一、策略模式
策略模式中,首先定义了一系列不同的算法,并把它们一一封装起来,然后在策略类中,使这些算法可以相互替换。这意味着,让一个类的行为(算法)可以在类的实例化对象运行时进行更改。
优点:
定义了一系列可重用的算法和行为。 消除了一些条件语句。 可以提供相同行为的不同实现。缺点:
Client 必须了解不同的策略行为细节。
二、应用场景
根据不同的客户属性,采用不同的折扣策略来计算订单中的商品价格:
有 1000 或以上积分的客户,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。
三、代码示例
实体角色:
上下文(Context): 集成了算法的类。 抽象策略(Strategy): 实现不同算法的组件的共同接口。 具体策略(Concrete Strategy): 抽象策略的具体子类。import abc # 抽象策略 class Strategy(metaclass=abc.ABCMeta): ? ? @abc.abstractmethod ? ? def execute(self, data): ? ? ? ? pass # 具体策略 1 class Strategy1(Strategy): ? ? def execute(self, data): ? ? ? ? print(f"使用策略1执行{data}") # 具体策略2? class Strategy2(Strategy): ? ? def execute(self, data): ? ? ? ? print(f"使用策略2执行{data}") # 上下文 class Context: ? ? def __init__(self, data): ? ? ? ? self.strategy = None ? ? ? ? self.data = data ? ? def set_strategy(self, strategy): ? ? ? ? self.strategy = strategy ? ? def do_strategy(self): ? ? ? ? if self.strategy: ? ? ? ? ? ? self.strategy.execute(self.data) ? ? ? ? else: ? ? ? ? ? ? print("请先配置策略!") if __name__ == "__main__": ? ? data = "测试数据" ? ? s1 = Strategy1() ? ? s2 = Strategy2() ? ? context = Context(data) ? ? context.set_strategy(s1) ? ? context.do_strategy() ? ? context.set_strategy(s2) ? ? context.do_strategy()
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