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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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