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()

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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