1. 案例分析：重构“策略”模式1.1 经典的“策略”模式图中的 UML 类图指出了“策略”模式对类的编排。
 《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书是这样概述“策略”模式的：
定义一系列算法，把它们一一封装起来，并且使它们可以相互替换。本模式使得算法可以独立于使用它的客户而变化。 电商领域有个功能明显可以使用“策略”模式，即根据客户的属性或订单中的商品计算折扣。假如一个网店制定了下述折扣规则： 有 1000 或以上积分的顾客，每个订单享 5% 折扣。 同一订单中，单个商品的数量达到 20 个或以上，享 10% 折扣。 订单中的不同商品达到 10 个或以上，享 7% 折扣。
简单起见，我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。先简单描述下这个策略模式： 上下文（订单）
把一些计算委托给实现不同算法的可互换组件，它提供服务。在这个电商示例中，上下文是 Order，它会根据不同的算法计算促销折扣。 策略（促销策略）
实现不同算法的组件共同的接口。在这个示例中，名为Promotion 的抽象类扮演这个角色。 具体策略
“策略”的具体子类。fidelityPromo、BulkPromo 和LargeOrderPromo 是这里实现的三个具体策略。
策略实现代码如下：
from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple
'''
经典策略模式实现
'''
Customer = namedtuple("Customer", "name fidelity")
class LineItem: # 单个商品
def __init__(self, product, quantity, price):
self.product = product # 商品名称
self.quantity = quantity # 商品数量
self.price = price # 商品单价
def total(self):
'''单个商品总金额'''
return self.price * self.quantity
class Order: # 订单（上下文）
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = cart # 购物车
self.promotion = promotion # 促销策略
def total(self):
"""商品总金额"""
if not hasattr(self, '__total'):
self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
return self.__total
def due(self):
"""折扣后应付金额"""
discount = 0 if self.promotion is None else self.promotion.discount(self, self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
'''格式化对象输出'''
fmt = '<Order total: {:.2f}> due: {:.2f}'
return fmt.format(self.total(), self.due())
class Promotion(ABC): # 抽象基类
@abstractmethod # 抽象方法
def discount(self, order):
"""返回折扣金额"""
class FidelityPromo(Promotion): # 策略1
def discount(self, order):
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
class BulkItemPromo(Promotion): # 策略2
def discount(self, order):
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
return sum([item.total() * 0.1 for item in order.cart if item.quantity >= 20])
class LargeOrderPromo(Promotion): # 策略3
def discount(self, order):
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
return order.total() * 0.07 if len([item.product for item in order.cart]) >= 10 else 0注意：把 Promotion 定义为抽象基类（AbstractBase Class，ABC），这么做是为了使用 @abstractmethod装饰器，从而明确表明所用的模式。在due()函数中调用discount函数传入了两个self，这是因为策略类中的discount(self, order)函数的self会把传入的self当做self使用，而传入的self其实就是指Order，为了避免这个问题，传入了两个self，第二个self赋值给discount的order参数，也就是discount(self=self, order=self)，这里比较特殊，一般情况下这个self可以拿到自身对象是无需传入的。 测试案例如下：
if __name__ == '__main__':
# 两个顾客：joe 的积分是 0，ann 的积分是 1100。
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
# 有三个商品的购物车
cart = [
LineItem('banana', 4, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
LineItem('watermelon', 5, 5.0),
]
# banana_cart 中有 30 把香蕉和 10 个苹果
banana_cart = [
LineItem('banana', 30, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
]
# long_order 中有 10 个不同的商品，每个商品的价格为 1.00
Long_order = [LineItem(str(item), 1, 1.0) for item in range(10)]
# 使用促销策略1
print(Order(joe, cart, FidelityPromo))
print(Order(ann, cart, FidelityPromo))
# <Order total: 42.00> due: 42.00
# <Order total: 42.00> due: 39.90
# 使用促销策略2
print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo))
# <Order total: 30.00> due: 28.50
# 使用促销策略3
print(Order(joe, Long_order, LargeOrderPromo))
print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo))
# <Order total: 10.00> due: 9.30
# <Order total: 42.00> due: 42.001.2 使用函数实现“策略”模式from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:
def __init__(self, product, quantity, price):
self.product = product
self.quantity = quantity
self.price = price
def total(self):
return self.price * self.quantity
class Order:
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = cart
self.promotion = promotion
def total(self):
if not hasattr(self, '__total'):
self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
return self.__total
def due(self):
discount = 0 if self.promotion is None else self.promotion(self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
fmt = '<Order total: {:.2f}> due: {:.2f}'
return fmt.format(self.total(), self.due())
def fidelity_promo(order):
