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【新人系列】Python 入门（二十六）：常见设计模式

news 来源：原创 2025/6/19 1:34:08

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1. 设计模式

1.1 介绍

设计模式是一种解决特定问题的经验、一种通用的解决方案，它有如下优点：

提高代码可重用性（重点）
提供代码的扩展性（重点）
提高可读性
提高软件的性能、效率
提高代码的维护性

1.2 设计模式分类

设计模式通常根据其目的和用途进行分类，常见的分类包括：

创建型模式：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式等
结构型模式：适配器模式、桥接模式、装饰器模式等
行为型模式：策略模式、观察者模式、责任链模式等

2. 单例模式

单例模式是一种设计模式，它的核心是确保一个类只有一个实例存在。

单例模式的主要应用场景包括：

资源共享：例如数据库连接、文件系统等，只需要一个共享的资源控制实例。
全局状态管理：需要一个统一的地方来管理全局状态。

通过单例设计模式，可以避免多个对象创建导致的性能开销、防止多线程带来的多实例化问题，也可以针对一些敏感的资源做访问限制。

2.1 使用模块实现

最简单的方式就是通过模块实现单例模式的功能，因为从其它地方导入模块，这个模块肯定只有一个来源。

2.1.1 my_test.py

class Singleton:def __init__(self, name):self.name = namedef do(self):passa = Singleton("张三")

2.1.2 app.py

from my_test import a

2.2 使用装饰器实现

上述实现方法过于简单，没有什么含金量，一般面试的时候也肯定是想问如何用装饰器的方式来实现。因此，下面来看看装饰器是如何实现的，下述代码中：

singleton 是一个装饰器函数，它维护了一个字典 instances 来存储已经创建的类实例。
当每次调用被装饰的类时，如果该类的实例还不存在，就创建一个新的实例并存储在 instances 中；如果已经存在，就直接返回已有的实例。

这样就保证了 MySingleton 类始终只有一个实例被创建和使用。

def singleton(cls):instances = {}    # 创建一个空字典def get_instance(*args, **kwargs):"""判断空字典中是否已经存在cls类：- 如果不存在，就新创建一个类对象，并存放到字典中- 如果存在，直接返回存在字典中的类对象"""if cls not in instances:instances[cls] = cls(*args, **kwargs)return instances[cls]return get_instance@singleton
class MySingleton:def __init__(self):self.data = "This is a singleton instance"instance1 = MySingleton()
instance2 = MySingleton()print(instance1 is instance2)  # True

2.3 使用 new 方法实现

另外，new 的实现方法也和装饰器有异曲同工之处，下述代码中：

首先定义了一个类属性 _instance ，初始值为 None ，用于存储单例对象的引用。
new 是一个特殊的方法，用于控制对象的创建过程。而在 new 方法中，如果 _instance 为 None ，就通过 super().new(cls) 创建一个新的对象，并将其赋值给 _instance 。
后续再次调用创建对象时，直接返回已经创建好的 _instance ，从而保证始终只有一个实例存在。

class Singleton:_instance = Nonedef __new__(cls, *args, **kwargs):if cls._instance is None:cls._instance = super().__new__(cls)return cls._instances1 = Singleton()
s2 = Singleton()print(s1 is s2)    # True

3. 工厂模式

工厂模式也是常用的设计模式之一，它是一种创建对象的设计模式。它的核心思想是将对象的创建与使用分离，通过一个工厂类来负责创建对象，即将实例化对象的过程封装起来，而客户端就不需要知道具体的创建细节。

工厂模式主要有三种形式：简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。

3.1 简单工厂模式

3.1.1 特点

定义一个工厂类，具有一个创建对象的方法。
根据传入的参数决定创建哪种具体的产品对象。

3.1.2 优缺点

优点
- 实现了对象创建和使用功能的分离，客户端不需要知道对象是如何创建的，只需要使用工厂提供的方法获取对象即可。
- 集中了对象的创建逻辑，使得代码更具可读性和可维护性。
缺点
- 不符合开闭原则，即当需要添加新的产品时，需要修改工厂类的创建逻辑。
- 工厂类的职责过重，可能会变得复杂和难以维护，如果产品种类过多，工厂类可能会变得庞大。

3.1.3 示例代码

假设我们有一个生产不同类型汽车的场景，有 “经济型轿车” 和 “豪华型轿车” 两种类型。在下述代码中：

Car 是一个抽象的基类，EconomyCar 和 LuxuryCar 是具体的汽车类型，它们继承自 Car 类并实现了 drive 方法。
CarFactory 是工厂类，它的 create_car 方法根据传入的参数创建相应类型的汽车对象。

from abc import ABC, abstractmethod# 抽象类
class Car(ABC):@abstractmethoddef drive(self):passclass EconomyCar(Car):def drive(self):print("Driving an economy car")class LuxuryCar(Car):def drive(self):print("Driving a luxury car")class CarFactory:def create_car(self, car_type):if car_type == 'economy':return EconomyCar()elif car_type == 'luxury':return LuxuryCar()# 客户端代码     
factory = CarFactory()economy_car = factory.create_car('economy')
economy_car.drive()luxury_car = factory.create_car('luxury')
luxury_car.drive()

