4.Builder模式
个人理解,如果说工厂模式旨在选择创建哪一类的实例,而Builder模式的重点是封装一个实例的复杂创建过程。它可以将一个产品的内部表象与产品的生成过程分割开来,从而可以使一个建造过程生成具有不同的内部表象的产品对象。也就是说,建造的步骤可以稳定不变,但是每一步的内部表象可以灵活变化。
UML图如下:
Builder:为创建Product对象的各个部件指定抽象接口,python中为父类。
ConcreteBuilder:实现Builder的接口以构造和装配该产品的各个部件,定义并明确它所创建的表示,并提供一个检索产品的接口,也就是返回产品类的方法。
Director:构造一个使用Builer接口的对象,该对象中定义了建造对象的步骤顺序。
Product:表示被构造的复杂对象。ConcreteBuilder创建该产品的内部表示并定义它的具体装配方法,包含定义组成部件的类,以及将这些部件装配成最终产品的接口。
一个比较贴切的例子:
要建一座房子,可是我不知道怎么盖,于是我需要找建筑队的工人他们会,还得找个设计师,他知道怎么设计,我还要确保建筑队的工人听设计师的领导,而设计师本身不干活,只下命令,这里砌一堵墙,这里砌一扇门,这样建筑队的工人开始建设,最后,我可以向建筑队的工人要房子了。在这个过程中,设计师是什么也没有,除了他在脑子里的设计和命令,所以要房子也是跟建筑队的工人要。在这个例子中Director是设计师,Builder代表建筑队工人会的建筑技能,ConcreteBuilder工人建筑技能的具体操作,Product就是我要盖的房子。
下面代码的例子,建筑队的工人有砌墙,装窗户,装门的技能以及交房的安排,设计师决定了建设房屋的安排和步骤,现在我要通过2个建筑队的民工,建2所房子,实例代码如下:
1 class Builder: 2 def BuildWall(self): 3 pass 4 def BuildDoor(self): 5 pass 6 def BuildWindow(self): 7 pass 8 def GetRoom(self): 9 pass 10 class ConcreteBuilder1(Builder): 11 def __init__(self): 12 self.__Room=[] 13 def BuildWall(self): 14 self.__Room.append("Builder1 Build the wall. ") 15 def BuildDoor(self): 16 self.__Room.append("Builder1 Build the door. ") 17 def BuildWindow(self): 18 self.__Room.append("Builder1 Build the window. ") 19 def GetRoom(self): 20 return self.__Room 21 class ConcreteBuilder2(Builder): 22 def __init__(self): 23 self.__Room=[] 24 def BuildWall(self): 25 self.__Room.append("Builder2 Build the wall. ") 26 def BuildDoor(self): 27 self.__Room.append("Builder2 Build the door. ") 28 def BuildWindow(self): 29 self.__Room.append("Builder2 Build the window. ") 30 def GetRoom(self): 31 return self.__Room 32 class Director: 33 def __init__(self,Builder): 34 self.__build=Builder 35 def order(self): 36 self.__build.BuildWall() 37 self.__build.BuildWindow() 38 self.__build.BuildDoor() 39 if __name__ == "__main__": 40 41 builder1=ConcreteBuilder1() 42 director=Director(builder1) 43 director.order() 44 print builder1.GetRoom() 45 46 builder2=ConcreteBuilder2() 47 director=Director(builder2) 48 director.order() 49 print builder2.GetRoom()
注:因为python没有private类型的成员,不过我们可以用命名为__name的变量代替,例如上例中的__Room,为什么这样可以呢,我们用builder1=ConcreteBuilder1()
print dir(builder1)
打印语句看出如下图,__name实例化后变为__ConcreteBuilder1__name,就是避免外界对__name属性的修改,从而达到了封闭性。
5. Singleton模式
Singleton模式要求一个类有且仅有一个实例,并且提供了一个全局的访问点,UML如下。
单例模式虽然不复杂,我一直认为这个模式是最简单的,当我想用python实现的时候确犯难了,这篇文章也足足用了2星期才写出来,期间各种查资料(省略1000个字),下面就来说说实现方法。
先说以前比较熟悉的像C#这样的语言,一般的实现方法是:
1.有一个私有的无参构造函数,这可以防止其他类实例化它。
2.单例类被定义为sealed,目的是单例类也不被继承,如果单例类允许继承那么每个子类都可以创建实例,这就违背了Singleton模式“唯一实例”的初衷,所以为了保险起见可以把该类定义成不允许派生,但没有要求一定要这样定义。
3.一个静态的变量用来保存单实例的引用。
4.一个公有的静态方法用来获取单实例的引用,如果实例为null 即创建一个。
上面是我熟悉的Singleton模式的创建方法,但是对于python,既没有static类型,也没有私有方法和sealed修饰的类,如何实现呢?
