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詳解Python設(shè)計(jì)模式之策略模式

更新時(shí)間：2020年06月15日 16:05:57 作者：丹楓無(wú)跡

這篇文章主要介紹了Python設(shè)計(jì)模式之策略模式的相關(guān)知識(shí)，文中講解非常詳細(xì)，代碼幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)，感興趣的朋友可以了解下

雖然設(shè)計(jì)模式與語(yǔ)言無(wú)關(guān)，但這并不意味著每一個(gè)模式都能在每一門(mén)語(yǔ)言中使用?！对O(shè)計(jì)模式：可復(fù)用面向?qū)ο筌浖幕A(chǔ)》一書(shū)中有 23 個(gè)模式，其中有 16 個(gè)在動(dòng)態(tài)語(yǔ)言中“不見(jiàn)了，或者簡(jiǎn)化了”。

1、策略模式概述

策略模式：定義一系列算法，把它們一一封裝起來(lái)，并且使它們之間可以相互替換。此模式讓算法的變化不會(huì)影響到使用算法的客戶。

電商領(lǐng)域有個(gè)使用“策略”模式的經(jīng)典案例，即根據(jù)客戶的屬性或訂單中的商品計(jì)算折扣。

假如一個(gè)網(wǎng)店制定了下述折扣規(guī)則。

有 1000 或以上積分的顧客，每個(gè)訂單享 5% 折扣。
同一訂單中，單個(gè)商品的數(shù)量達(dá)到 20 個(gè)或以上，享 10% 折扣。
訂單中的不同商品達(dá)到 10 個(gè)或以上，享 7% 折扣。

簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們假定一個(gè)訂單一次只能享用一個(gè)折扣。

UML類圖如下：

Promotion 抽象類提供了不同算法的公共接口，fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 三個(gè)子類實(shí)現(xiàn)具體的“策略”，具體策略由上下文類的客戶選擇。

在這個(gè)示例中，實(shí)例化訂單（Order 類）之前，系統(tǒng)會(huì)以某種方式選擇一種促銷折扣策略，然后把它傳給 Order 構(gòu)造方法。具體怎么選擇策略，不在這個(gè)模式的職責(zé)范圍內(nèi)。（選擇策略可以使用工廠模式。）

2、傳統(tǒng)方法實(shí)現(xiàn)策略模式：

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple

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


class LineItem:
 """訂單中單個(gè)商品的數(shù)量和單價(jià)"""
 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:
 """訂單"""
 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 = '<訂單 總價(jià): {:.2f} 實(shí)付: {:.2f}>'
 return fmt.format(self.total(), self.due())


class Promotion(ABC): # 策略：抽象基類
 @abstractmethod
 def discount(self, order):
 """返回折扣金額（正值）"""


class FidelityPromo(Promotion): # 第一個(gè)具體策略
 """為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""
 def discount(self, order):
 return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


class BulkItemPromo(Promotion): # 第二個(gè)具體策略
 """單個(gè)商品為20個(gè)或以上時(shí)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): # 第三個(gè)具體策略
 """訂單中的不同商品達(dá)到10個(gè)或以上時(shí)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：為積分為1000或以上的顧客提供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：?jiǎn)蝹€(gè)商品為20個(gè)或以上時(shí)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：訂單中的不同商品達(dá)到10個(gè)或以上時(shí)提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))
print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))

輸出：

策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣
<訂單總價(jià): 42.00 實(shí)付: 42.00>
<訂單總價(jià): 42.00 實(shí)付: 39.90>
策略二：?jiǎn)蝹€(gè)商品為20個(gè)或以上時(shí)提供10%折扣
<訂單總價(jià): 30.00 實(shí)付: 28.50>
策略三：訂單中的不同商品達(dá)到10個(gè)或以上時(shí)提供7%折扣
<訂單總價(jià): 10.00 實(shí)付: 9.30>
<訂單總價(jià): 42.00 實(shí)付: 42.00>

3、使用函數(shù)實(shí)現(xiàn)策略模式

在傳統(tǒng)策略模式中，每個(gè)具體策略都是一個(gè)類，而且都只定義了一個(gè)方法，除此之外沒(méi)有其他任何實(shí)例屬性。它們看起來(lái)像是普通的函數(shù)一樣。的確如此，在 Python 中，我們可以把具體策略換成了簡(jiǎn)單的函數(shù)，并且去掉策略的抽象類。

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 = '<訂單 總價(jià): {:.2f} 實(shí)付: {:.2f}>'
 return fmt.format(self.total(), self.due())


def fidelity_promo(order):
 """為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""
 return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


def bulk_item_promo(order):
 """單個(gè)商品為20個(gè)或以上時(shí)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):
 """訂單中的不同商品達(dá)到10個(gè)或以上時(shí)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：為積分為1000或以上的顧客提供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：?jiǎn)蝹€(gè)商品為20個(gè)或以上時(shí)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：訂單中的不同商品達(dá)到10個(gè)或以上時(shí)提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))

其實(shí)只要是支持高階函數(shù)的語(yǔ)言，就可以如此實(shí)現(xiàn)，例如 C# 中，可以用委托實(shí)現(xiàn)。只是如此實(shí)現(xiàn)反而使代碼變得復(fù)雜不易懂。而 Python 中，函數(shù)天然就可以當(dāng)做參數(shù)來(lái)傳遞。

值得注意的是，《設(shè)計(jì)模式：可復(fù)用面向?qū)ο筌浖幕A(chǔ)》一書(shū)的作者指出：“策略對(duì)象通常是很好的享元。” 享元是可共享的對(duì)象，可以同時(shí)在多個(gè)上下文中使用。共享是推薦的做法，這樣不必在每個(gè)新的上下文（這里是 Order 實(shí)例）中使用相同的策略時(shí)不斷新建具體策略對(duì)象，從而減少消耗。因此，為了避免 [策略模式] 的運(yùn)行時(shí)消耗，可以配合 [享元模式] 一起使用，但這樣，代碼行數(shù)和維護(hù)成本會(huì)不斷攀升。

在復(fù)雜的情況下，需要具體策略維護(hù)內(nèi)部狀態(tài)時(shí)，可能需要把“策略”和“享元”模式結(jié)合起來(lái)。但是，具體策略一般沒(méi)有內(nèi)部狀態(tài)，只是處理上下文中的數(shù)據(jù)。此時(shí)，一定要使用普通的函數(shù)，別去編寫(xiě)只有一個(gè)方法的類，再去實(shí)現(xiàn)另一個(gè)類聲明的單函數(shù)接口。函數(shù)比用戶定義的類的實(shí)例輕量，而且無(wú)需使用“享元”模式，因?yàn)楦鱾€(gè)策略函數(shù)在 Python 編譯模塊時(shí)只會(huì)創(chuàng)建一次。普通的函數(shù)也是“可共享的對(duì)象，可以同時(shí)在多個(gè)上下文中使用”。

以上就是詳解Python設(shè)計(jì)模式之策略模式的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python 策略模式的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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