Tips：抽象类
如果一个类继承自 ABC，且其中的方法加上了 @abstractmethod 的标签，那么这个类就是抽象类，它只能被其它类继承且其中的方法不能被实例化。

3.2 工厂方法模式

3.2.1 特点

在工厂方法模式中，不再由一个单一的工厂类来创建所有的产品对象，而是为每种产品都提供一个具体的工厂类，这些工厂类都有一个共同的父类（抽象工厂类），其中定义了一个抽象的工厂方法。
每个具体的工厂类负责创建一种特定类型的产品对象。

3.2.2 优点

符合开闭原则：当需要添加新的产品时，不需要修改现有的工厂类，只需要添加一个新的具体工厂类和对应的产品类即可。
解耦了产品的创建和使用：客户端只需要知道抽象工厂和抽象产品的接口，而不需要关心具体的产品创建细节。

3.2.3 示例代码

在下述示例中：

Product 是抽象产品类，ConcreteProduct1 和 ConcreteProduct2 是具体的产品类。
Factory 是抽象工厂类，定义了抽象的创建产品的方法 create_product 。
ConcreteFactory1 和 ConcreteFactory2 是具体的工厂类，分别负责创建对应的具体产品。

from abc import ABC, abstractmethod# 抽象产品类
class Product(ABC):@abstractmethoddef show(self):pass# 具体产品类 1
class ConcreteProduct1(Product):def show(self):print("This is ConcreteProduct1")# 具体产品类 2
class ConcreteProduct2(Product):def show(self):print("This is ConcreteProduct2")# 抽象工厂类
class Factory(ABC):@abstractmethoddef create_product(self):pass# 具体工厂类 1
class ConcreteFactory1(Factory):def create_product(self):return ConcreteProduct1()# 具体工厂类 2
class ConcreteFactory2(Factory):def create_product(self):return ConcreteProduct2()# 客户端代码
factory1 = ConcreteFactory1()
product1 = factory1.create_product()
product1.show()factory2 = ConcreteFactory2()
product2 = factory2.create_product()
product2.show()

Tips：

ABC 是 Abstract Base Class 的缩写，用于定义抽象基类。
abstractmethod 装饰器用于将一个方法标记为抽象方法。抽象方法是没有实现的方法，子类必须实现这些抽象方法，否则子类也会被视为抽象类，无法实例化。

3.3 抽象工厂模式

3.3.1 特点

抽象工厂定义了多个产品族的创建接口，每个产品族通常包含多个相关的产品对象。
具体的工厂类实现抽象工厂的接口，负责创建属于特定产品族的产品对象。
客户端通过抽象工厂的接口来获取产品族中的对象，而不关心具体的产品类和创建细节。

3.3.2 优点

易于交换产品系列：当需要切换到不同的产品系列时，只需要更改使用的具体工厂类。
有利于产品的一致性：确保属于同一个产品族的对象能够相互配合和协作。
解耦了客户端与具体产品类的创建逻辑。

3.3.3 示例代码

在下述示例中：

我们定义了抽象产品 Chair 和 Table ，以及它们的具体实现 ModernChair、ModernTable、ClassicChair 和 ClassicTable 。
FurnitureFactory 是抽象工厂，定义了创建椅子和桌子的抽象方法。
ModernFurnitureFactory 和 ClassicFurnitureFactory 是具体的工厂，分别负责创建现代风格和古典风格的家具产品。
客户端可以根据需要选择不同的工厂来获取相应风格的家具产品。

from abc import ABC, abstractmethod# 抽象产品 - 椅子
class Chair(ABC):@abstractmethoddef sit(self):pass# 抽象产品 - 桌子
class Table(ABC):@abstractmethoddef put_stuff(self):pass# 具体产品 - 现代风格椅子
class ModernChair(Chair):def sit(self):print("Sitting on a modern chair")# 具体产品 - 现代风格桌子
class ModernTable(Table):def put_stuff(self):print("Putting stuff on a modern table")# 具体产品 - 古典风格椅子
class ClassicChair(Chair):def sit(self):print("Sitting on a classic chair")# 具体产品 - 古典风格桌子
class ClassicTable(Table):def put_stuff(self):print("Putting stuff on a classic table")# 抽象工厂
class FurnitureFactory(ABC):@abstractmethoddef create_chair(self):pass@abstractmethoddef create_table(self):pass# 具体工厂 - 现代风格家具工厂
class ModernFurnitureFactory(FurnitureFactory):def create_chair(self):return ModernChair()def create_table(self):return ModernTable()# 具体工厂 - 古典风格家具工厂
class ClassicFurnitureFactory(FurnitureFactory):def create_chair(self):return ClassicChair()def create_table(self):return ClassicTable()# 客户端代码
# 选择现代风格工厂
factory = ModernFurnitureFactory()
chair = factory.create_chair()
table = factory.create_table()chair.sit()
table.put_stuff()# 选择古典风格工厂
factory = ClassicFurnitureFactory()
chair = factory.create_chair()
table = factory.create_table()chair.sit()
table.put_stuff()

