当前位置: 首页 > news >正文

设计模式Python版 工厂方法模式

文章目录

  • 前言
  • 一、工厂方法模式
  • 二、工厂方法模式示例
  • 三、工厂方法模式客户端改进
  • 四、工厂方法模式隐藏工厂方法(可选)


前言

GOF设计模式分三大类:

  • 创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。
  • 结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。
  • 行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式和访问者模式。

一、工厂方法模式

工厂方法模式(Factory Method Pattern)

  • 定义:工厂方法模式提供一个抽象工厂接口来声明抽象工厂方法,而由其子类来具体实现工厂方法,创建具体的产品对象。客户端针对抽象工厂编程,可在运行时再指定具体工厂类。

  • 解决问题:如何通过不同的工厂来创建不同类型的对象?(每个具体工厂只生产一个具体产品)

  • 使用场景:

    • 与简单工厂模式相比,新增产品时只需要增加新的具体产品和具体工厂类,不需要修改已有代码,符合开闭原则
    • 创建对象的过程需要根据上下文环境变化,或者一个类不知道它所创建的对象的类
    • 一个类希望由其子类来指定创建的对象,或者系统需要通过子类来扩展
  • 具体场景:

    • 日志记录器:根据不同的日志级别(如DEBUG、INFO、ERROR)来创建不同的日志记录器。

    • 数据库访问:根据不同的数据库类型(如MySQL、Oracle、SQLite)来创建不同的数据库访问对象。

    • 支付网关:根据不同的支付方式(如信用卡、PayPal、支付宝)来创建不同的支付处理器。

    • 文件解析器:根据不同的文件类型(如PDF、Word、Excel)来创建不同的文件解析器。

    • UI组件:在图形用户界面应用程序中,根据不同的操作系统(如Windows、Mac、Linux)来创建不同的UI组件。

  • 组成:

    • 抽象产品(Product):定义产品的接口
    • 具体产品(Concrete Product):实现了抽象产品接口的具体类。
    • 抽象工厂(Creator):声明工厂方法,该方法返回一个产品类型的对象
    • 具体工厂(Concrete Creator):定义工厂方法以返回一个具体产品类的实例。
  • 优点:

    • 良好的扩展性。
    • 工厂方法模式是使用频率最高的设计模式之一,是很多开源框架和API类库的核心模式。
  • 缺点:

    • 系统中类的个数成对增加,在一定程度上增加了系统的复杂度

在这里插入图片描述

二、工厂方法模式示例

使用工厂方法模式来设计日志记录器

# 模块 loggers.py
class Logger:"""抽象产品"""def write_log(self, msg: str):raise NotImplementedErrorclass FileLogger(Logger):"""具体产品"""def write_log(self, msg):print(f"文件日志记录:{msg}")class DatabaseLogger(Logger):def write_log(self, msg):print(f"数据库日志记录:{msg}")class LoggerFactory:"""抽象工厂"""def create_logger(self) -> Logger:raise NotImplementedErrorclass FileLoggerFactory(LoggerFactory):"""具体工厂"""def create_logger(self):# 创建文件等操作(略)return FileLogger()class DatabaseLoggerFactory(LoggerFactory):def create_logger(self):# 连接数据库等操作(略)return DatabaseLogger()# 客户端代码
factory = FileLoggerFactory()
logger = factory.create_logger()
logger.write_log('[22/Jan/2025 11:24:49] "GET /admin/ HTTP/1.1" 302 0')

三、工厂方法模式客户端改进

反射与配置文件:通过读取配置文件获取类名字符串,再使用反射机制,根据类名字符串生成对象。

  • 配置文件config.json
{"class_name": "DatabaseLoggerFactory"
}
  • 工具类文件utils.py
from pathlib import Path
import jsonclass JsonUtil:@staticmethoddef get_class_name():"""读取配置文件,返回配置文件中的配置"""path = Path("config.json")contents = path.read_text(encoding="utf-8")conf = json.loads(contents)return conf.get("class_name", None)
  • 客户端文件cli.py
import loggers
from utils import JsonUtilclass_name = JsonUtil.get_class_name()
klass = getattr(loggers, class_name)
factory: loggers.LoggerFactory = klass()
logger = factory.create_logger()
logger.write_log('[22/Jan/2025 11:24:49] "GET /admin/ HTTP/1.1" 302 0')### 输出结果
数据库日志记录:[22/Jan/2025 11:24:49] "GET /admin/ HTTP/1.1" 302 0

四、工厂方法模式隐藏工厂方法(可选)

