抽象工厂模式:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。
优点:易于交换“产品系列”,只要更改相应的工厂即可。
缺点:建立产品的时候很繁琐,需要增加和修改很多东西。
优化1:为了避免客户端有过多的逻辑判断,可以封装出一个简单工厂类来生成产品类。
优化2:为了减少简单工厂类里面的逻辑判断,可以采用“反射”机制,直接根据外部的配置文件读取出需要使用产品类的信息。
#encoding=utf-8 # #by panda #抽象工厂模式 def printInfo(info): print unicode(info, 'utf-8').encode('gbk') #抽象产品A:user表 class IUser(): def Insert(self): pass def GetUser(self): pass #sqlserver实现的User class SqlserverUser(IUser): def Insert(self): printInfo("在SQL Server中给User表增加一条记录") def GetUser(self): printInfo("在SQL Server中得到User表的一条记录") #Access实现的User class AccessUser(IUser): def Insert(self): printInfo("在Access中给User表增加一条记录") def GetUser(self): printInfo("在Access中得到User表一条记录") #抽象产品B:部门表 class IDepartment(): def Insert(self): pass def GetUser(self): pass #sqlserver实现的Department class SqlserverDepartment(IUser): def Insert(self): printInfo("在SQL Server中给Department表增加一条记录") def GetUser(self): printInfo("在SQL Server中得到Department表的一条记录") #Access实现的Department class AccessDepartment(IUser): def Insert(self): printInfo("在Access中给Department表增加一条记录") def GetUser(self): printInfo("在Access中得到Department表一条记录") #抽象工厂 class IFactory(): def CreateUser(self): pass def CreateDepartment(self): pass #sql server工厂 class SqlServerFactory(IFactory): def CreateUser(self): return SqlserverUser() def CreateDepartment(self): return SqlserverDepartment() #access工厂 class AccessFactory(IFactory): def CreateUser(self): return AccessUser() def CreateDepartment(self): return AccessDepartment() #优化一:采用一个简单工厂类,封装逻辑判断操作 class DataAccess(): # db = "Sqlserver" db = "Access" @staticmethod def CreateUser(): if (DataAccess.db == "Sqlserver"): return SqlserverUser() elif(DataAccess.db == "Access"): return AccessUser() @staticmethod def CreateDepartment(): if (DataAccess.db == "Sqlserver"): return SqlserverDepartment() elif(DataAccess.db == "Access"): return AccessDepartment() #优化二:采用反射机制,避免使用太多判断 ##以下信息可以从配置文件中获取 DBType = 'Sqlserver' #'Access' DBTab_User = 'User' DBTab_Department = 'Department' class DataAccessPro(): # db = "Sqlserver" db = "Access" @staticmethod def CreateUser(): funName = DBType + DBTab_User return eval(funName)() #eval 将其中的字符串转化为python表达式 @staticmethod def CreateDepartment(): funName = DBType + DBTab_Department return eval(funName)() def clientUI(): printInfo("\n--------抽象工厂方法--------") factory = SqlServerFactory() iu = factory.CreateUser() iu.Insert() iu.GetUser() id = factory.CreateDepartment() id.Insert() id.GetUser() printInfo("\n--抽象工厂方法+简单工厂方法--") iu = DataAccess.CreateUser() iu.Insert() iu.GetUser() id = DataAccess.CreateDepartment() id.Insert() id.GetUser() printInfo("\n-抽象工厂方法+简单工厂方法+反射-") iu = DataAccessPro.CreateUser() iu.Insert() iu.GetUser() id = DataAccessPro.CreateDepartment() id.Insert() id.GetUser() return if __name__ == '__main__': clientUI();
类图:
工厂模式和抽象工厂模式的区别:工厂模式是在派生类中定义一个工厂的抽象接口,然后基类负责创建具体对象;抽象工厂模式是维护一个产品家族,由基类定义产品被生产的方法,客户根据派生类的接口进行开发。
实例:人民群众喜闻乐见的披萨店例子这里又可以搬出来了,这次我们根据抽象工厂模式的特点,用不同原材料制作不同口味的披萨,创建不同原材料的工厂,不同实体店做出口味不同的披萨。创建一个产品家族(Dough、Sauce、Cheese和Clam)的抽象类型(PizzaIngredientFactory),这个类型的子类(NYPizzaIngredientFactory和ChicagoPizzaIngredientFactory)定义了产品被产生的方法。
代码:
#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') ''' 披萨 ''' class Pizza: name = "" dough = None sauce = None cheese = None clam = None def prepare(self): pass def bake(self): print "烘烤25分钟在350。".decode('utf-8') def cut(self): print "切割成对角线切片。".decode('utf-8') def box(self): print "放在官方的盒子中。".decode('utf-8') def get_name(self): return self.name def set_name(self, name): self.name = name def to_string(self): string = "%s:\n" % self.name string += " 面团: %s\n" % self.dough.to_string() if self.dough else "" string += " 酱汁: %s\n" % self.sauce.to_string() if self.sauce else "" string += " 奶酪: %s\n" % self.cheese.to_string() if