Python设计模式之策略模式

Python 中的设计模式详解之：策略模式

虽然设计模式与语言无关，但这并不意味着每一个模式都能在每一门语言中使用。《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书中有 23 个模式，其中有 16 个在动态语言中“不见了，或者简化了”。

1、策略模式概述

策略模式：定义一系列算法，把它们一一封装起来，并且使它们之间可以相互替换。此模式让算法的变化不会影响到使用算法的客户。

电商领域有个使用“策略”模式的经典案例，即根据客户的属性或订单中的商品计算折扣。

假如一个网店制定了下述折扣规则。

  • 有 1000 或以上积分的顾客，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。

简单起见，我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。

UML类图如下：

策略模式UML类图.png

Promotion 抽象类提供了不同算法的公共接口，fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 三个子类实现具体的“策略”，具体策略由上下文类的客户选择。

在这个示例中，实例化订单（Order 类）之前，系统会以某种方式选择一种促销折扣策略，然后把它传给 Order 构造方法。具体怎么选择策略，不在这个模式的职责范围内。（选择策略可以使用工厂模式。）

2、传统方法实现策略模式：

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:
    """订单中单个商品的数量和单价"""
    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.product = product
        self.quantity = quantity
        self.price = price

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


class Order:
    """订单"""
    def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
        self.customer = customer
        self.cart = list(cart)
        self.promotion = promotion

    def total(self):
        if not hasattr(self, '__total'):
            self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
        return self.__total

    def due(self):
        if self.promotion is None:
            discount = 0
        else:
            discount = self.promotion.discount(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = '<订单 总价: {:.2f} 实付: {:.2f}>'
        return fmt.format(self.total(), self.due())


class Promotion(ABC):  # 策略：抽象基类
    @abstractmethod
    def discount(self, order):
        """返回折扣金额（正值）"""


class FidelityPromo(Promotion):  # 第一个具体策略
    """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
    def discount(self, order):
        return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


class BulkItemPromo(Promotion):  # 第二个具体策略
    """单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
    def discount(self, order):
        discount = 0
        for item in order.cart:
            if item.quantity >= 20:
                discount += item.total() * 0.1
        return discount


class LargeOrderPromo(Promotion):  # 第三个具体策略
    """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
    def discount(self, order):
        distinct_items = {item.product for item in order.cart}
        if len(distinct_items) >= 10:
            return order.total() * 0.07
        return 0


joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)

cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),
        LineItem('apple', 10, 1.5),
        LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

print('策略一：为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))
print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
               LineItem('apple', 10, 1.5)]

print('策略二：单个商品为20个或以上时提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]

print('策略三：订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))
print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))

输出：

策略一：为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣
<订单 总价: 42.00 实付: 42.00>
<订单 总价: 42.00 实付: 39.90>
策略二：单个商品为20个或以上时提供10%折扣
<订单 总价: 30.00 实付: 28.50>
策略三：订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣
<订单 总价: 10.00 实付: 9.30>
<订单 总价: 42.00 实付: 42.00>

3、使用函数实现策略模式

在传统策略模式中，每个具体策略都是一个类，而且都只定义了一个方法，除此之外没有其他任何实例属性。它们看起来像是普通的函数一样。的确如此，在 Python 中，我们可以把具体策略换成了简单的函数，并且去掉策略的抽象类。

from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:
    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.product = product
        self.quantity = quantity
        self.price = price

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


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

    def total(self):
        if not hasattr(self, '__total'):
            self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
        return self.__total

    def due(self):
        if self.promotion is None:
            discount = 0
        else:
            discount = self.promotion(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = '<订单 总价: {:.2f} 实付: {:.2f}>'
        return fmt.format(self.total(), self.due())


def fidelity_promo(order):
    """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
    return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


def bulk_item_promo(order):
    """单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
    discount = 0
    for item in order.cart:
        if item.quantity >= 20:
            discount += item.total() * .1
    return discount


def large_order_promo(order):
    """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
    distinct_items = {item.product for item in order.cart}
    if len(distinct_items) >= 10:
        return order.total() * .07
    return 0


joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)

cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),
        LineItem('apple', 10, 1.5),
        LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

print('策略一：为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, fidelity_promo))
print(Order(ann, cart, fidelity_promo))

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
               LineItem('apple', 10, 1.5)]

print('策略二：单个商品为20个或以上时提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]

print('策略三：订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))

其实只要是支持高阶函数的语言，就可以如此实现，例如 C# 中，可以用委托实现。只是如此实现反而使代码变得复杂不易懂。而 Python 中，函数天然就可以当做参数来传递。

值得注意的是，《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书的作者指出：“策略对象通常是很好的享元。” 享元是可共享的对象，可以同时在多个上下文中使用。共享是推荐的做法，这样不必在每个新的上下文（这里是 Order 实例）中使用相同的策略时不断新建具体策略对象，从而减少消耗。因此，为了避免 [策略模式] 的运行时消耗，可以配合 [享元模式] 一起使用，但这样，代码行数和维护成本会不断攀升。

在复杂的情况下，需要具体策略维护内部状态时，可能需要把“策略”和“享元”模式结合起来。但是，具体策略一般没有内部状态，只是处理上下文中的数据。此时，一定要使用普通的函数，别去编写只有一个方法的类，再去实现另一个类声明的单函数接口。函数比用户定义的类的实例轻量，而且无需使用“享元”模式，因为各个策略函数在 Python 编译模块时只会创建一次。普通的函数也是“可共享的对象，可以同时在多个上下文中使用”。

转自 https://juejin.im/post/5cb7de3cf265da039378616d

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