设计模式-行为型模式,观察者模式(13)
当对象间存在一对多关系时,则使用观察者模式(Observer Pattern)。比如,当一个对象被修改时,则会自动通知它的依赖对象。观察者模式属于行为型模式。
有时,我们希望在一个对象的状态改变时更新另外一组对象。
class Publisher: def __init__(self): self.observers = [] def add(self, observer): if observer not in self.observers: self.observers.append(observer) else: print('Failed to add: {}'.format(observer)) def remove(self, observer): try: self.observers.remove(observer) except ValueError: print('Failed to remove: {}'.format(observer)) def notify(self): [o.notify(self) for o in self.observers] class DefaultFormatter(Publisher): def __init__(self, name): Publisher.__init__(self) self.name = name self._data = 0 def __str__(self): return "{}: '{}' has data = {}".format(type(self).__name__, self.name, self._data) @property def data(self): return self._data @data.setter def data(self, new_value): try: self._data = int(new_value) except ValueError as e: print('Error: {}'.format(e)) else: self.notify() class HexFormatter: def notify(self, publisher): print("{}: '{}' has now hex data = {}".format(type(self).__name__, publisher.name, hex(publisher.data))) class BinaryFormatter: def notify(self, publisher): print("{}: '{}' has now bin data = {}".format(type(self).__name__, publisher.name, bin(publisher.data))) def main(): df = DefaultFormatter('test1') print(df) print() hf = HexFormatter() df.add(hf) df.data = 3 print(df) print() bf = BinaryFormatter() df.add(bf) df.data = 21 print(df) print() df.remove(hf) df.data = 40 print(df) print() df.remove(hf) df.add(bf) df.data = 'hello' print(df) print() df.data = 15.8 print(df) if __name__ == '__main__': main()
1、发布者中有个方法添加所有观察(订阅)者对象,当发布某个东西(例子中的data变化)时,调用所有已添加的订阅者的某个方法。
2、这个模式也是以一个十分重要的模式,java python里面的日志管理都是使用了观察者模式。具体就是logger和handler就是发布者和订阅者的关系,当logger添加了stremhandler,那么日志就可以显示到控制台,添加了filehandler那么就可以记录到文件,添加了smtphandler就可以把日志发送到邮箱。十分的方便解耦,可以选择日志记录到某一个地方或者几个地方或者所有地方。如果日志想要记录到mongo redis什么的,只需要继承handler基类,自己实现emit方法就可以了,如果不理解这个关系,就很难自己写日志扩展,或者是只能照葫芦画瓢,不知道为什么要那么写,为什么添加了handler就可以把日志记录到相关地方。如果使用print并且实现以上这些扩展那要写很多东西,还不如使用日志。如果生产项目全部直接使用裸print,这样写代码真的是很垃圾小学生水平,因为项目跑起来后,文件引用一环套一环根本不知道哪里print的,而且print要想扩展那又是成了自己发明logging模块了。
3、再顺便说下logging日志使用logger.debug 和logging.debug有什么区别?我从不使用logging.debug。包括所有三方包绝对都不会直接这么去使用。logging.debug的debug是一个函数,直接这么写那么日志的命名空间是root根日志,如果想禁用这个日志,那么是removerhandler还是直接设置级别为critical来禁用日志?两种都不好,对根日志操作打击面积太大误伤率太高,万一有的地方的日志你就是想记录呢。而且logging定制性不高,你想把某个日志记录到a文件,某个日志记录到b文件,某个日志只发邮件,就必须用更小命名空间的logger了。logging.debug实际是 logging.getLogger(None).debug(), logger.debug是logging.getLogger(‘yourname’).debug(),一般yourname可以设置成__name__方便快捷,所以可以对单独命名空间的日志进行定制handler或者移除handler或者对某类型日志设置最高级别。例如使用urllib时候,可以单独的操纵connectionpool命名空间的日志,设置显示他或者不显示他,设置他的级别为error级别完全不会影响到别的命名空间下的日志的级别设置。