- 关于私有方法和属性,我前面已经提到可以用__name形式为名称定义方法名和属性名来解决
- 利用isinstance()或issubclass()
本人力推isinstance()和issubclass()2个方法,正是由于python提供这两个方法才能完成设计模式的开发。
isinstance(object, classinfo)如果object是CLASSINFO的一个实例或是子类,或者如果CLASSINFO和object的类型是对象,或是该类型的对象的子类,返回true。
issubclass(class, classinfo)如果class是CLASSINFO的一个子类返回true。
下面是利用 isinstance实现的Singleton模式
1 class Singleton: 2 __singleton = None 3 @classmethod 4 def getSingleton(cls): 5 if not isinstance(cls.__singleton,cls): 6 cls.__singleton = cls() 7 return cls.__singleton 8 9 class Test(Singleton): 10 def test(self): 11 print self.__class__,id(self) 12 13 class Test1(Test): 14 def test1(self): 15 print self.__class__,id(self),'Test1' 16 17 class Test2(Singleton): 18 def test2(self): 19 print self.__class__,id(self),'Test2' 20 21 if __name__=='__main__': 22 23 24 t1 = Test.getSingleton() 25 t2 = Test.getSingleton() 26 27 t1.test() 28 t2.test() 29 assert(isinstance(t1,Test)) 30 assert(isinstance(t2,Test)) 31 assert(id(t1)==id(t2)) 32 33 t1 = Test1.getSingleton() 34 t2 = Test1.getSingleton() 35 36 assert(isinstance(t1,Test1)) 37 assert(isinstance(t2,Test1)) 38 assert(id(t1)==id(t2)) 39 40 t1.test() 41 t1.test1() 42 t2.test() 43 t2.test1() 44 45 t1 = Test2.getSingleton() 46 t2 = Test2.getSingleton() 47 48 assert(isinstance(t1,Test2)) 49 assert(isinstance(t2,Test2)) 50 assert(id(t1)==id(t2)) 51 52 t1.test2() 53 t2.test2()
上面代码的执行结果如下:
从运行结果可以看出,我们可以控制同一个子类的生成同一个对象实例,但是如果Singleton类被继承(不论是子类之间还是,子类的子类)不能控制生成一个实例。这个问题后面再探讨。
- 利用__new__
提到__new__就不能不说__init__,先说说关于__new__和__init__的不同与用法:
object.__new__(cls[, ...]):调用创建cls类的一个新的实例。是静态方法不用声明。返回一个新对象的实例
object.__init__(self[, ...]):当实例创建的时候调用。没有返回值。
__new__在__init__这个之前被调用:
如果__new__返回一个cls的实例,那么新的实例的__init__方法就会被调用,且self是这个新的实例。如果是自定义重写__new__,没有调用__init__的话__init__就不起作用了。
如果__new__不返回一个cls的实例,那么新的实例的__init__方法就不会被调用。
示例代码如下:
1 class Singleton(object): 2 def __new__(cls): 3 if not hasattr(cls, '_instance'): 4 cls._instance = object.__new__(cls) 5 return cls._instance 6 7 #class Singleton(type): 8 # def __init__(cls, name, bases, dict): 9 # super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict) 10 # cls._instance = None 11 # def __call__(cls): 12 # if cls._instance is None: 13 # cls._instance = super(Singleton, cls).__call__() 14 # return cls._instance 15 16 17 class MyClass1(Singleton): 18 a = 1 19 20 #class MyClass1(object): 21 # __metaclass__ = Singleton 22 23 one = MyClass1() 24 two = MyClass1() 25 26 two.a = 3 27 print 'one.a=',one.a 28 29 assert(isinstance(one,MyClass1)) 30 assert(isinstance(two,MyClass1)) 31 print one.__class__,id(one) 32 print two.__class__,id(two) 33 print one == two 34 print one is two 35 36 class MyClass2(Singleton): 37 a = 2 38 #class MyClass2(object): 39 # __metaclass__ = Singleton 40 41 three = MyClass2() 42 three.a=4 43 print 'three.a=',three.a 44 assert(isinstance(three,MyClass2)) 45 print three.__class__,id(three)
如上代码,我们重写了__new__方法,没有用到__init__,即使需要用到我们也需要显式的调用,否则__init__不会起作用,这段代码返回的结果与第一种方法类似如下,也没有解决多继承多对象的问题。
- 利用元类__metaclass__
利用元类编写单例其实原理和重写__new__是一样的,都是在对象创建的时候进行拦截。上面Singleton2中注释的代码就是利用__metaclass__,可以用注释部分的声明代替之前的,Singleton类在声明是继承了type,对于type她其实是Python在背后用来创建所有类的元类。
class MyClass1(object):
