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?
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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()
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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
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# 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()
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