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
def bulk_item_promo(order):
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
return sum([item.total() * 0.1 for item in order.cart if item.quantity >= 20])
def large_order_promo(order):
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
return order.total() * 0.07 if len([item.product for item in order.cart]) >= 10 else 0if __name__ == '__main__':
if __name__ == '__main__':
# 两个顾客：joe 的积分是 0，ann 的积分是 1100。
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
# 有三个商品的购物车
cart = [
LineItem('banana', 4, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
LineItem('watermelon', 5, 5.0),
]
# banana_cart 中有 30 把香蕉和 10 个苹果
banana_cart = [
LineItem('banana', 30, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
]
# long_order 中有 10 个不同的商品，每个商品的价格为 1.00
Long_order = [LineItem(str(item), 1, 1.0) for item in range(10)]
# 使用促销策略1
print(Order(joe, cart, fidelity_promo))
print(Order(ann, cart, fidelity_promo))
# <Order total: 42.00> due: 42.00
# <Order total: 42.00> due: 39.90
# 使用促销策略2
print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))
# <Order total: 30.00> due: 28.50
# 使用促销策略3
print(Order(joe, Long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))
# <Order total: 10.00> due: 9.30
# <Order total: 42.00> due: 42.001.3 选择最佳策略：简单的方式def best_promo(order):
"""选择最佳折扣"""
promos = [fidelity_promo, bulk_item_promo, large_order_promo]
return max(promo(order) for promo in promos) # 最佳策略模式
print(Order(joe, Long_order, best_promo))
print(Order(joe, banana_cart, best_promo))
print(Order(ann, cart, best_promo))
# <Order total: 10.00> due: 9.30 -- best_promo 为顾客 joe 选择 larger_order_promo。
# <Order total: 30.00> due: 28.50 -- 订购大量香蕉时，joe 使用 bulk_item_promo 提供的折扣。
# <Order total: 42.00> due: 39.90 -- 在一个简单的购物车中，best_promo 为顾客 ann 提供fidelity_promo 优惠的折扣。 1.4 找出模块中的全部策略在 Python 中，模块也是一等对象，而且标准库提供了几个处理模块的函数。Python 文档是这样说明内置函数 globals 的。 globals()
返回一个字典，表示当前的全局符号表。这个符号表始终针对当前模块（对函数或方法来说，是指定义它们的模块，而不是调用它们的模块）。
有了globals，就可以帮助best_promo 自动找到其他可用的*_promo 函数，不过过程有点曲折：
'''
迭代 globals() 返回字典中的各个key：value, 只选择key中以 _promo 结尾的名称，
并且过滤掉元策略 best_promo 防止无限递归。
'''
promos = [v for k, v in globals().items() if k.endswith("_promo") and k != 'best_promo']
def best_promo(order):
"""选择最佳折扣"""
return max(promo(order) for promo in promos)import inspect
import promotions
'''
inspect.getmembers 函数用于获取对象（这里是 promotions 模块）的属性，第二个参数是可选的判断条件（一个布尔值函数）。
我们使用的是 inspect.isfunction，只获取模块中的函数。
'''
promos = [func for name, func in inspect.getmembers(promotions, inspect.isfunction)] def fidelity_promo(order):
"""为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
def bulk_item_promo(order):
"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
return sum([item.total() * 0.1 for item in order.cart if item.quantity >= 20])
def large_order_promo(order):
"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
return order.total() * 0.07 if len([item.product for item in order.cart]) >= 10 else 0 该例展示了很好的可扩展性。唯一值得注意的是：promotions 模块只能包含计算订单折扣的函数。如果有人在 promotions 模块中使用不同的签名定义函数，那么 best_promo 函数尝试将其应用到订单上时会出错。我们可以添加更为严格的测试，审查传给实例的参数，进一步过滤函数。 动态收集促销折扣函数更为显式的一种方案是使用简单的装饰器，这里我会放在下一篇博客中详细介绍装饰器时讲解。下一节讨论“命令”模式。这个设计模式也常使用单方法类实现，同样也可以换成普通的函数。
2. “命令”模式“命令”设计模式也可以通过把函数作为参数传递而简化。这一模式对类的编排如图所示。
 对PasteCommand 来说，接收者是 Document。对 OpenCommand来说，接收者是应用程序 “命令”模式的目的是解耦调用操作的对象（调用者）和提供实现的对象（接收者）。在《设计模式：可复用面向对象软件的基础》所举的示例中，调用者是图形应用程序中的菜单项，而接收者是被编辑的文档或应用程序自身。
这个模式的做法是，在二者之间放一个 Command 对象，让它实现只有一个方法（execute）的接口，调用接收者中的方法执行所需的操作。这样，调用者无需了解接收者的接口，而且不同的接收者可以适应不同的 Command 子类。调用者有一个具体的命令，通过调用 execute 方法执行。MacroCommand 可能保存一系列命令，它的 execute() 方法会在各个命令上调用相同的方法。 我们可以不为调用者提供一个 Command 实例，而是给它一个函数。此时，调用者不用调用 command.execute()，直接调用 command()即可。MacroCommand 可以实现成定义了 __call__方法的类。这样，MacroCommand 的实例就是可调用对象，各自维护着一个函数列表，供以后调用。如下示例：
class MacroCommand:
"""一个执行一组命令的命令"""
def __init__(self, commands):
self.commands = list(commands)
def __call__(self, *args, **kwargs):
for cmd in self.commands:
cmd() 小结来源：https://www./content-1-796601.html
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