__metaclass__ = Singleton
在声明MyClass1时用到了以上的方式,原理是这样的,MyClass1中有__metaclass__这个属性吗?如果有,Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为MyClass1的类对象。如果Python没有找到__metaclass__,它会继续在object(父类)中寻找__metaclass__属性,并尝试做和前面同样的操作。如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__,它就会在模块层次中去寻找__metaclass__,并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。这里当程序发现MyClass1中有__metaclass__,所以用Singleton类代替元类type创建这个类。
其中还用到了__call__
object.__call__(self[, args...]):当把一个实例当作方法来调用的时候,形如instance(arg1,args2,...),那么实际上调用的就是 instance.__call__(arg1,arg2,...),实际上__call__模拟了()调用,作用在实例上,因此__init__作用完了,才调用__call__
关于元类的具体解析请参考http://blog.jobbole.com/21351/
- 利用pythonDecoratorLibrary——Singleton
python提供了丰富的装饰者库,其中就有现成的Singleton,官方参考链接http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Singleton
我改写了一个较简单的版本,如下:
1 def singleton(cls): 2 ''' Use class as singleton. ''' 3 def singleton_new(): 4 it = cls.__dict__.get('__it__') 5 if it is not None: 6 return it 7 8 cls.__it__=cls() 9 return cls.__it__ 10 11 return singleton_new 12 13 14 @singleton 15 class Foo: 16 a = 1 17 18 one = Foo() 19 two = Foo() 20 two.a = 3 21 print 'one.a=',one.a 22 23 print one.__class__,id(one) 24 print two.__class__,id(two) 25 print one == two 26 print one is two 27 28 @singleton 29 class Foo2: 30 a = 1 31 32 three = Foo2() 33 three.a=4 34 print 'three.a=',three.a 35 print three.__class__,id(three)
总结:利用上面多种方法实现后,能实现对于一个类只有一个对象,但是不能避免的事类有继承,有多个子类就可以生成多个子类的对象。其实在python中要实现单例模式并不需要借用类的概念(java和C#需要类是因为所有代码需要写在类中),而是可以借助模块来实现,python的模块本身就是唯一的单例的,其中属性和方法直接写为全局的变量和方法即可。
6.Prototype模式
原型模式:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。
原型模式与工厂模式一样都生成一个对象,区别就是工厂模式是创建新的对象,而原型模式是克隆一个已经存在的对象,所以在对象初始化操作比较复杂的情况下,很实用,它能大大降低耗时,提高性能,因为“不用重新初始化对象,而是动态地获得对象运行时的状态”。
先来看看,原型模式的UML
图中各部分意思如下:
客户(Client)角色:客户类提出创建对象的请求,让一个原型克隆自身从而创建一个新的对象。
抽象原型(Prototype)角色:此角色给出所有的具体原型类所需的接口。
具体原型(Concrete Prototype)角色:被复制的对象。此角色需要实现抽象原型角色所要求的接口。
对于python实现原型模式有现成的copy模块可用。
copy.copy(x)浅拷贝
copy.deepcopy(x) 深拷贝
浅拷贝和深拷贝之间的区别仅适用于复合对象(包含其他对象也就是子对象,如list类或实例对象):
浅拷贝——构建一个新的对象然后插入到原来的引用上。只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。
深拷贝——构造一个新的对象以递归的形式,然后插入复制到它原来的对象上。拷贝对象及其子对象
1 import copy 2 3 class ICloneable: 4 def shallowClone(self): 5 return copy.copy(self) 6 7 def deepClone(self): 8 return copy.deepcopy(self) 9 10 11 class WorkExperience(ICloneable): 12 workData = "" 13 company = "" 14 15 class Resume(ICloneable): 16 name = "" 17 sex = "" 18 age = 0 19 work = None 20 21 def __init__(self, name): 22 self.name = name 23 self.work = WorkExperience() 24 25 def setPersonInfo(self, sex, age): 26 self.sex = sex 27 self.age = age 28 29 def setWorkExperience(self, workData, company): 30 self.work.workData = workData 31 self.work.company = company 32 33 def display(self): 34 35 print('%s, %s, %d' % (self.name,self.sex,self.age)) 36 37 print('%s, %s' % (self.work.workData, self.work.company)) 38 39 40 def client(): 41 42 a = Resume('Tom') 43 a.setPersonInfo('m',29) 44 a.setWorkExperience("1998-2000","ABC.COM") 45 46 b = a.shallowClone() 47 b.setWorkExperience("2000-2006","QQ.COM") 48 49 c = a.deepClone() 50 c.setWorkExperience("2006-2009","360.COM") 51 52 53 a.display() 54 b.display() 55 c.display() 56 return 57 58 if __name__ == '__main__': 59 client();
上面代码运行结果如下:
从结果可以看出,当b是a的浅拷贝,那么b中的实例对象WorkExperience只会复制了a中的引用,当不论是a,b哪一个修改都会改变a和b的WorkExperience实例。
c是a的深拷贝,创建了新的WorkExperience实例,所以c只会改变自己的WorkExperience
作者:风行影者
来源:http://www.cnblogs.com/wly923/archive/2013/05/22/3071637.html