简介Python设计模式中的代理模式与模板方法模式编程
代理模式
Proxy模式是一种常用的设计模式，它主要用来通过一个对象(比如B)给一个对象(比如A) 提供'代理'的方式方式访问。比如一个对象不方便直接引用，代理就在这个对象和访问者之间做了中介
python的例子
你先设想：一个对象提供rgb三种颜色值，我想获得一个对象的rgb三种颜色，但是我不想让你获得蓝色属性，怎么办？
class Proxy(object):
def __init__(self, subject):
self.__subject = subject
# 代理其实本质上就是属性的委托
def __getattr__(self, name):
return getattr(self.__subject, name)
class RGB:
def __init__(self, red, green, blue):
self.__red = red
self.__green = green
self.__blue = blue
def Red(self):
return self.__red
def Green(self):
return self.__green
def Blue(self):
return self.__blue
class NoBlueProxy(Proxy):
# 我在这个子代理类拦截了blue的访问，这样就不会返回被代理的类的Blue属性
def Blue(self):
return 0
if __name__ == '__main__':
rgb = RGB(100, 192, 240)
print rgb.Red()
proxy = Proxy(rgb)
print proxy.Green()
noblue = NoBlueProxy(rgb)
print noblue.Green()
print noblue.Blue()
模板方法模式
不知道你有没有注意过，我们实现某个业务功能，在不同的对象会有不同的细节实现， 如果说策略模式, 策略模式是将逻辑封装在一个类(提到的文章中的Duck)中，然后使用委托的方式解决。 模板方法模式的角度是：把不变的框架抽象出来，定义好要传入的细节的接口. 各产品类的公共的行为 会被提出到公共父类，可变的都在这些产品子类中
python的例子
# 整个例子我们要根据不同需求处理的内容
ingredients = "spam eggs apple"
line = '-' * 10
# 这是被模板方法调用的基础函数
def iter_elements(getter, action):
"""循环处理的骨架"""
# getter是要迭代的数据，action是要执行的函数
for element in getter():
action(element)
print(line)
def rev_elements(getter, action):
"""反向的"""
for element in getter()[::-1]:
action(element)
print(line)
# 数据经过函数处理就是我们最后传给模板的内容
def get_list():
return ingredients.split()
# 同上
def get_lists():
return [list(x) for x in ingredients.split()]
# 对数据的操作
def print_item(item):
print(item)
#反向处理数据
def reverse_item(item):
print(item[::-1])
# 模板函数
def make_template(skeleton, getter, action):
# 它抽象的传入了 骨架，数据，和子类的操作函数
def template():
skeleton(getter, action)
return template
# 列表解析，数据就是前面的2种骨架(定义怎么样迭代)，2个分割数据的函数，正反向打印数据的组合
templates = [make_template(s, g, a)
for g in (get_list, get_lists)
for a in (print_item, reverse_item)
for s in (iter_elements, rev_elements)]
# 执行
for template in templates:
template()
