


Wie man in Python das richtige Entwurfsmuster ausw?hlt, mit Beispielen
Oct 24, 2024 am 06:12 AMEntwurfsmuster sind bew?hrte L?sungen für h?ufige Probleme in der Softwareentwicklung. Sie bieten eine wiederverwendbare Vorlage zur L?sung von Designproblemen und verbessern so die Wartbarkeit und Flexibilit?t des Codes.
Aber woher wissen Sie bei so vielen verfügbaren Entwurfsmustern, welches Sie für ein bestimmtes Problem in Python implementieren sollten? In diesem Artikel untersuchen wir die Schritte zur Auswahl des richtigen Entwurfsmusters und stellen Beispiele für jedes Muster bereit, damit Sie diese besser verstehen und effektiv anwenden k?nnen.
1. Verstehen Sie das Problem
Der erste Schritt bei der Auswahl eines Entwurfsmusters besteht darin, das Problem, das Sie l?sen m?chten, klar zu verstehen. Stellen Sie sich folgende Fragen:
Was ist das erwartete Verhalten?
Was sind die Einschr?nkungen des Systems?
Was sind die m?glichen Erweiterungs- oder Variationspunkte?
2. Kategorisieren Sie das Entwurfsmuster
Designmuster werden im Allgemeinen in drei Kategorien eingeteilt:
Kreativ: Betrifft die Erstellung von Objekten.
Strukturell: Betrifft die Zusammensetzung von Objekten.
Verhalten: Betrifft Interaktionen zwischen Objekten.
Die Identifizierung der Kategorie, die zu Ihrem Problem passt, kann dabei helfen, die Anzahl relevanter Muster einzugrenzen.
3. W?hlen Sie das entsprechende Designmuster
Nachdem Sie das Problem und seine Kategorie verstanden haben, überprüfen Sie die Entwurfsmuster in dieser Kategorie, um dasjenige zu finden, das am besten zu Ihrer Situation passt. Bedenken Sie Folgendes:
Flexibilit?t: Bietet das Muster die n?tige Flexibilit?t?
Komplexit?t: Führt es nicht zu unn?tiger Komplexit?t?
Erweiterbarkeit: Erleichtert es zukünftige Erweiterungen?
- Beispiele für Entwurfsmuster in Python Singleton Wann sollte man es verwenden? Wenn Sie sicherstellen müssen, dass eine Klasse nur eine Instanz hat, und einen globalen Zugriffspunkt auf diese Instanz bereitstellen müssen.
Beispiel in Python:
`Klasse SingletonMeta(Typ):
_instance = {}
def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instance: cls._instance[cls] = super().__call__(*args, **kwargs) return cls._instance[cls]
Klasse Logger(metaclass=SingletonMeta):
def log(self, message):
print(f"[LOG]: {Nachricht}")
Verwenden
logger1 = Logger()
logger2 = Logger()
print(logger1 ist logger2) # Ausgabe: True
logger1.log("Singleton-Muster in Aktion.")
`
Warum funktioniert es?
SingletonMeta ist eine Metaklasse, die die Erstellung von Logger-Instanzen steuert. Wenn bereits eine Instanz vorhanden ist, wird diese zurückgegeben, um sicherzustellen, dass es nur eine Instanz gibt.
Fabrik
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie eine übergeordnete Klasse mit mehreren untergeordneten Klassen haben und basierend auf den Eingabedaten eine der untergeordneten Klassen zurückgeben müssen.
Beispiel in Python:
`Klassenform:
def draw(self):
passieren
Klassenkreis (Form):
def draw(self):
print("Einen Kreis zeichnen.")
Klasse Quadrat (Form):
def draw(self):
print("Ein Quadrat zeichnen.")
def shape_factory(shape_type):
if shape_type == "circle":
return Circle()
elif shape_type == "square":
return Square()
sonst:
raise ValueError("Unbekannter Formtyp.")
Verwenden
shape = shape_factory("circle")
shape.draw() # Ausgabe: Einen Kreis zeichnen.
`
Warum funktioniert es?
Die Factory kapselt die Objekterstellungslogik und erm?glicht die Erstellung von Instanzen, ohne die zugrunde liegende Logik offenzulegen.
Beobachten
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie ein Objekt (das Subjekt) haben, das mehrere andere Objekte (Beobachter) benachrichtigen muss, wenn eine Zustands?nderung auftritt.
Beispiel in Python:
`Klassenthema:
def init(self):
self._observers = []
def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instance: cls._instance[cls] = super().__call__(*args, **kwargs) return cls._instance[cls]
Klassenbeobachter:
def update(self, message):
passieren
Klasse EmailObserver(Observer):
def update(self, message):
print(f"E-Mail-Benachrichtigung: {Nachricht}")
Klasse SMSObserver(Observer):
def update(self, message):
print(f"SMS-Benachrichtigung: {Nachricht}")
Verwenden
Betreff = Betreff()
subject.attach(EmailObserver())
subject.attach(SMSObserver())
subject.notify("Observer-Muster implementiert.")
