本篇内容主要讲解“如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式”吧!这
本篇内容主要讲解“如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式”吧!
这个模式叫做抽象工厂模式,大家可能对工厂模式比较熟悉,在工厂模式当中封装了实例的创建逻辑。主要的用途一般是将一些复杂的类的创建过程整合在一起,通过参数控制,这样使用者可以较简单地获得实例。
抽象工厂
抽象工厂模式和工厂模式类似,只不过更加抽象了一层。在创建实例的时候,不是通过参数来控制,而是直接传入想要创建的类。这一点其实也是python的特性,一切皆是对象,一切皆可传参,类本身也是一个对象,类也是可以传参的。所以我们可以把一个类直接传入工厂,工厂通过类来创建实例。
我们来用代码简单演示一下:
class AbstractFactory: def __init__(self, cls): self.cls = cls def build(self, *args, **kw): return self.cls(*args, **kw)
这段代码大家都能看懂,但是这其实也不能完全叫做抽象工厂,因为体现不出来抽象。这里的抽象主要是把工厂当做了一个更高阶的抽象类,有点像是抽象类的反向使用。
我们一般使用抽象类都是这样:
import abc class AbstractClass: def __init__(self): pass @abc.abstractmethod def run(self, *args, **kw): pass
然后它的派生类再去实现抽象类当中定义的抽象方法,而这里的顺序则是反的。父类当中的逻辑其实也是定好的,只是它在具体执行的时候是调用传入的子类实例实现的。
为了更好说明,我们来看一个例子吧:
class PetCollection(object): def __init__(self, animal): self.pet_generator = animal self.pet = self.pet_generator() def speak(self): self.pet.speak() def show_pet(self): pet = self.pet print('Pet\'s name is {}'.fORMat(pet)) print('It says: {}!'.format(pet.speak())) class Dog(object): def speak(self): return 'woof' def __str__(self): return 'dog' class Cat(object): def speak(self): return 'meow' def __str__(self): return 'cat' if __name__ == '__main__': pet = PetCollection(Dog) pet.show_pet()
在这个例子当中,Dog和Cat是子类,PetCollection是父类。我们可以发现在父类当中也实现了speak这个方法,但是它是调用子类的speak实现的。也就是说凡是拥有speak这个类的子类都可以用来创建PetCollection,这个PetCollection相当于一个抽象的通用类,这样我们在使用的时候可以用它来集成很多逻辑,简化操作。
我第一次看这个设计模式的时候,觉得普普通通,不过是把类当做参数而已。但是之后又看了一次,又有了新的理解,这不也是抽象类的反向使用吗?其实代码的核心就只有逻辑,所谓的设计模式也不过是前人总结出的经验而已。真正有价值的并不是这个模式当中的代码怎么写,而是核心的逻辑,这些融会贯通了,以后也不难设计出我们自己的模式来。
到此,相信大家对“如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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本文标题: 如何理解设计模式之把类作为参数的抽象工厂模式
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