代理模式
Proxy模式是一种常用的设计模式,它主要用来通过一个对象(比如B)给一个对象(比如A) 提供'代理'的方式方式访问。比如一个对象不方便直接引用,代理就在这个对象和访问者之间做了中介
你先设想:一个对象提供rgb三种颜色值,我想获得一个对象的rgb三种颜色,但是我不想让你获得蓝色属性,怎么办?
class Proxy(object): def __init__(self, subject): self.__subject = subject # 代理其实本质上就是属性的委托 def __getattr__(self, name): return getattr(self.__subject, name) class RGB: def __init__(self, red, green, blue): self.__red = red self.__green = green self.__blue = blue def Red(self): return self.__red def Green(self): return self.__green def Blue(self): return self.__blue class NoBlueProxy(Proxy): # 我在这个子代理类拦截了blue的访问,这样就不会返回被代理的类的Blue属性 def Blue(self): return 0 if __name__ == '__main__': rgb = RGB(100, 192, 240) print rgb.Red() proxy = Proxy(rgb) print proxy.Green() noblue = NoBlueProxy(rgb) print noblue.Green() print noblue.Blue()
抽象工厂模式
和简单工厂/工厂方法不同,抽象工厂可能最好理解,举个例子:
比如2个动物,猫和狗,他们都有speak和eat的function,但是很明显他们执行的结果是不同的 有个'工厂'(抽象工厂里面一个类型就是一个工厂,这点和其他模式的不同)专门帮助我们找到对应的动物做正确的操作 有个类/函数可以通过参数帮助我们找到上面的这个工厂 这就是抽象工厂
from abc import ABCMeta class StandardFactory(object): '''这就是那个抽象工厂''' @staticmethod def get_factory(factory): '''根据参数找到对实际操作的工厂''' if factory == 'cat': return CatFactory() elif factory == 'dog': return DogFactory() raise TypeError('Unknown Factory.') 这里帮助dog这个产品类找到应该的属性的工厂 class DogFactory(object): def get_pet(self): return Dog(); class CatFactory(object): # 注意这个方法和上面的名字一样,但是返回的类不同,这就是工厂的作用 def get_pet(self): return Cat(); # 可以认为dog和cat都是动物的一种,可以有个基类 class Pet(object): # ABCMeta会让这个类在注册后添加很多基础抽象基类,可以看[ABCMeta](http://docs.python.org/2/library/abc.html#abc.ABCMeta) __metaclass__ = ABCMeta def eat(self): pass # Dog应该做什么就是这里 class Dog(Pet): def eat(self): return 'Dog food...' class Cat(Pet): # 这里的eat依然是同名,她们都是同样的操作,只是返回不同 def eat(self): return 'Cat food...' if __name__ =="__main__": factory = StandardFactory.get_factory('cat') pet = factory.get_pet() print pet.eat() # 注意这里,你只需要修改抽象工厂传入的那个参数,其他什么都不用改 factory = StandardFactory.get_factory('dog') pet = factory.get_pet() print pet.eat()

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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