【经典案例】Python详解设计模式：策略模式

完成一项任务往往有多种方式，我们将其称之为策略。

比如，超市做活动，如果你的购物积分满1000，就可以按兑换现金抵用券10元，如果购买同一商品满10件，就可以打9折，如果如果购买的金额超过500，就可以享受满减50元的优惠。这是三个不同的促销策略。

再比如，联系朋友、同学，可以打电话，也可以发短信，可以发微信，也可以发邮件，这是四个不同的联系策略。

再比如，去外出旅游，我们可以选择火车，也可以选择公共汽车，可以选择飞机，也可以选择自驾游。这又是四个不同的出行策略。

以上这些真实场景，都有策略选择模型的影子，可以考虑使用策略模式。

经典的策略模式，是由三部分组成

  • Context：上下文环境类
  • Stragety：策略基类
  • ConcreteStragety：具体策略

以第一个超市做活动的场景来举个例子。

  • Context：Order类，订单信息，包括商品，价格和数量，以为购买者等
  • Stragety：Promotion类，抽象基类，包含一个抽象方法（计算折扣）
  • ContreteStragety：分三个类，FidelityPromo，BulkItemPromo，LargeOrderPromo，实现具体的折扣计算方法。

首先是 Order 类：

class Item:
    def __init__(self, issue, price, quantity):
        self.issue = issue
        self.price = price
        self.quantity = quantity

    def total(self):
        return self.price * self.quantity

class Order:
    def __init__(self, customer, promotion=None):
        self.cart = []
        self.customer = customer
        self.promotion = promotion

    def add_to_cart(self, *items):
        for item in items:
            self.cart.append(item)

    def total(self):
        total = 0
        for item in self.cart:
            total += item.total()

        return total

    def due(self):
        if not self.promotion:
            discount = 0
        else:
            discount  = self.promotion.discount(self)
        return (self.total() - discount)

然后是积分兑换现金券的策略，为了保证我们的代码具有良好的可扩展性及维护性，我会先写一个策略类，它是一个抽象基类，它的子类都是一个具体的策略，都必须实现 discount 方法，就比如咱们的积分兑换现金策略。

from abc import ABC, abstractmethod

class Promotion(ABC):
    @abstractmethod
    def discount(self, order):
        pass

class FidelityPromo(Promotion):
    ‘‘‘
    如果积分满1000分，就可以兑换10元现金券
    ‘‘‘
    def discount(self, order):
        return 10 if order.customer.fidelity >1000 else 0

假设现在小明去商场买了一件衣服（600块），两双鞋子（200*2），他的购物积分有1500点。

在平时，商场一般都没有活动，但是长年都有积分换现金抵用券的活动。

>>> from collections import namedtuple

# 定义两个字段：名字，购物积分
>>> Customer = namedtuple(‘Customer‘, ‘name fidelity‘)
>>> xm = Customer(‘小明‘, 1500)
>>> item1 = Item(‘鞋子‘, 200, 3)
>>> item2 = Item(‘衣服‘, 600, 1)
>>> order = Order(xm, FidelityPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2)

# 原价 1200，用上积分后，只要1190
>>> order
<Order Total:1200 due:1190>

眼看着，五一节也快了，商场准备大搞促销

  • 只要单项商品购买10件，即可9折。
  • 如果订单总金额大于等于500，就可以立减50。

有了此前我们使用 策略模式 打下的基础，我们并不是使用硬编码的方式来配置策略，所以不需要改动太多的源码，只要直接定义五一节的两个促销策略类即可（同样继承自 Promotion 抽象基类），就像插件一样，即插即用。

class BulkItemPromo(Promotion):
    ‘‘‘
    如果单项商品购买10件，即可9折。
    ‘‘‘
    def discount(self, order):
        discount = 0
        for item in order.cart:
            if item.quantity >= 10:
                discount += item.total() * 0.1
        return discount

class LargeOrderPromo(Promotion):
    ‘‘‘
    如果订单总金额大于等于500，就可以立减50
    ‘‘‘
    def discount(self, order):
        discount = 0
        if order.total() >= 500:
            discount = 50

        return discount

看到商场活动如此给力，小明的钱包也鼓了起来，开始屯起了生活用品。

如果使用了第一个策略，原价600，只需要花 580

>>> from collections import namedtuple
>>> Customer = namedtuple(‘Customer‘, ‘name fidelity‘)

>>> xm = Customer(‘小明‘, 300)

>>> item1 = Item(‘纸巾‘, 20, 10)
>>> item2 = Item(‘食用油‘, 50, 4)
>>> item3 = Item(‘牛奶‘, 50, 4)

>>> order = Order(xm, BulkItemPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:580.0>

如果使用了第二个策略，原价600，只需要花550

>>> from collections import namedtuple
>>> Customer = namedtuple(‘Customer‘, ‘name fidelity‘)

>>> xm = Customer(‘小明‘, 300)

>>> item1 = Item(‘纸巾‘, 20, 10)
>>> item2 = Item(‘食用油‘, 50, 4)
>>> item3 = Item(‘牛奶‘, 50, 4)

>>> order = Order(xm, LargeOrderPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:550>

两个策略即插即用，只需要在前台下订单时，选择对应的策略即可，原业务逻辑无需改动。

>>> order = Order(xm, BulkItemPromo())
>>> order = Order(xm, LargeOrderPromo())

但是问题很快又来了，商场搞活动，却让顾客手动选择使用哪个优惠策略，作为一个良心的商家，应该要能自动对比所有策略得出最优惠的价格来给到顾客。这就要求后台代码要能够找出当前可用的全部策略，并一一比对折扣。

# 找出所有的促销策略
all_promotion = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith(‘Promo‘) and name != ‘BestPromo‘]

# 实现一个最优策略类
class BestPromo(Promotion):
    def discount(self, order):
        # 找出当前文件中所有的策略
        all_promotion = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith(‘Promo‘) and name != ‘BestPromo‘]

        # 计算最大折扣
        return max([promo().discount(order) for promo in all_promotion])

在前台下订单的时候，就会自动计算所有的优惠策略，直接告诉顾客最便宜的价格。

# 直接选择这个最优策略
>>> order = Order(xm, BestPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:550>

通过以上例子，可以总结出使用策略模式的好处

  1. 扩展性优秀，移植方便，使用灵活。可以很方便扩展策略；
  2. 各个策略可以自由切换。这也是依赖抽象类设计接口的好处之一；

但同时，策略模式 也会带来一些弊端。

  1. 项目比较庞大时，策略可能比较多，不便于维护；
  2. 策略的使用方必须知道有哪些策略，才能决定使用哪一个策略，这与迪米特法则是相违背的。

对于以上的例子，仔细一想，其实还有不少可以优化的地方。

比如，为了实现经典的模式，我们先要定义一个抽象基类，再实现具体的策略类。对于上面这样一个简单的计算折扣价格逻辑来说，其实可以用函数来实现，然后在实例化 Order 类时指定这个策略函数即可，大可不必将类给搬出来。这样就可以避免在下订单时，不断的创建策略对象，减少多余的运行时消耗。这里就不具体写出代码了。

所以学习设计模式，不仅要知道如何利用这样的模式组织代码，更要领会其思想，活学活用，灵活变通。

以上，就是今天关于 策略模式 的一些个人分享，如有讲得不到位的，还请后台留言指正！

参考文档

  • 《流畅的Python》

原文地址：https://blog.51cto.com/14237772/2382960

时间： 2024-10-11 11:52:07

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