京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python设计模式之观察者模式实例
关于设计模式中的观察者模式,定义如下(维基百科):
觀察者模式(有時又被稱為發布/訂閱模式)是軟體設計模式的一種。在此種模式中,一個目標物件管理所有相依於它的觀察者物件,並且在它本身的狀態改變時主動發出通知。這通常透過呼叫各觀察者所提供的方法來實現。此種模式通常被用來實作事件處理系統。
简单来说,一个被观察者有很多观察者,被观察者的状态的改变会引起所有观察者的响应操作。
那么我们用Python2.7来实现观察者模式。
Python中的集合set
集合(set),类似于列表(list),但是它没有重复的元素,它的doc内容如下:
Build an unordered collection of unique elements.
下面是在ipython中进行的几个简单的集合操作。
In [2]: myset.add(1)
In [3]: myset.add(2)
In [4]: myset.add('s')
In [5]: print myset
set([1, 2, 's'])
In [6]: myset.add('s')
In [7]: print myset
set([1, 2, 's'])
In [8]: myset.remove(3)
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-a93073f8a2af> in <module>()
----> 1 myset.remove(3)
KeyError: 3
In [9]: myset.remove(1)
In [10]: print myset
set([2, 's'])
通过内置的set()可以产生一个空的集合对象,也可以在set中传入一些参数,例如一个列表:
最常用的方法就是add和remove了,更多内容可以参考http://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#set。
一个简单的观察者模式的实现
if __name__ == '__main__':
foo01 = Observer("hi, i am foo01")
foo02 = Observer("hi, i am foo02")
observers = set()
observers.add(foo01)
observers.add(foo01)
observers.add(foo02)
print observers
for ob in observers:
ob.update()
下面是运行结果:
运行结果中第一行是集合observers的内容,其包含了两个Observer实例,这些实例所处的内存地址在每次运行时可能有不同。而
就可以看成多个观察者产生响应。
当然,这种实现并不好——被观察者也应该是一个实例。
更加完善的观察者模式实现
class SubjectInterface(object):
def __init__(self):
self.observers = set()
def addObserver(self, ob):
self.observers.add(ob)
def delObserver(self, ob):
self.observers.remove(ob)
def notifyObservers(self):
for ob in self.observers:
ob.update()
class Observer01(ObserverInterface):
def __init__(self, s):
self.s = s
def update(self):
print self.s
class Observer02(ObserverInterface):
def __init__(self, num1, num2):
self.num1 = num1
self.num2 = num2
def update(self):
print self.num1 + self.num2
class Subject01(SubjectInterface):
def __init__(self):
SubjectInterface.__init__(self)
if __name__ == '__main__':
ob01 = Observer01("hi, i am ob01")
ob02 = Observer02("hello,","i am ob02")
observers = set()
sb01 = Subject01()
sb01.addObserver(ob01)
sb01.addObserver(ob02)
sb01.notifyObservers()
运行结果如下:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04