self.cheese else "" string += " 文蛤: %s\n" % self.clam.to_string() if self.clam else "" return string ''' 什么类别的披萨 ''' class CheesePizza(Pizza): def __init__(self, ingredient_factory): self.ingredient_factory = ingredient_factory def prepare(self): print "准备: %s" % self.name self.dough = self.ingredient_factory.create_dough() self.sauce = self.ingredient_factory.create_sauce() self.cheese = self.ingredient_factory.create_cheese() class ClamPizza(Pizza): def __init__(self, ingredient_factory): self.ingredient_factory = ingredient_factory def prepare(self): print "准备: %s" % self.name self.dough = self.ingredient_factory.create_dough() self.sauce = self.ingredient_factory.create_sauce() self.clam = self.ingredient_factory.create_clam() ''' 披萨店 ''' class PizzaStore: def order_pizza(self, pizza_type): self.pizza = self.create_pizza(pizza_type) self.pizza.prepare() self.pizza.bake() self.pizza.cut() self.pizza.box() return self.pizza def create_pizza(self, pizza_type): pass ''' 纽约披萨实体店1 ''' class NYPizzaStore(PizzaStore): def create_pizza(self, pizza_type): ingredient_factory = NYPizzaIngredientFactory() if pizza_type == "cheese": pizza = CheesePizza(ingredient_factory) pizza.set_name("纽约风格芝士披萨".decode('utf-8')) elif pizza_type == "clam": pizza = ClamPizza(ingredient_factory) pizza.set_name("纽约风格文蛤披萨".decode('utf-8')) else: pizza = None return pizza ''' 芝加哥披萨实体店2 ''' class ChicagoPizzaStore(PizzaStore): def create_pizza(self, pizza_type): ingredient_factory = ChicagoPizzaIngredientFactory() if pizza_type == "cheese": pizza = CheesePizza(ingredient_factory) pizza.set_name("芝加哥风格芝士披萨".decode('utf-8')) elif pizza_type == "clam": pizza = ClamPizza(ingredient_factory) pizza.set_name("芝加哥风格文蛤披萨".decode('utf-8')) else: pizza = None return pizza ''' 生产披萨的工厂 ''' class PizzaIngredientFactory: def create_dough(self): pass def create_sauce(self): pass def create_cheese(self): pass def create_clam(self): pass ''' 生产披萨的实体工厂1 ''' class NYPizzaIngredientFactory(PizzaIngredientFactory): def create_dough(self): return ThinDough() def create_sauce(self): return MarinaraSauce() def create_cheese(self): return FreshCheese() def create_clam(self): return FreshClam() ''' 生产披萨的实体工厂2 ''' class ChicagoPizzaIngredientFactory(PizzaIngredientFactory): def create_dough(self): return ThickDough() def create_sauce(self): return MushroomSauce() def create_cheese(self): return BlueCheese() def create_clam(self): return FrozenClam() class Dough: def to_string(self): pass class ThinDough(Dough): def to_string(self): return "薄的面团" class ThickDough(Dough): def to_string(self): return "厚的生面团" class Sauce: def to_string(self): pass class MarinaraSauce(Sauce): def to_string(self): return "番茄酱" class MushroomSauce(Sauce): def to_string(self): return "蘑菇酱" class Cheese: def to_string(self): pass class FreshCheese(Cheese): def to_string(self): return "新鲜的奶酪" class BlueCheese(Cheese): def to_string(self): return "蓝纹奶酪" class Clam: def to_string(self): pass class FreshClam(Clam): def to_string(self): return "新鲜的文蛤" class FrozenClam(Clam): def to_string(self): return "冷冻的文蛤" if __name__ == "__main__": # 创建了两个披萨实体店 ny_store = NYPizzaStore() chicago_store = ChicagoPizzaStore() # 在第一个披萨对象中订购了一个cheese风味的披萨 pizza = ny_store.order_pizza("cheese") print pizza.to_string() print "迈克订购了一个 %s" % pizza.get_name() print pizza = chicago_store.order_pizza("clam") print pizza.to_string() print "约翰订购了一个%s" % pizza.get_name()
结果:
准备: 纽约风格芝士披萨 烘烤25分钟在350。 切割成对角线切片。 放在官方的盒子中。 纽约风格芝士披萨: 面团: 薄的面团 酱汁: 番茄酱 奶酪: 新鲜的奶酪 迈克订购了一个 纽约风格芝士披萨 准备: 芝加哥风格文蛤披萨 烘烤25分钟在350。 切割成对角线切片。 放在官方的盒子中。 芝加哥风格文蛤披萨: 面团: 厚的生面团 酱汁: 蘑菇酱 文蛤: 冷冻的文蛤 约翰订购了一个芝加哥风格文蛤披萨

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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