python-patterns 是一个开源的 Python 项目，它提供了各种经典的设计模式的 Python 实现。设计模式是一种针对常见软件设计问题的可复用解决方案，通过使用设计模式，开发者可以编写出结构更加合理、易于维护和扩展的代码。
Python 是一门动态语言，很多经典的面向对象设计模式（如工厂模式、单例模式等）都可以通过 Python 的独特特性进行简洁的实现。python-patterns 项目不仅展示了这些设计模式的实现方式，还解释了它们在不同场景中的应用，是学习设计模式和优化代码结构的理想资源。
本文将介绍 python-patterns 项目的主要内容、常见设计模式的 Python 实现，以及如何在实际项目中应用这些模式。
➰缘起
- 💯 设计模式简介
- 💯 常见设计模式的 Python 实现
- 1. 单例模式（Singleton）
- 2. 工厂模式（Factory Method）
- 3. 观察者模式（Observer）
- 4. 装饰器模式（Decorator）
- 5. 策略模式（Strategy）
- 💯 在实际项目中的应用
- 📥 下载地址
- 💬 结语
- 📒 参考文献
💯 设计模式简介
设计模式是一系列经过验证的解决方案，用于解决软件开发过程中遇到的常见问题。这些模式通常分为以下三类：
-
创建型模式：主要用于对象的创建，旨在简化对象创建过程并隐藏创建的复杂性。常见的创建型模式包括单例模式、工厂模式、建造者模式等。
-
结构型模式：主要用于简化类和对象之间的关系，帮助构建灵活且可扩展的架构。常见的结构型模式有装饰器模式、代理模式、适配器模式等。
-
行为型模式：用于管理对象之间的通信，优化对象的行为交互。常见的行为型模式包括观察者模式、策略模式、责任链模式等。
💯 常见设计模式的 Python 实现
以下是 python-patterns 项目中一些常见设计模式的 Python 实现，展示了如何利用 Python 的特性简洁地实现这些模式。
1. 单例模式（Singleton）
单例模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。它通常用于需要共享状态或资源的场景，比如日志系统、数据库连接池等。
Python 实现：
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls):
if cls._instance is None:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
return cls._instance
# 测试
singleton1 = Singleton()
singleton2 = Singleton()
print(singleton1 is singleton2) # 输出: True
在这个实现中，__new__ 方法确保每次创建新实例时都会返回同一个对象实例。这是一种通过 Python 内置机制实现的简单单例模式。
2. 工厂模式（Factory Method）
工厂模式是一种创建型模式，用于将对象的创建逻辑与使用者解耦。通过工厂方法，用户无需知道具体对象的构造细节，只需要调用工厂函数来获取对象实例。
Python 实现：
class Animal:
def speak(self):
raise NotImplementedError
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
class Cat(Animal):
def speak(self):
return "Meow!"
class AnimalFactory:
@staticmethod
def get_animal(animal_type):
if animal_type == "dog":
return Dog()
elif animal_type == "cat":
return Cat()
else:
raise ValueError("Unknown animal type")
# 测试
animal = AnimalFactory.get_animal("dog")
print(animal.speak()) # 输出: Woof!
在这个实现中，AnimalFactory 类通过静态方法 get_animal 创建不同类型的动物实例，而不需要调用者知道具体的类名或创建细节。
3. 观察者模式（Observer）
观察者模式是一种行为型模式，它定义了对象之间的一对多依赖关系。当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都会自动收到通知并更新。这个模式常用于事件处理系统中，如 GUI 应用中的按钮点击事件等。
Python 实现：
class Subject:
def __init__(self):
self._observers = []
def register(self, observer):
self._observers.append(observer)
def notify_all(self, *args, **kwargs):
for observer in self._observers:
observer.update(*args, **kwargs)
class Observer:
def update(self, *args, **kwargs):
pass
# 定义具体的观察者
class ConcreteObserver(Observer):
def update(self, message):
print(f"Received message: {message}")
# 测试
subject = Subject()
observer1 = ConcreteObserver()
observer2 = ConcreteObserver()
subject.register(observer1)
subject.register(observer2)
subject.notify_all("Hello Observers!") # 输出两次: Received message: Hello Observers!
在这个示例中，Subject 对象维护一个观察者列表，并在其状态发生变化时调用 notify_all 方法通知所有注册的观察者。
4. 装饰器模式（Decorator）
装饰器模式是一种结构型模式，允许在不改变对象自身的情况下动态地为对象添加行为。Python 本身支持装饰器语法，这使得装饰器模式在 Python 中的实现非常方便。
Python 实现：
class Coffee:
def cost(self):
return 5
class MilkDecorator:
def __init__(self, coffee):
self._coffee = coffee
def cost(self):
return self._coffee.cost() + 2
class SugarDecorator:
def __init__(self, coffee):
self._coffee = coffee
def cost(self):
return self._coffee.cost() + 1
# 测试
coffee = Coffee()
coffee_with_milk = MilkDecorator(coffee)
coffee_with_milk_and_sugar = SugarDecorator(coffee_with_milk)
print(coffee_with_milk_and_sugar.cost()) # 输出: 8
在这个例子中，MilkDecorator 和 SugarDecorator 为原始 Coffee 对象动态地添加了额外的功能（即增加了牛奶和糖的价格）。
5. 策略模式（Strategy）
策略模式是一种行为型模式，它允许在运行时选择不同的算法或策略，而不需要修改使用策略的客户端代码。这种模式经常用于处理可替换的行为逻辑，如支付系统、排序算法等。
Python 实现：
class Strategy:
def execute(self, a, b):
pass
class AddStrategy(Strategy):
def execute(self, a, b):
return a + b
class SubtractStrategy(Strategy):
def execute(self, a, b):
return a - b
class Context:
def __init__(self, strategy):
self._strategy = strategy
def set_strategy(self, strategy):
self._strategy = strategy
def execute_strategy(self, a, b):
return self._strategy.execute(a, b)
# 测试
context = Context(AddStrategy())
print(context.execute_strategy(5, 3)) # 输出: 8
context.set_strategy(SubtractStrategy())
print(context.execute_strategy(5, 3)) # 输出: 2
在这个实现中，Context 类使用不同的策略来执行操作，策略可以在运行时动态替换。
💯 在实际项目中的应用
设计模式的应用可以使代码更加模块化、易扩展、易维护。在实际项目中，设计模式通常用于以下场景：
- 复杂对象的创建：通过工厂模式或建造者模式，简化复杂对象的创建逻辑，避免重复代码。
- 动态行为扩展：装饰器模式和策略模式允许在运行时动态修改或替换对象的行为，而无需修改现有代码。
- 解耦模块依赖：观察者模式和责任链模式有助于降低模块之间的耦合，使得系统更加灵活。
- 事件驱动开发：在基于事件的系统（如 GUI 应用或游戏引擎）中，观察者模式可以用于处理事件传播和响应。
📥 下载地址
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💬 结语
python-patterns 项目为 Python 开发者提供了丰富的设计模式实现示例，展示了如何通过 Python 的特性简洁高效地实现经典设计模式。通过学习这些模式，开发者可以编写出更加灵活、可扩展的代码架构，提升项目的可维护性。
设计模式在软件开发中的应用非常广泛，无论是大型企业项目，还是个人小型应用，都可以从中受益。如果你正在寻找一种方法来优化你的代码结构，设计模式无疑是一个值得深入学习的领域。
📒 参考文献
- python-patterns GitHub仓库
![[Linux][进程] 命令行参数](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2fa0157c28d84b7dbd538c78dd104442.png)
