京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
简介Python设计模式中的代理模式与模板方法模式编程
这篇文章主要介绍了Python设计模式中的代理模式与模板方法模式编程,文中举了两个简单的代码片段来说明,需要的朋友可以参考下
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()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03