摄影:Patric Ho
这份简明指南将 Python 代码气味映射到相应的设计模式解决方案。
class CodeSmellSolutions: DUPLICATED_CODE = [ "form_template_method", "introduce_polymorphic_creation_with_factory_method", "chain_constructors", "replace_one__many_distinctions_with_composite", "extract_composite", "unify_interfaces_with_adapter", "introduce_null_object", ] LONG_METHOD = [ "compose_method", "move_accumulation_to_collecting_parameter", "replace_conditional_dispatcher_with_command", "move_accumulation_to_visitor", "replace_conditional_logic_with_strategy", ] CONDITIONAL_COMPLEXITY = [ # Complex conditional logic "replace_conditional_logic_with_strategy", "move_emblishment_to_decorator", "replace_state_altering_conditionals_with_state", "introduce_null_object", ] PRIMITIVE_OBSESSION = [ "replace_type_code_with_class", "replace_state_altering_conditionals_with_state", "replace_conditional_logic_with_strategy", "replace_implict_tree_with_composite", "replace_implicit_language_with_interpreter", "move_emblishment_to_decorator", "encapsulate_composite_with_builder", ] INDECENT_EXPOSURE = [ # Lack of information hiding "encapsulate_classes_with_factory" ] SOLUTION_SPRAWL = [ # Scattered logic/responsibility "move_creation_knowledge_to_factory" ] ALTERNATIVE_CLASSES_WITH_DIFFERENT_INTERFACES = [ # Similar classes, different interfaces "unify_interfaces_with_adapter" ] LAZY_CLASS = [ # Insufficient functionality "inline_singleton" ] LARGE_CLASS = [ "replace_conditional_dispatcher_with_command", "replace_state_altering_conditionals_with_state", "replace_implict_tree_with_composite", ] SWITCH_STATEMENTS = [ # Complex switch statements "replace_conditional_dispatcher_with_command", "move_accumulation_to_visitor", ] COMBINATION_EXPLOSION = [ # Similar code for varying data "replace_implicit_language_with_interpreter" ] ODDBALL_SOLUTIONS = [ # Multiple solutions for same problem "unify_interfaces_with_adapter" ]
Python 中的重构示例
该项目将重构示例从 Refactoring to Patterns (Joshua Kerievsky) 翻译成 Python。每个示例都显示原始和重构的代码,突出显示改进。 重构过程涉及解释 UML 图并使 Java 代码适应 Python 的细微差别(处理循环导入和接口)。
示例:撰写方法
“Compose Method”重构通过提取更小、更有意义的方法来简化复杂的代码。
# Original (complex) code def add(element): readonly = False size = 0 elements = [] if not readonly: new_size = size + 1 if new_size > len(elements): new_elements = [] for i in range(size): new_elements[i] = elements[i] # Potential IndexError elements = new_elements size += 1 elements[size] = element # Potential IndexError # Refactored (simplified) code def is_at_capacity(new_size, elements): return new_size > len(elements) def grow_array(size, elements): new_elements = [elements[i] for i in range(size)] # List comprehension for clarity return new_elements def add_element(elements, element, size): elements.append(element) # More Pythonic approach return len(elements) -1 def add_refactored(element): readonly = False if readonly: return size = len(elements) new_size = size + 1 if is_at_capacity(new_size, elements): elements = grow_array(size, elements) size = add_element(elements, element, size)
示例:多态性(测试自动化)
此示例演示了测试自动化中的多态性,抽象了测试设置以实现可重用性。
# Original code (duplicate setup) class TestCase: pass class DOMBuilder: def __init__(self, orders): pass def calc(self): return 42 class XMLBuilder: def __init__(self, orders): pass def calc(self): return 42 class DOMTest(TestCase): def run_dom_test(self): expected = 42 builder = DOMBuilder("orders") assert builder.calc() == expected class XMLTest(TestCase): def run_xml_test(self): expected = 42 builder = XMLBuilder("orders") assert builder.calc() == expected # Refactored code (polymorphic setup) class OutputBuilder: def calc(self): raise NotImplementedError class DOMBuilderRefac(OutputBuilder): def calc(self): return 42 class XMLBuilderRefac(OutputBuilder): def calc(self): return 42 class TestCaseRefac: def create_builder(self): raise NotImplementedError def run_test(self): expected = 42 builder = self.create_builder() assert builder.calc() == expected class DOMTestRefac(TestCaseRefac): def create_builder(self): return DOMBuilderRefac() class XMLTestRefac(TestCaseRefac): def create_builder(self): return XMLBuilderRefac()
示例:访客模式
访问者模式将类与其方法解耦。
# Original code (conditional logic in TextExtractor) class Node: pass class LinkTag(Node): pass class Tag(Node): pass class StringNode(Node): pass class TextExtractor: def extract_text(self, nodes): result = [] for node in nodes: if isinstance(node, StringNode): result.append("string") elif isinstance(node, LinkTag): result.append("linktag") elif isinstance(node, Tag): result.append("tag") else: result.append("other") return result # Refactored code (using Visitor) class NodeVisitor: def visit_link_tag(self, node): return "linktag" def visit_tag(self, node): return "tag" def visit_string_node(self, node): return "string" class Node: def accept(self, visitor): pass class LinkTagRefac(Node): def accept(self, visitor): return visitor.visit_link_tag(self) class TagRefac(Node): def accept(self, visitor): return visitor.visit_tag(self) class StringNodeRefac(Node): def accept(self, visitor): return visitor.visit_string_node(self) class TextExtractorVisitor(NodeVisitor): def extract_text(self, nodes): result = [node.accept(self) for node in nodes] return result
结论
这种通过重构学习设计模式的实用方法可以显着增强理解。 翻译代码时遇到的挑战巩固了理论知识。
以上是Python:重构模式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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