通过将业务方法的调用移入工厂类,可以直接使用工厂对象来调用产品对象的业务方法,客户端无须直接使用工厂方法

class LoggerFactory:"""抽象工厂"""def write_log(self, msg: str):raise NotImplementedErrorclass FileLoggerFactory(LoggerFactory):"""具体工厂"""def __init__(self):self.logger = FileLogger()def write_log(self, msg):self.logger.write_log(msg)# 客户端代码
factory = FileLoggerFactory()
factory.write_log('[22/Jan/2025 11:24:49] "GET /admin/ HTTP/1.1" 302 0')

您正在阅读的是《设计模式Python版》专栏!关注不迷路~

相关文章:

设计模式Python版 工厂方法模式

文章目录 前言一、工厂方法模式二、工厂方法模式示例三、工厂方法模式客户端改进四、工厂方法模式隐藏工厂方法(可选) 前言 GOF设计模式分三大类: 创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方…...

贝叶斯优化相关

贝叶斯优化相关 python中有很多模块支持贝叶斯优化,如bayesian-optimization、hyperopt,比较好用的是hyperopt,下面是对hyperopt文章的翻译,原文地址如下 https://districtdatalabs.silvrback.com/parameter-tuning-with-hyperop…...

【Matlab高端绘图SCI绘图全家桶更新版】在原60种绘图类型基础上更新

俗话说,一图胜千言。数据可视化便是将数据通过图形化的方式展现出来,它更加便于我们观察数据蕴含的的规律,洞察了数据蕴含的规律后,从而使我们能够做更好的进行科研表达和学术写作。 科研过程中,绘图是一项非常重要的…...

如何构建一个 GraphRAG 系统

构建一个 GraphRAG 系统以提升传统 RAG(检索增强生成)模型的性能,需要结合知识图谱和生成式语言模型的能力,以下是实现的关键步骤和方法: 1. 数据准备 (1) 收集数据 确保有足够的高质量文本数据源,如&…...

代码随想录算法训练营day34

代码随想录算法训练营 —day34 文章目录 代码随想录算法训练营前言一、62.不同路径动态规划动态规划空间优化 二、63. 不同路径 II动态规划动态规划优化空间版 三、343. 整数拆分动态规划贪心算法 96.不同的二叉搜索树总结 前言 今天是算法营的第34天,希望自己能够…...

单片机基础模块学习——按键

一、按键原理图 当把跳线帽J5放在右侧,属于独立按键模式(BTN模式),放在左侧为矩阵键盘模式(KBD模式) 整体结构是一端接地,一端接控制引脚 之前提到的都是使用了GPIO-准双向口的输出功能&#x…...

polars as pl

import polars as pl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能. #necessary import pandas as pd#导入csv文件的库 import numpy as np#进行矩阵运算的库 #metric from sklearn.metrics import roc_auc_score#导入roc_auc曲线 #KFold是直接分成k折,StratifiedKFold还要考虑…...

重构(4)

(一)添加解释性变量,使得代码更容易理解,更容易调试,也可以方便功能复用 解释性的变量 总价格为商品总价(单价*数量)-折扣(超过100个以上的打9折)邮费(原价的…...

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言 前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为: 神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客 神经网络|(二…...

deepseek R1 高效使用学习

直接提问 1、可以看到思考过程&#xff0c;可以当个学习工具 2、高效简介代码prompt <context> You are an expert programming AI assistant who prioritizes minimalist, efficient code. You plan before coding, write idiomatic solutions, seek clarification …...

STM32_SD卡的SDIO通信_基础读写

本篇将使用CubeMXKeil, 创建一个SD卡读写的工程。 目录 一、SD卡要点速读 二、SDIO要点速读 三、SD卡座接线原理图 四、CubeMX新建工程 五、CubeMX 生成 SD卡的SDIO通信部分 六、Keil 编辑工程代码 七、实验效果 实现效果&#xff0c;如下图&#xff1a; 一、SD卡 速读…...

【Docker】私有Docker仓库的搭建

一、准备工作 确保您的系统已安装Docker。如果没有安装&#xff0c;请参考Docker官方文档进行安装。 准备一个用于存储仓库数据的目录&#xff0c;例如/registry_data/。 二、拉取官方registry镜像 首先&#xff0c;我们需要从Docker Hub拉取官方的registry镜像。执行以下命…...

linux 管道符、重定向与环境变量

1. 输入输出重定向 在linux工作必须掌握的命令一文中&#xff0c;我们已经掌握了几乎所有基础常用的Linux命令&#xff0c;那么接下来的任务就是把多个命令适当的组合到一起&#xff0c;使其协同工作&#xff0c;会更高效的处理数据&#xff0c;做到这一点就必须搞清楚命令的输…...

