符合模式并不表示做得对
--- Ralph Johnson
虽然设计模式与语言无关,但这并不意味着每一个模式都能在每一门语言中使用。
案例分析:重构“策略”模式
《设计模式:可服用面向对象软件的基础》一书是这样概述“策略模式”的:定义一系列算法,把他们一一封装起来,并且使它们可以相互替换。本模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。
一个例子
假如一个网店制定了下述折扣规则。
- 有 1000 或以上积分的顾客,每个订单享 5% 折扣。
- 同一订单中,单个商品的数量达到 20 个或以上,享 10% 折扣。
- 订单中的不同商品达到 10 个或以上,享 7% 折扣。
简单起见,我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。
“策略”模式的UML类图如上,其中涉及下列内容。
- 上下文:把一些计算委托给实现不同算法的可互换组件,它提供服务。在这个实例中,上下文是 Order, 它会根据不同的算法计算促销折扣。
- 策略:实现不同算法的组件共同的接口。在这个示例中,名为 Promotion 的抽象类扮演这个角色。
- 具体策略:“策略”的具体子类。fidelityPromo, BulkPromo 和 LargeOrderPromo 是这里实现的三个具体策略。
from abc import ABC, abstractmethodfrom collections import namedtupleCustomer = 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.quantityclass Order: # 上下文 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 = '' return fmt.format(self.total(), self.due())class Promotion(ABC): @abstractmethod def discount(self, order): """返回折扣金额(正值)"""class FidelityPromo(Promotion): # 第一个具体策略 """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣""" def discount(self, order): return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0class BulkItemPromo(Promotion): # 第二个具体策略 """单个商品为20个或以上时提供10%折扣""" def discount(self, order): discount = 0 for item in order.cart: if item.quantity >= 20: discount += item.total() * .1 return discountclass LargeOrderPromo(Promotion): # 第三个具体策略 """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣""" def discount(self, order): distinct_items = {item.product for item in order.cart} if len(distinct_items) >= 10: return order.total() * .07 return 0joe = Customer('John Doe', 0)ann = Customer('Ann Smith', 1100)cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), LineItem('apple', 10, 1.5)]print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))"""output"""
使用函数实现“策略”模式
from abc import ABC, abstractmethodfrom collections import namedtupleCustomer = 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.quantityclass Order: # 上下文 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 = '' return fmt.format(self.total(), self.due())def fidelity_promo(order): """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣""" return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0def bulk_item_promo(order): """单个商品为20个或以上时提供10%折扣""" discount = 0 for item in order.cart: if item.quantity >= 20: discount += item.total() * .1 return discountdef large_order_promo(order): """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣""" distinct_items = {item.product for item in order.cart} if len(distinct_items) >= 10: return order.total() * .07 return 0joe = Customer('John Doe', 0)ann = Customer('Ann Smith', 1100)cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]print(Order(joe, cart, fidelity_promo))print(Order(ann, cart, fidelity_promo))banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5), LineItem('apple', 10, 1.5)]print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]print(Order(joe, long_order, large_order_promo))print(Order(joe, cart, large_order_promo))"""output"""
选择最佳策略:简单的方式
方式一:迭代一个函数列表,并找出折扣额度最大的
promos = [fidelity_promo, bulk_item_promo, large_order_promo]def best_promo(order): """选择可用的最佳折扣""" return max(promo(order) for promo in promos)
这种方式简单明了,而且易于读写,但是有些重复可能会导致不易察觉的缺陷:若想添加新的促销策略,要定义相应的函数,还要记得把它添加到promos列表中,否则,当新促销函数显式地作为参数传给Order时,它是可用的,但是 bset_promo 不会考虑它。
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方式二:找出模块中的全部策略
在 Python 中,模块也是一等对象,而且标准库提供了几个处理模块的函数。Python文档是这样说明内置函数globals的。
global()
: 返回一个字典,表示当前的全局符号表。这个符号表始终针对当前模块(对函数或方法来说,是指定义它们的模块,而不是调用它们的模块)
promos = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith('_promo') and name != 'best_promo']def best_promo(order): """选择可用的最佳折扣""" return max(promo(order) for promo in promos)
收集所有可用促销的另一种方法是,在一个单独的模块中保存所有策略函数,把 best_promo
排除在外。
promos = [func for name, func in inspect.getmembers(promotions, inspect.isfunction)]def best_promo(order): return max(promo(order) for promo in promos)
inspect.getmembers
函数用于获取对象(这里是 promotions
模块)的属性,第二个参数是可选的判断条件(一个布尔值函数)。我们使用的是 inspect.isfunction
, 只获取模块中的函数。不管怎么命名策略函数,该方式都可用,唯一重要的是 promotions
模块只能包含计算订单折扣的函数。当然,这是对代码的隐性假设。如果有人在 promotions
模块中使用不同的签名定义函数,那么 best_promo
函数尝试将其应用到订单上时会出错。
动态手机促销折扣函数更为显式的一种方案是使用简单的装饰器,下一章我们将会介绍这种方式。