4. 责任链模式

4.1.1 特点
责任链模式（Chain of Responsibility Pattern）是一种行为设计模式，它允许多个对象都有机会处理请求，从而将请求的发送者和接收者解耦。

在责任链模式中，通常会创建一系列的处理对象（节点），每个对象都包含对下一个处理对象的引用，形成一个链。当有请求发送时，它会从链的头部开始依次传递，直到有一个处理对象能够处理该请求为止。

在这里插入图片描述

4.2 优点

降低了发送者和接收者之间的耦合度，发送者不需要知道请求最终由谁处理。
增强了系统的灵活性，可以动态地修改责任链的结构和节点的处理逻辑。
实现了请求的发送者和处理者之间的职责分离。

4.3 示例代码

在下述示例中，创建了三个处理者 ConcreteHandler1、ConcreteHandler2 和 ConcreteHandler3，它们形成了一个责任链。根据请求的不同，由相应的处理者进行处理。

import abcclass Handler:def __init__(self, successor=None):self.successor = successor@abc.abstractmethoddef handle_request(self, request):pass  # 这个方法通常在具体的子类中实现，如果当前节点不能处理，则传递给下一个节点class ConcreteHandler1(Handler):def handle_request(self, request):if request < 10:print(f"ConcreteHandler1 处理了请求 {request}")elif self.successor:self.successor.handle_request(request)class ConcreteHandler2(Handler):def handle_request(self, request):if 10 <= request < 20:print(f"ConcreteHandler2 处理了请求 {request}")elif self.successor:self.successor.handle_request(request)class ConcreteHandler3(Handler):def handle_request(self, request):if request >= 20:print(f"ConcreteHandler3 处理了请求 {request}")else:print(f"没有合适的处理者来处理请求 {request}")# 创建责任链
handler1 = ConcreteHandler1()
handler2 = ConcreteHandler2()
handler3 = ConcreteHandler3()handler1.successor = handler2
handler2.successor = handler3# 发送请求
handler1.handle_request(5)      # ConcreteHandler1 处理了请求 5
handler1.handle_request(15)     # ConcreteHandler2 处理了请求 15
handler1.handle_request(25)     # ConcreteHandler3 处理了请求 25

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编程日记 2025/5/24 21:34:06

理解CPU负载与使用率

目录 CPU使用率 CPU负载 CPU使用率定义：就像看一个工人干活的时间占他上班时间的比例。比如工人上班8小时，实际干活6小时，干活时间占比就是68100%75%。对于CPU，单核的看它被占用的时间占总时间的比例，多核的就把每个…...

编程日记 2025/5/29 20:55:44

鸿蒙-点击Notification通知并打开App的具体页面

意图通知获取router事件中传递参数并跳转目前点击通知消息打开应用的指定页面，通过为通知添加行为意图的方式。也就是在wants的parameters中设置自定义参数，然后在UIAbility的onNewWant或者onCreate方法中解析配置的自定义参数信息判断跳转不同页面&a…...

编程日记 2025/6/1 21:10:55

Jmeter分布式测试的注意事项和常见问题

🍅 点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快 Jmeter是一款开源的性能测试工具，使用Jmeter进行分布式测试时，也需要注意一些细节和问题，否则可能会影响测试结果的准确性和可靠…...

编程日记 2025/6/3 14:06:09

w~Transformer~合集11

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12472192 #LightSeq 最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎,近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。…...

编程日记 2025/6/3 8:33:19

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-build.py

build.py ultralytics\data\build.py 目录 build.py 1.所需的库和模块 2.class InfiniteDataLoader(dataloader.DataLoader): 3.class _RepeatSampler: 4.def seed_worker(worker_id): 5.def build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode"train"…...

编程日记 2025/6/1 10:53:41

c++ 中的容器 vector、deque 和 list 的区别

表格汇总： 容器存储结构随机访问性能中间插入/删除性能两端插入/删除性能内存管理特点迭代器类型适用场景vector连续存储的动态数组 O ( 1 ) O(1) O(1) O ( n ) O(n) O(n)（需要移动元素）末尾： O ( 1 ) O(1) O(1)，头部…...

编程日记 2025/6/3 4:32:16

‌如何有效学习PyTorch：从基础到实践的全面指南‌

随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一，凭借其动态计算图、灵活的编程模型以及强大的社区支持，在学术界和工业界均得到了广泛应用。本文旨在为初学者和有一定基础的读者提供一套系统、全面的PyTorch…...

编程日记 2025/6/1 21:01:06

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbots：融合大模型的多模态聊天机器人（3）

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（3） 前言本篇摘要11. Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人11.3 组件Chatbot及ChatMessage11.3.1 Chatbot：聊天机器人组件1. API参数2.…...

编程日记 2025/6/3 20:22:41