Ansible fetch模块详解:轻松从远程主机抓取文件

在自动化运维的过程中&#xff0c;我们经常需要从远程主机下载文件到本地&#xff0c;以便进行分析或备份。Ansible的fetch模块正是为了满足这一需求而设计的&#xff0c;它可以帮助我们轻松地从远程主机获取文件&#xff0c;并将其保存到本地指定的位置。在这篇文章中&#xf…...

wireshark工具简介

目录 1 wireshark介绍 2 wireshark抓包流程 2.1 选择网卡 2.2 停止抓包 2.3 保存数据 3 wireshark过滤器设置 3.1 显示过滤器的设置 3.2 抓包过滤器 4 wireshark的封包列表与封包详情 4.1 封包列表 4.2 封包详情 参考文献 1 wireshark介绍 wireshark是非常流行的网络…...

51单片机——按键控制LED流水灯

引言 在电子制作和嵌入式系统学习中&#xff0c;51 单片机是一个经典且入门级的选择。按键控制 LED 流水灯是 51 单片机的一个基础应用&#xff0c;通过这个实例&#xff0c;我们可以深入了解单片机的输入输出控制原理。 51 单片机简介 51 单片机是对所有兼容 Intel 8051 指…...

【opencv】第9章 直方图与匹配

第9章 直方图与匹配 9.1 图像直方图概述 直方图广泛运用于很多计算机视觉运用当中&#xff0c;通过标记帧与帧之间显著的边 缘和颜色的统计变化&#xff0c;来检测视频中场景的变化。在每个兴趣点设置一个有相近 特征的直方图所构成“标签”,用以确定图像中的兴趣点。边缘、色…...

HTML5 Web Worker 的使用与实践

引言 在现代 Web 开发中&#xff0c;用户体验是至关重要的。如果页面在执行复杂计算或处理大量数据时变得卡顿或无响应&#xff0c;用户很可能会流失。HTML5 引入了 Web Worker&#xff0c;它允许我们在后台运行 JavaScript 代码&#xff0c;从而避免阻塞主线程&#xff0c;保…...

MVCC底层原理实现

MVCC的实现原理 了解实现原理之前&#xff0c;先理解下面几个组件的内容 1、 当前读和快照读 先普及一下什么是当前读和快照读。 当前读&#xff1a;读取数据的最新版本&#xff0c;并对数据进行加锁。 例如&#xff1a;insert、update、delete、select for update、 sele…...

基于ESP32-IDF驱动GPIO输出控制LED

基于ESP32-IDF驱动GPIO输出控制LED 文章目录 基于ESP32-IDF驱动GPIO输出控制LED一、点亮LED3.1 LED电路3.2 配置GPIO函数gpio_config()原型和头文件3.3 设置GPIO引脚电平状态函数gpio_set_level()原型和头文件3.4 代码实现并编译烧录 一、点亮LED 3.1 LED电路 可以看到&#x…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)

HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...

服务器硬防的应用场景都有哪些?

服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式&#xff0c;避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁&#xff0c;那么&#xff0c;服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢&#xff1f; 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...

力扣-35.搜索插入位置

题目描述 给定一个排序数组和一个目标值&#xff0c;在数组中找到目标值&#xff0c;并返回其索引。如果目标值不存在于数组中&#xff0c;返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 class Solution {public int searchInsert(int[] nums, …...

08. C#入门系列【类的基本概念】:开启编程世界的奇妙冒险

C#入门系列【类的基本概念】&#xff1a;开启编程世界的奇妙冒险 嘿&#xff0c;各位编程小白探险家&#xff01;欢迎来到 C# 的奇幻大陆&#xff01;今天咱们要深入探索这片大陆上至关重要的 “建筑”—— 类&#xff01;别害怕&#xff0c;跟着我&#xff0c;保准让你轻松搞…...

Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)

引言 在人工智能飞速发展的今天&#xff0c;大语言模型&#xff08;Large Language Models, LLMs&#xff09;已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成&#xff0c;LLM 的应用场景不断扩展&#xff0c;深刻改变了我们的工作和生活方式。然而&#xff0c;理解这些模型的内部…...

Git常用命令完全指南:从入门到精通

Git常用命令完全指南&#xff1a;从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...

PostgreSQL——环境搭建

一、Linux # 安装 PostgreSQL 15 仓库 sudo dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-$(rpm -E %{rhel})-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm# 安装之前先确认是否已经存在PostgreSQL rpm -qa | grep postgres# 如果存在&#xff0…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

LCTF液晶可调谐滤波器在多光谱相机捕捉无人机目标检测中的作用

中达瑞和自2005年成立以来&#xff0c;一直在光谱成像领域深度钻研和发展&#xff0c;始终致力于研发高性能、高可靠性的光谱成像相机&#xff0c;为科研院校提供更优的产品和服务。在《低空背景下无人机目标的光谱特征研究及目标检测应用》这篇论文中提到中达瑞和 LCTF 作为多…...