この記事では、主に Pythonデザイン パターンプログラミング のビジター パターンとオブザーバー パターンを紹介します。デザイン パターンの定式化は、チーム コラボレーション プログラミング コードの調整に役立ちます
ビジター。モード ビジターモードは、既存のプログラム構造を変更することを前提に、追加のビジターを追加することでコードの機能拡張を完了するものだと思います。なぜこのように使用されるのでしょうか。多数のクラスがあり、構造の特定の層に新しいメソッドを追加する場合、基本クラスを追加または変更すると、元の設計が破壊され、互換性の問題が発生する可能性があるため、必要なクラスにのみ動的に追加してください。
Python の例
# 轮子,引擎, 车身这些定义好了都不需要变动 class Wheel: def init(self, name): self.name = name def accept(self, visitor): # 每个visitor是同样的,但是其中的方法是不一样的,比如这里是visitWheel, # 然后传入了self,想想?他其实想做什么就能做什么 visitor.visitWheel(self) class Engine: def accept(self, visitor): visitor.visitEngine(self) class Body: def accept(self, visitor): visitor.visitBody(self) # 我们要组合成车 class Car: def init(self): self.engine = Engine() self.body = Body() self.wheels = [ Wheel("front left"), Wheel("front right"), Wheel("back left") , Wheel("back right") ] # 这个也不需要在动,他只是上面部件的组合,只是做了属性的委托 def accept(self,visitor): visitor.visitCar(self) self.engine.accept(visitor) self.body.accept(visitor) for wheel in self.wheels: wheel.accept(visitor) # 这个才是我们的访问者,每次的修改都在这里面 class PrintVisitor: def visitWheel(self, wheel): print "Visiting "+wheel.name+" wheel" def visitEngine(self, engine): print "Visiting engine" def visitBody(self, body): print "Visiting body" def visitCar(self, car): print "Visiting car" if name == 'main': car = Car() visitor = PrintVisitor() car.accept(visitor)
Observerパターン
オブジェクトの状態を変更したい場合、それに依存するすべてのオブジェクトをそれに応じて変更する(通知を受け取る)ことができ、Observerパターンを使用できます。これらの依存オブジェクトはオブザーバーのオブジェクトであり、変更されるオブジェクトはいわゆる「オブザーバー」ですPythonの例
# 这个是观察者基类 class Subject(object): def init(self): self._observers = [] # 添加依赖的对象 def attach(self, observer): if not observer in self._observers: self._observers.append(observer) # 取消添加 def detach(self, observer): try: self._observers.remove(observer) except ValueError: pass # 这里只是通知上面注册的依赖对象新的变化 def notify(self, modifier=None): for observer in self._observers: # 可以设置过滤条件,对不符合过滤条件的更新 if modifier != observer: observer.update(self) # 观察者类 class Data(Subject): def init(self, name=''): super(Data, self).init() self.name = name self._data = 0 # python2.6新增的写法,获取属性为property,设置属性为(假设属性名字为x)@x.setter,删除为@x.deleter @property def data(self): return self._data @data.setter def data(self, value): self._data = value self.notify() # 这里有2个被观察者,也就是依赖的对象,每次Data有改变,这2个view都会变动 class HexViewer(object): def update(self, subject): print 'HexViewer: Subject %s has data 0x%x' % (subject.name, subject.data) class DecimalViewer(object): def update(self, subject): print 'DecimalViewer: Subject %s has data %d' % (subject.name, subject.data) if name == 'main': data1 = Data('Data 1') data2 = Data('Data 2') view1 = DecimalViewer() view2 = HexViewer() data1.attach(view1) data1.attach(view2) data2.attach(view2) data2.attach(view1) print "Setting Data 1 = 10" data1.data = 10 print "Setting Data 2 = 15" data2.data = 15 print "Setting Data 1 = 3" data1.data = 3 print "Setting Data 2 = 5" data2.data = 5 print "Update data1's view2 Because view1 is be filtered" data1.notify(modifier=view1) print "Detach HexViewer from data1 and data2." data1.detach(view2) data2.detach(view2) print "Setting Data 1 = 10" data1.data = 10 print "Setting Data 2 = 15" data2.data = 15
以上がPython デザイン パターン プログラミングにおけるビジター パターンとオブザーバー パターンの例の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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