觀察者模式
觀察者模式:又叫發布訂閱模式,定義了一種一對多的依賴關系,讓多個觀察者對象同時監聽某一個主題對象,這個主題對象的狀態發生變化時,會通知所有觀察者對象,是他們能自動更新自己。
代碼結構
class Topic(object): """主題類。保存所有觀察者實例的引用,每個主題都可以有很多觀察者 可以增加和刪除觀察者""" def __init__(self): self.obs = [] def Attach(self, ob): self.obs.append(ob) def Detach(self, ob): self.obs.remove(ob) def Notify(self): for ob in self.obs: ob.Update()class Observer(object): """抽象觀察者類,收到主題的變更通知時,更新自己""" def Update(self): raise NotImplementedError()class ConcreteTopic(object): """一個具體主題""" def __init__(self): self.state = None def ChangeState(self, newState): self.state = newState self.Notify()class ConcreteObserver(object): """一個具體監聽類""" def __init__(self, topic): self.topic = topic def Update(self): print self.topic.statedef client(): topic = ConcreteTopic() topic.Attach(ConcreteObserver(topic)) topic.ChangeState('New State')
眾多MQ中間件都是采用這種模式的思想來實現的。
觀察者模式可以讓主題和觀察者之間解耦,互相之間盡可能少的依賴。不過抽象主題和抽象觀察者之間還是有耦合的。
策略模式
策略模式: 定義了算法家族,分別封裝起來,讓他們之間可以互相替換。此模式讓算法的變化不影響使用算法的客戶。
代碼框架
class Strategy(object): """抽象算法類""" def AlgorithmInterface(self): raise NotImplementedError()class ConcreteStrategyA(Strategy): def AlgorithmInterface(self): print '算法A'class ConcreteStrategyB(Strategy): def AlgorithmInterface(self): print '算法B'class Context(object): """上下文,作用就是封裝策略的實現細節,用戶只需要知道有哪些策略可用""" def __init__(self, strategy): # 初始化時傳入具體的策略實例 self.strategy = strategy def ContextInterface(self): # 負責調用具體的策略實例的接口 self.strategy.AlgorithmInterface()def client(cond): # 策略模式的使用演示 # 用戶只需要根據不同的條件,將具體的算法實現類傳遞給Context, # 然后調用Context暴露給用戶的接口就行了。 if cond == 'A': context = Context(ConcreteStrategyA()) elif cond == 'B': context = Context(ConcreteStrategyB()) result = context.ContextInterface()
策略模式解決那類問題
在回答這個問題之前,先說下對策略模式的使用方式的感覺。上面的client函數,怎么看起來就像是簡單工廠模式中的工廠函數呢?確實如此,實際上策略模式可以和簡工廠模式結合起來,將更多細節封裝在策略模式內部,讓使用者更容易的使用。
那么策略模式和簡單工廠模式有什么不同呢?策略模式中的算法是用來解決同一個問題的,根據時間、條件不同,算法的具體細節有差異,但最終解決的是同一個問題。在需求分析過程中,當聽到需要在不同時間應用不同的業務規則,就可以考慮使用策略模式來處理這種變化的可能性。
缺點
使用者需要知道每一種策略的具體含義,并負責選擇策略
改進
結合簡單工廠模式,將策略選擇封裝在Context內部,解放client:
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