【經典案例】Python詳解設計模式：策略模式

Python程式設計時光發表於2019-04-22
Python設計模式

完成一項任務往往有多種方式，我們將其稱之為策略。

比如，超市做活動，如果你的購物積分滿1000，就可以按兌換現金抵用券10元，如果購買同一商品滿10件，就可以打9折，如果如果購買的金額超過500，就可以享受滿減50元的優惠。這是三個不同的促銷策略。

再比如，聯絡朋友、同學，可以打電話，也可以發簡訊，可以發微信，也可以發郵件，這是四個不同的聯絡策略。

再比如，去外出旅遊，我們可以選擇火車，也可以選擇公共汽車，可以選擇飛機，也可以選擇自駕遊。這又是四個不同的出行策略。

以上這些真實場景，都有策略選擇模型的影子，可以考慮使用策略模式。

經典的策略模式，是由三部分組成

  • Context：上下文環境類
  • Stragety：策略基類
  • ConcreteStragety：具體策略

【經典案例】Python詳解設計模式：策略模式

以第一個超市做活動的場景來舉個例子。

  • Context：Order類，訂單資訊，包括商品，價格和數量，以為購買者等
  • Stragety：Promotion類，抽象基類，包含一個抽象方法（計算折扣）
  • ContreteStragety：分三個類，FidelityPromo，BulkItemPromo，LargeOrderPromo，實現具體的折扣計算方法。

首先是 Order 類：

class Item:
    def __init__(self, issue, price, quantity):
        self.issue = issue
        self.price = price
        self.quantity = quantity

    def total(self):
        return self.price * self.quantity

class Order:
    def __init__(self, customer, promotion=None):
        self.cart = []
        self.customer = customer
        self.promotion = promotion

    def add_to_cart(self, *items):
        for item in items:
            self.cart.append(item)

    def total(self):
        total = 0
        for item in self.cart:
            total += item.total()

        return total

    def due(self):
        if not self.promotion:
            discount = 0
        else:
            discount  = self.promotion.discount(self)
        return (self.total() - discount)
複製程式碼

然後是積分兌換現金券的策略，為了保證我們的程式碼具有良好的可擴充套件性及維護性，我會先寫一個策略類，它是一個抽象基類，它的子類都是一個具體的策略，都必須實現 discount 方法，就比如我們們的積分兌換現金策略。

from abc import ABC, abstractmethod

class Promotion(ABC):
    @abstractmethod
    def discount(self, order):
        pass


class FidelityPromo(Promotion):
    '''
    如果積分滿1000分，就可以兌換10元現金券
    '''
    def discount(self, order):
        return 10 if order.customer.fidelity >1000 else 0
複製程式碼

假設現在小明去商場買了一件衣服（600塊），兩雙鞋子（200*2），他的購物積分有1500點。

在平時，商場一般都沒有活動，但是長年都有積分換現金抵用券的活動。

>>> from collections import namedtuple

# 定義兩個欄位：名字，購物積分
>>> Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
>>> xm = Customer('小明', 1500)
>>> item1 = Item('鞋子', 200, 3)
>>> item2 = Item('衣服', 600, 1)
>>> order = Order(xm, FidelityPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2)

# 原價 1200，用上積分後，只要1190
>>> order
<Order Total:1200 due:1190>
複製程式碼

眼看著，五一節也快了，商場準備大搞促銷

  • 只要單項商品購買10件，即可9折。
  • 如果訂單總金額大於等於500，就可以立減50。

有了此前我們使用 策略模式 打下的基礎，我們並不是使用硬編碼的方式來配置策略，所以不需要改動太多的原始碼，只要直接定義五一節的兩個促銷策略類即可（同樣繼承自 Promotion 抽象基類），就像外掛一樣，即插即用。

class BulkItemPromo(Promotion):
    '''
    如果單項商品購買10件，即可9折。
    '''
    def discount(self, order):
        discount = 0
        for item in order.cart:
            if item.quantity >= 10:
                discount += item.total() * 0.1
        return discount

class LargeOrderPromo(Promotion):
    '''
    如果訂單總金額大於等於500，就可以立減50
    '''
    def discount(self, order):
        discount = 0
        if order.total() >= 500:
            discount = 50

        return discount
複製程式碼

看到商場活動如此給力，小明的錢包也鼓了起來，開始屯起了生活用品。

如果使用了第一個策略，原價600，只需要花 580

>>> from collections import namedtuple
>>> Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')

>>> xm = Customer('小明', 300)

>>> item1 = Item('紙巾', 20, 10)
>>> item2 = Item('食用油', 50, 4)
>>> item3 = Item('牛奶', 50, 4)


>>> order = Order(xm, BulkItemPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:580.0>
複製程式碼

如果使用了第二個策略，原價600，只需要花550

>>> from collections import namedtuple
>>> Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')

>>> xm = Customer('小明', 300)

>>> item1 = Item('紙巾', 20, 10)
>>> item2 = Item('食用油', 50, 4)
>>> item3 = Item('牛奶', 50, 4)


>>> order = Order(xm, LargeOrderPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:550>
複製程式碼

兩個策略即插即用，只需要在前臺下訂單時，選擇對應的策略即可，原業務邏輯無需改動。

>>> order = Order(xm, BulkItemPromo())
>>> order = Order(xm, LargeOrderPromo())
複製程式碼

但是問題很快又來了，商場搞活動，卻讓顧客手動選擇使用哪個優惠策略，作為一個良心的商家，應該要能自動對比所有策略得出最優惠的價格來給到顧客。這就要求後臺程式碼要能夠找出當前可用的全部策略，並一一比對摺扣。

# 找出所有的促銷策略
all_promotion = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith('Promo') and name != 'BestPromo']

# 實現一個最優策略類
class BestPromo(Promotion):
    def discount(self, order):
        # 找出當前檔案中所有的策略
        all_promotion = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith('Promo') and name != 'BestPromo']

        # 計算最大折扣
        return max([promo().discount(order) for promo in all_promotion])
複製程式碼

在前臺下訂單的時候，就會自動計算所有的優惠策略，直接告訴顧客最便宜的價格。

# 直接選擇這個最優策略
>>> order = Order(xm, BestPromo())
>>> order.add_to_cart(item1, item2, item3)

>>> order
<Order Total:600 due:550>
複製程式碼

通過以上例子，可以總結出使用策略模式的好處

  1. 擴充套件性優秀，移植方便，使用靈活。可以很方便擴充套件策略；
  2. 各個策略可以自由切換。這也是依賴抽象類設計介面的好處之一；

但同時，策略模式 也會帶來一些弊端。

  1. 專案比較龐大時，策略可能比較多，不便於維護；
  2. 策略的使用方必須知道有哪些策略，才能決定使用哪一個策略，這與迪米特法則是相違背的。

對於以上的例子，仔細一想，其實還有不少可以優化的地方。

比如，為了實現經典的模式，我們先要定義一個抽象基類，再實現具體的策略類。對於上面這樣一個簡單的計算折扣價格邏輯來說，其實可以用函式來實現，然後在例項化 Order 類時指定這個策略函式即可，大可不必將類給搬出來。這樣就可以避免在下訂單時，不斷的建立策略物件，減少多餘的執行時消耗。這裡就不具體寫出程式碼了。

所以學習設計模式，不僅要知道如何利用這樣的模式組織程式碼，更要領會其思想，活學活用，靈活變通。

以上，就是今天關於 策略模式 的一些個人分享，如有講得不到位的，還請後臺留言指正！

參考文件

  • 《流暢的Python》

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