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()

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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