Python设计模式之适配器模式原理与用法详解

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例讲述了Python设计模式之适配器模式原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

适配器模式(Adapter Pattern):将一个类的接口转换成为客户希望的另外一个接口.

下面是一个适配器模式的demo:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Andy'
"""
大话设计模式
设计模式——适配器模式
适配器模式(Adapter Pattern):将一个类的接口转换成为客户希望的另外一个接口.Adapter Pattern使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作.
应用场景:系统数据和行为都正确,但接口不符合时,目的是使控制范围之外的一个原有对象与某个接口匹配,适配器模式主要应用于希望复用一些现存的类,但接口又与复用环境不一致的情况
"""
class Target(object):
  def request(self):
    print "普通请求"
class Adaptee(object):
  def specific_request(self):
    print "特殊请求"
class Adapter(Target):
  def __init__(self):
    self.adaptee = Adaptee()
  def request(self):
    self.adaptee.specific_request()
if __name__ == "__main__":
  target = Adapter()
  target.request()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Andy'
"""
大话设计模式
设计模式——适配器模式
适配器模式(Adapter Pattern):将一个类的接口转换成为客户希望的另外一个接口.Adapter Pattern使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作.
应用场景:系统数据和行为都正确,但接口不符合时,目的是使控制范围之外的一个原有对象与某个接口匹配,适配器模式主要应用于希望复用一些现存的类,但接口又与复用环境不一致的情况
"""
class Target(object):
  def request(self):
    print "普通请求"
class Adaptee(object):
  def specific_request(self):
    print "特殊请求"
class Adapter(Target):
  def __init__(self):
    self.adaptee = Adaptee()
  def request(self):
    self.adaptee.specific_request()
if __name__ == "__main__":
  target = Adapter()
  target.request()

上面类的设计如下图:

系统数据和行为都正确,但接口不符合时,目的是使控制范围之外的一个原有对象与某个接口匹配,适配器模式主要应用于希望复用一些现存的类,但接口又与复用环境不一致的情况

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

python点击鼠标获取坐标(Graphics)

python点击鼠标获取坐标(Graphics)

使用Python进行图像编程,要使用到Graphics库。下面列举出较常用的代码 from graphics import * #设置画布窗口名和尺寸 win = Graph...

pycharm+PyQt5+python最新开发环境配置(踩坑)

pycharm+PyQt5+python最新开发环境配置(踩坑)

安装工具: Pycharm 专业版2017.3 PyQT5 python3 测试工程文件及所需工具: 1、首先安装Pycharm,先前一篇介绍安装破解版的可以参...

Python引用类型和值类型的区别与使用解析

Python数据类型分为值类型和引用类型, 下面我们看下它们的区别: 值类型: 对象本身不允许修改,数值的修改实际上是让变量指向了一个新的对象 包含:字符串、元组、数值,本身不允许被修改...

python机器学习之神经网络(二)

python机器学习之神经网络(二)

由于Rosenblatt感知器的局限性,对于非线性分类的效果不理想。为了对线性分类无法区分的数据进行分类,需要构建多层感知器结构对数据进行分类,多层感知器结构如下: 该网络由输入层,...

Python ljust rjust center输出

看下面的例子就会明白了: 复制代码 代码如下:print '|','*'.ljust(10),'|' print '|','*'.ljust(10,'-'),'|' print '|',...