预备知识:
开放封闭原则(Open-Closed Principle OCP)
Software entities(classes,modules,functions etc) should open for extension ,but close for modification.
所谓开放封闭原则就是软件实体应该对扩展开放,而对修改封闭。开放封闭原则是所有面向对象原则的核心。
软件设计本身所追求的目标就是封装变化,降低耦合,而开放封闭原则正是对这一目标的最直接体现。
对扩展开放,意味着有新的需求或变化时,可以对现有代码进行扩展,以适应新的情况。
对修改封闭,意味着类一旦设计完成,就可以独立其工作,而不要对类尽任何修改。
以上,是抄得。
ok, 故事开始。
从去年开始,我们公司搞起了O2O开放平台。提供了O2O各个语言版本的基础库,比如c# php java python等.
随着时间的推移,接入开放平台的企业越来越多,使用各种语言的版本。
那么,我们写代码模拟这个过程。
写之前,介绍一下python的“属性”。
为什么要介绍这个东西,因为我之前是个c#程序猿,用得最多的就是这货。
在绑定属性时,如果我们直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:
s = Student()
s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()
方法来设置成绩,再通过一个get_score()
来获取成绩,这样,在set_score()
方法里,就可以检查参数:
class Student(object): def get_score(self): return self._score def set_score(self, value): if not isinstance(value, int): raise ValueError('score must be an integer!') if value < 0 or value > 100: raise ValueError('score must between 0 ~ 100!') self._score = value
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
>>> s = Student()
>>> s.set_score(60) # ok!
>>> s.get_score()
60
>>> s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property
装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
>>> s = Student() >>> s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60) >>> s.score # OK,实际转化为s.get_score() 60 >>> s.score = 9999 Traceback (most recent call last): ... ValueError: score must between 0 ~ 100!
就是这么好用(当然,比起c#来说,还是有点丑陋,为什么我就不说了..毕竟php是世界上最好的语言)
ok,现在开始开放平台的接入工作。于是我们写了如下代码:
# -*- coding: utf-8 -*-
class OpenService(object): @property def language(self): return self.__language @language.setter def language(self, value): self.__language = value def __init__(self): self.__language = 'csharp' def attack_cities(self): if self.__language == 'python': print '攻城师 苦逼兮兮, 写python' elif self.__language == 'java': print '攻城师 苦逼兮兮, 写java' elif self.__language == 'php': print '攻城师 屌屌的, 写php,毕竟php是世界上最好的语言' elif self.__language == 'c#': print '攻城师 苦逼兮兮, 写c#' if __name__ == "__main__": open_service = OpenService() print '某公司1开始对接python...' open_service.language = 'python' open_service.attack_cities() print '某公司2开始对接java...' open_service.language = 'java' open_service.attack_cities() print '某公司3开始对接php...' open_service.language = 'php' open_service.attack_cities() print '某公司4开始对接c#...' open_service.language = 'c#' open_service.attack_cities()
PM一声令下,公司1,2,3,4 纷纷对接开放平台.
过了一段时间,触宝又增加了,c++,c,vb.....等各种语言的开放平台sdk...
那么怎么办呢?很简单..在attack_cities 方法里加更多的if else 判读呗...
于是代码的坏味道出现了....
1. 过长的if else 是明显的坏味道..
2. 写代码是个复杂的过程,全部写在一个方法里...这个方法明显职责过重.违背了本文一开始的单一职责原则。
是时候重构了,当当当当,静态工厂模式善良登场。
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简单工厂模式
ok,上面也是我抄得。
知道了定义,我们就要对我们的场景做出抽象。变化的部分是语言,以及攻城狮如何攻城。那么我们就需要设计一个语言基类。带有攻城的抽象方法。
然后需要定义一个工厂,根据不同的需求产出不同的语言攻城狮。
当然,为了使用抽象方法,我们必须引入卫生巾模块abc
这样的话,子类如果不实现基类的抽象方法,会抛出not implement 异常(我猜是这个异常)
如下:
import abc
class OpenServiceFactory(object): languageInstance = None def __init__(self): pass @staticmethod def CreateLanguage(language): if language == 'c#': OpenServiceFactory.languageInstance = CsharpLanguage() elif language == 'java': OpenServiceFactory.languageInstance = JavaLanguage() elif language == 'php': OpenServiceFactory.languageInstance = PHPLanguage() elif language == 'python': OpenServiceFactory.languageInstance = PythonLanguage() return OpenServiceFactory.languageInstance class LanageBase(object): @abc.abstractmethod def att_cities(self): pass class CsharpLanguage(LanageBase): def att_cities(self): print '攻城师 苦逼兮兮, 写c#' class JavaLanguage(LanageBase): def att_cities(self): print '攻城师 苦逼兮兮, 写java' class PHPLanguage(LanageBase): def att_cities(self): print '攻城师 屌屌的, 写php,毕竟php是世界上最好的语言' class PythonLanguage(LanageBase): def att_cities(self): print '攻城师 苦逼兮兮, 写python'
测试:
if __name__ == "__main__": print '简单工厂思密达' print '某公司1开始对接python...' open_service = OpenServiceFactory.CreateLanguage('python') open_service.att_cities() print '某公司2开始对接java...' open_service = OpenServiceFactory.CreateLanguage('java') open_service.att_cities() print '某公司3开始对接php...' open_service = OpenServiceFactory.CreateLanguage('php') open_service.att_cities() print '某公司4开始对接c#...' open_service = OpenServiceFactory.CreateLanguage('c#') open_service.att_cities()
运行:
➜ static_factory python static_factory.py
某公司1开始对接python...
攻城师 苦逼兮兮, 写python
某公司2开始对接java...
攻城师 苦逼兮兮, 写java
某公司3开始对接php...
攻城师 屌屌的, 写php,毕竟php是世界上最好的语言
某公司4开始对接c#...
攻城师 苦逼兮兮, 写c#
简单工厂思密达
某公司1开始对接python...
攻城师 苦逼兮兮, 写python
某公司2开始对接java...
攻城师 苦逼兮兮, 写java
某公司3开始对接php...
攻城师 屌屌的, 写php,毕竟php是世界上最好的语言
某公司4开始对接c#...
攻城师 苦逼兮兮, 写c#
➜ static_factory
结论: 简单工厂模式并没有消除工厂类的条件判断
当有需求扩展时候,必须修改工厂类,违背了了本文一开始提出的开放封闭原则
所以,这不是一个完美的模式,于是有人把简单工厂开除出了设计模式。
真是的。其实人家也是有不少优点的。
1. 减少耦合,子类单独实现算法
2. 客户端调用时,只需关心工厂类,减少复杂度
3. 工厂封装和抽象了变化的部分,通过工厂来实现了子类的创建,子类通过多态实现基类方法.
以上,简单工厂模式,希望对您有所帮助。。
to be continued