Python 中的設計模式詳解之：策略模式
雖然設計模式與語言無關纱昧，但這并不意味著每一個模式都能在每一門語言中使用男娄。《設計模式：可復用面向對象軟件的基礎》一書中有 23 個模式壹店，其中有 16 個在動態(tài)語言中“不見了骄瓣，或者簡化了”械馆。
1、策略模式概述
策略模式：定義一系列算法厌杜，把它們一一封裝起來奉呛，并且使它們之間可以相互替換。此模式讓算法的變化不會影響到使用算法的客戶夯尽。
電商領域有個使用“策略”模式的經典案例瞧壮，即根據(jù)客戶的屬性或訂單中的商品計算折扣。
假如一個網店制定了下述折扣規(guī)則匙握。
- 有 1000 或以上積分的顧客咆槽，每個訂單享 5% 折扣。
- 同一訂單中圈纺，單個商品的數(shù)量達到 20 個或以上秦忿，享 10% 折扣。
- 訂單中的不同商品達到 10 個或以上蛾娶，享 7% 折扣灯谣。
簡單起見，我們假定一個訂單一次只能享用一個折扣蛔琅。
UML類圖如下：
Promotion 抽象類提供了不同算法的公共接口胎许，fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 三個子類實現(xiàn)具體的“策略”罗售，具體策略由上下文類的客戶選擇辜窑。
在這個示例中，實例化訂單（Order 類）之前寨躁，系統(tǒng)會以某種方式選擇一種促銷折扣策略穆碎，然后把它傳給 Order 構造方法。具體怎么選擇策略职恳，不在這個模式的職責范圍內愧捕。（選擇策略可以使用工廠模式薄翅。）
2司忱、傳統(tǒng)方法實現(xiàn)策略模式：
from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:
"""訂單中單個商品的數(shù)量和單價"""
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:
"""訂單"""
def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
self.customer = customer
self.cart = list(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):
if self.promotion is None:
discount = 0
else:
discount = self.promotion.discount(self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
fmt = '<訂單 總價: {:.2f} 實付: {:.2f}>'
return fmt.format(self.total(), self.due())
class Promotion(ABC): # 策略：抽象基類
@abstractmethod
def discount(self, order):
"""返回折扣金額（正值）"""
class FidelityPromo(Promotion): # 第一個具體策略
"""為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""
def discount(self, order):
return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
class BulkItemPromo(Promotion): # 第二個具體策略
"""單個商品為20個或以上時提供10%折扣"""
def discount(self, order):
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity >= 20:
discount += item.total() * 0.1
return discount
class LargeOrderPromo(Promotion): # 第三個具體策略
"""訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣"""
def discount(self, order):
distinct_items = {item.product for item in order.cart}
if len(distinct_items) >= 10:
return order.total() * 0.07
return 0
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
LineItem('watermellon', 5, 5.0)]
print('策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))
print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))
banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5)]
print('策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))
long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
print('策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))
print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))
輸出：
策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣
<訂單 總價: 42.00 實付: 42.00>
<訂單 總價: 42.00 實付: 39.90>
策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣
<訂單 總價: 30.00 實付: 28.50>
策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣
<訂單 總價: 10.00 實付: 9.30>
<訂單 總價: 42.00 實付: 42.00>
3蜡峰、使用函數(shù)實現(xiàn)策略模式
在傳統(tǒng)策略模式中葡幸，每個具體策略都是一個類最筒，而且都只定義了一個方法，除此之外沒有其他任何實例屬性蔚叨。它們看起來像是普通的函數(shù)一樣床蜘。的確如此辙培，在 Python 中，我們可以把具體策略換成了簡單的函數(shù)邢锯，并且去掉策略的抽象類扬蕊。
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 = list(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):
if self.promotion is None:
discount = 0
else:
discount = self.promotion(self)
return self.total() - discount
def __repr__(self):
fmt = '<訂單 總價: {:.2f} 實付: {:.2f}>'
return fmt.format(self.total(), self.due())
def fidelity_promo(order):
"""為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""
return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0
def bulk_item_promo(order):
"""單個商品為20個或以上時提供10%折扣"""
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity >= 20:
discount += item.total() * .1
return discount
def large_order_promo(order):
"""訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣"""
distinct_items = {item.product for item in order.cart}
if len(distinct_items) >= 10:
return order.total() * .07
return 0
joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5),
LineItem('watermellon', 5, 5.0)]
print('策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣')
print(Order(joe, cart, fidelity_promo))
print(Order(ann, cart, fidelity_promo))
banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),
LineItem('apple', 10, 1.5)]
print('策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣')
print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))
long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
print('策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣')
print(Order(joe, long_order, large_order_promo))
print(Order(joe, cart, large_order_promo))
其實只要是支持高階函數(shù)的語言，就可以如此實現(xiàn)丹擎，例如 C# 中尾抑，可以用委托實現(xiàn)。只是如此實現(xiàn)反而使代碼變得復雜不易懂蒂培。而 Python 中再愈，函數(shù)天然就可以當做參數(shù)來傳遞。
值得注意的是护戳，《設計模式：可復用面向對象軟件的基礎》一書的作者指出：“策略對象通常是很好的享元翎冲。” 享元是可共享的對象媳荒，可以同時在多個上下文中使用抗悍。共享是推薦的做法，這樣不必在每個新的上下文（這里是 Order 實例）中使用相同的策略時不斷新建具體策略對象钳枕，從而減少消耗缴渊。因此，為了避免 [策略模式] 的運行時消耗么伯，可以配合 [享元模式] 一起使用疟暖，但這樣，代碼行數(shù)和維護成本會不斷攀升田柔。
在復雜的情況下俐巴，需要具體策略維護內部狀態(tài)時，可能需要把“策略”和“享元”模式結合起來硬爆。但是欣舵，具體策略一般沒有內部狀態(tài)，只是處理上下文中的數(shù)據(jù)缀磕。此時缘圈，一定要使用普通的函數(shù)，別去編寫只有一個方法的類袜蚕，再去實現(xiàn)另一個類聲明的單函數(shù)接口糟把。函數(shù)比用戶定義的類的實例輕量，而且無需使用“享元”模式牲剃，因為各個策略函數(shù)在 Python 編譯模塊時只會創(chuàng)建一次遣疯。普通的函數(shù)也是“可共享的對象，可以同時在多個上下文中使用”凿傅。
