• Python函数式编程进阶:用函数实现设计模式


    函数式编程进阶:用函数实现设计模式

    案例实现:构建“策略”模式

    策略模式:我们把一系列算法封装起来,使得他们可以相互替换,本模式可以独立于他们的客户而变化

    from abc import ABC, abstractmethod
    from collections import namedtuple
    
    Customer = namedtuple("Customer",'name fidelity')
    
    class LineItem:
        def __init__(self,product,quantity,price) -> None:
            self.product = product
            self.quantity = quantity
            self.price = price
      
        def total(self):
            return self.quantity * self.price
    
    class Order: # 上下文
        def __init__(self, customer, cart, promotion=None) -> 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) -> str:
            fmt = '
            return fmt.format(self.total,self.due)
    
    class Promotion(ABC): #抽象基类
        @abstractmethod
        def discount(self, order):
            """返回折扣金额"""
    
    class FidelityPromo(Promotion):
        def discount(self, order):
            """积分为1000以上的顾客提供5%的折扣"""
            return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
    
    class BulkItemPromo(Promotion):
        def discount(self,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() * .10
            return discount
    
    class LargeOrderPromo(Promotion):
        """订单中的不同商品达到10个以上时提供7%折扣"""
        def discount(self,order):
            discount = 0
            for item in order.cart:
                if item.quantity >= 10:
                    discount += item.total() * .07
            return discount
          
          
    

    这个实例中我们实例化了所有的策略,还有客户订单,使用抽象基类和抽象方法装饰符来明确所用的方式。

    测试以上用例

    joe = Customer('John Doe', 0)
    ann = Customer('Ann Smith',1000)
    cart = [LineItem('banana',4,.5),
            LineItem('apple',10,1.5),
            LineItem('watermelon',5,5.0)]
    
    order_joe = Order(joe,cart,FidelityPromo())
    order_ann = Order(ann,cart,FidelityPromo())
    print(repr(order_ann))
    print(repr(order_joe))
    # 输出
    # 
    # 
    

    使用函数实现”策略“模式

    以上实例都是基于类实现的,而且每个类都只定义了一个方法,而且每个实例都没有自己的状态,看起来和普通的函数没有区别

    我们可以把具体策略换成函数实现

    from abc import ABC, abstractmethod
    from collections import namedtuple
    
    Customer = namedtuple("Customer",'name fidelity')
    
    class LineItem:
        def __init__(self,product,quantity,price) -> None:
            self.product = product
            self.quantity = quantity
            self.price = price
      
        def total(self):
            return self.quantity * self.price
    
    class Order: # 上下文
        def __init__(self, customer, cart, promotion=None) -> 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) -> str:
            fmt = ''
            return fmt.format(self.total(),self.due())
      
    def fidelity_promo(order):
        """积分大于1000给予5%的折扣"""
        return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
    
    def bulk_item_promo(order):
        """单个商品20个以上提供10%的折扣"""
        discount = 0 
        for item in order.cart:
            if item.quantity >= 20:
                discount += item.total() * .1
        return discount
    
    def large_order_promo(order):
        """订单中不同商品的个数达到10个以上时提供7%的折扣"""
        distinct_item = {item.product for item in order.cart}
        if len(distinct_item >= 10):
            return order.total() * .07
        return 0
    
    joe = Customer('John Doe', 0)
    ann = Customer('Ann Smith',1000)
    cart = [LineItem('banana',4,.5),
            LineItem('apple',10,1.5),
            LineItem('watermelon',5,5.0)]
    
    order_joe = Order(joe,cart,fidelity_promo)
    order_ann = Order(ann,cart,fidelity_promo)
    print(repr(order_ann))
    print(repr(order_joe))
      
    

    把折扣策略通过函数实现可以减少一部分的代码量,但是以上两种办法,都没有办法实现最佳调用方法,它们缺少内部状态

    这些具体策略都没有内部状态,只是单纯的对上下文进行处理

    这个时候需要引入享元的做法

    享元

    享元是可以共享的对象,同时可以在多个上下文中使用,这样不必再新的上下文中根据不同策略不断创建新的实例对象

    选择最佳策略:简单的方式

    promos = [fidelity_promo,bulk_item_promo,large_order_promo]
    def best_promo(order):
        return max(promo(order) for promo in promos)
    

    以上代码可用但是如果添加新的方法就需要把他加到promos列表中否则best_promo函数不会考虑新的策略,要如何保证新加的策略立刻就能应用到bestpromo函数呢

    globals关键字

    globals()是python的一个内置方法,表示当前的全局符号表.

    比如当我在程序运行最后打印这个关键字,其返回值是一个字典

    {'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x00000234CBDD6CD0>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'c:\\Users\\Administrator\\GithubRepo\\study_recording\\fluent_python\\ch06_07\\functional_pattern_design.py', '__cached__': None, 'ABC': <class 'abc.ABC'>, 'abstractmethod': <function abstractmethod at 0x00000234CC2780D0>, 'namedtuple': <function namedtuple at 0x00000234CC466550>, 'Customer': <class '__main__.Customer'>, 'LineItem': <class '__main__.LineItem'>, 'Order': <class '__main__.Order'>, 'fidelity_promo': 
    <function fidelity_promo at 0x00000234CC486DC0>, 'bulk_item_promo': <function bulk_item_promo at 0x00000234CC4881F0>, 'large_order_promo': <function large_order_promo at 0x00000234CC488280>, 'promos': [<function fidelity_promo at 0x00000234CC486DC0>, <function bulk_item_promo at 0x00000234CC4881F0>, <function large_order_promo at 0x00000234CC488280>], 'best_promo': <function best_promo at 0x00000234CC488310>, 'joe': Customer(name='John Doe', fidelity=0), 'ann': Customer(name='Ann Smith', fidelity=1000), 'cart': [<__main__.LineItem object at 0x00000234CC281430>, <__main__.LineItem object at 0x00000234CC2D66A0>, <__main__.LineItem object at 0x00000234CC2D68E0>], 'banana_cart': [<__main__.LineItem object at 0x00000234CC2D62E0>, <__main__.LineItem object at 0x00000234CC2D63A0>], 'order_joe': <Order total: 42.00 due: 42.00>, 'order_ann': <Order total: 42.00 due: 39.90>, 'banana_order_joe': <Order total: 30.00 due: 28.50>, 'banana_order_ann': <Order total: 30.00 due: 28.50>}
    

    可以利用这个全局符号表来帮我们找到一些刚创建的策略

    promos = [globals()[name] for name in globals()
              if name.endswith('_promo')
              and name != 'best_promo'] # 防止递归
    def best_promo(order):
        return max(promo(order) for promo in promos)
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/douhuanmin123/article/details/139300675