running test") time.sleep(SLEEP) print("Tearing down") time.sleep(SLEEP) print("Test 2 Finished") class TC3(object): def run(self): print("###### In Test 3 ######") time.sleep(SLEEP) print("Setting up") time.sleep(SLEEP) print("Running test") time.sleep(SLEEP) print("Tearing down") time.sleep(SLEEP) print("Test 3 Finished") # Facade class TestRunner(object): def __init__(self): self.tc1 = TC1() self.tc2 = TC2() self.tc3 = TC3() self.tests = [i for i in (self.tc1, self.tc2, self.tc3)] def run_all(self): for test in self.tests: test.run() # Client if __name__ == '__main__': test_runner = TestRunner() test_runner.run_all()
11. Flyweight (享元)
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作用
借助共享技术，有效地支持大量细粒度的对象
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适用场景
- 一个应用程序使用了大量的对象，造成了很大的存储开销
- 对象的大多数状态都可变为外部状态，如果删除对象的外部状态，则可以用相对较少的共享对象取代很多组多想
- 应用程序不依赖于对象标识。由于Flyweight对象可以被共享，对于概念上明显有别的对象，标识测试将返回真值。
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样例Demo
import weakref class Card(object): _CardPool = weakref.WeakValueDictionary() def __new__(cls, value, suit): obj = Card._CardPool.get(value + suit, None) if not obj: obj = object.__new__(cls) Card._CardPool[value + suit] = obj obj.value, obj.suit = value, suit return obj def __repr__(self): return "<Card: %s%s>" % (self.value, self.suit) # Client if __name__ == '__main__': c1 = Card("9", "h") c2 = Card("9", "h") print(c1, c2) print(c1 == c2) print(id(c1), id(c2))
12. Proxy (代理)
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作用
为其他对象提供一种代理，以控制对这种对象的访问
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适用场景
- 在需要用比较通用和复杂的对象指针，代替简单的指针时候，使用Proxy模式。
- 远程代理：为一个对象在不同的地址空间提供局部代表
- 虚代理：根据需要，创建开销很大的对象
- 保护代理：控制对原始对象的访问，用于对象应该有不同的访问权限
- 智能代理：取代了简单的指针，在访问对象时执行一些附加操作。典型用途：对指向实际对象的引用计数。
- 当第一次引用一个持久对象时，将它装入内存
- 在访问一个实际对象前，检查是否已经有锁锁定了它，以确保其他对象不能改变它
- 在需要用比较通用和复杂的对象指针，代替简单的指针时候，使用Proxy模式。
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样例Demo
import time class SaleManager(object): def work(self): print("Sale Manager is working...") def talk(self): print("sale Manager ready to talk.") class Proxy(object): def __init__(self): self.busy = False self.sales = None def work(self): print("Proxy checking for Sale Manager availability.") if not self.busy: self.sales = SaleManager() time.sleep(2) self.sales.talk() else: time.sleep(2) print("Sale Manager is busy.") # Client if __name__ == '__main__': proxy = Proxy() proxy.work() proxy.busy = True proxy.work()
13. Interpreter (解析器)
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作用
给定一种语言，定义其文法的一种表示（Expression），并定义一个解释器，此解释器使用此表示（Expression）来解释解释语言中的句子。
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适用场景
- 当一种语言需要解释执行，且你可以将此语言中的句子表示为一个AST，可使用解释器模式（待详细完善）
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样例Demo
class Context(object): def __init__(self): self.input = "" self.output = "" class AbstractExpression(object): def interpret(self, context): pass class Expresssion(AbstractExpression): def interpret(self, context): print("terminal interpret") class NonterminalExpression(AbstractExpression): def interpret(self, context): print("Nonterminal interpret") # Client if __name__ == '__main__': context = "" c = [] c.append(Expresssion()) c.append(NonterminalExpression()) c.append(Expresssion()) c.append(Expresssion()) for item in c: c.interpret(context)
14. Template Method (模板方法)
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作用
定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。TemplateMethod 使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。
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适用场景
- 一次性实现一个算法的不变的部分，并将可变的行为留给子类来实现。
- 各子类中公共的行为应被提取出来并集中到一个公共父类中以避免代码重复。这是Opdyke 和Johnson所描述过的“重分解以一般化”的一个很好的例子
- 控制子类扩展
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样例Demo
# Skeletons
string = "apple bear cat"
def iter_elements(getter, action):
for elem in getter():
action(elem)
def rev_elements(getter, action):
for elem in getter()[::-1]:
action(elem)
# Getters
def get_list():
return string.split()
def get_lists():
return [list(x) for x in string.split()]
# Actions
def print_item(item):
print(item)
def print_rev_item(item):
print(item[::-1])
def make_templates(skeleton, getter, action):
def template():
skeleton(getter, action)
return template
# Client
if __name__ == '__main__':
templates = [make_templates(s, g, a)
for g in (get_list, get_lists)
for a in (print_item, print_rev_item)
for s in (iter_elements, rev_elements)
]
for template in templates:
template()