`
Warum funktioniert es?
Das Subjekt führt eine Liste von Beobachtern und benachrichtigt sie über ?nderungen, was eine entkoppelte Kommunikation erm?glicht.
Strategie
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie mehrere Algorithmen zur Ausführung einer Aufgabe haben und diese dynamisch austauschen m?chten.
Beispiel in Python:
`Typen importieren
Klasse TextProcessor:
def init(self, formatter):
self.formatter =types.MethodType(formatter, self)
def attach(self, observer): self._observers.append(observer) def notify(self, message): for observer in self._observers: observer.update(message)
def Uppercase_formatter(self, text):
return text.upper()
def Lowercase_formatter(self, text):
return text.lower()
Verwenden
Prozessor = TextProcessor(uppercase_formatter)
print(processor.process("Hello World")) # Ausgabe: HELLO WORLD
processor.formatter =types.MethodType(lowercase_formatter, Prozessor)
print(processor.process("Hello World")) # Ausgabe: Hallo Welt
`
Warum funktioniert es?
Mit dem Strategiemuster k?nnen Sie den von einem Objekt verwendeten Algorithmus im Handumdrehen ?ndern, indem Sie dem Format eine neue Funktion zuweisen.
Dekorateur
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie einem Objekt dynamisch neue Funktionen hinzufügen m?chten, ohne seine Struktur zu ?ndern.
Beispiel in Python:
`defbold_decorator(func):
def wrapper():
return ?“ func() ?“
Rücksendeverpackung
def italic_decorator(func):
def wrapper():
return ?“ func() ?“
Rücksendeverpackung
@bold_decorator
@italic_decorator
def say_hello():
gib ?Hallo“ zurück
Verwenden
print(say_hello()) # Ausgabe: Hallo
`
Warum funktioniert es?
Mit Dekoratoren k?nnen Sie eine Funktion umschlie?en, um Funktionalit?t hinzuzufügen, z. B. hier eine Formatierung, ohne die ursprüngliche Funktion zu ?ndern.
Anpassen
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie eine vorhandene Klasse verwenden müssen, deren Schnittstelle jedoch nicht Ihren Anforderungen entspricht.
Beispiel in Python:
`Klasse EuropeanSocketInterface:
def Spannung(selbst): bestanden
def live(self): pass
def neutral(selbst): bestanden
Klasse EuropeanSocket(EuropeanSocketInterface):
Def. Spannung (selbst):
Rückgabe 230
def __call__(cls, *args, **kwargs): if cls not in cls._instance: cls._instance[cls] = super().__call__(*args, **kwargs) return cls._instance[cls]
Klasse USASocketInterface:
def Spannung(selbst): bestanden
def live(self): pass
def neutral(selbst): bestanden
Klassenadapter(USASocketInterface):
def init(self, European_socket):
self.european_socket = European_socket
def attach(self, observer): self._observers.append(observer) def notify(self, message): for observer in self._observers: observer.update(message)
Verwenden
euro_socket = EuropeanSocket()
adapter = Adapter(euro_socket)
print(f"Spannung: {adapter.spannung()}V") # Ausgabe: Spannung: 110V
`
Der Adapter übersetzt die Schnittstelle einer Klasse in eine andere Schnittstelle, die der Client erwartet, und erm?glicht so die Kompatibilit?t zwischen inkompatiblen Schnittstellen.
Befehl
Wann sollte man es verwenden?
Wenn Sie eine Anfrage als Objekt kapseln m?chten, k?nnen Sie Clients mit unterschiedlichen Anfragen, Warteschlangen oder Protokollierungen konfigurieren.
Beispiel in Python:
`class-Befehl:
defexecute(self):
passieren
Klasse LightOnCommand(Befehl):
def init(self, light):
self.light = Licht
def process(self, text): return self.formatter(text)
Klasse LightOffCommand(Befehl):
def init(self, light):
self.light = Licht
def live(self): return 1 def neutral(self): return -1
Klasse Licht:
def turn_on(self):
print("Licht eingeschaltet")
def voltage(self): return 110 def live(self): return self.european_socket.live() def neutral(self): return self.european_socket.neutral()
Klasse RemoteControl:
def subscribe(self, command):
command.execute()
Verwenden
Licht = Licht()
on_command = LightOnCommand(light)
off_command = LightOffCommand(light)
remote = RemoteControl()
remote.submit(on_command) # Ausgabe: Licht eingeschaltet
remote.submit(off_command) # Ausgabe: Licht ausgeschaltet
`
Warum funktioniert es?
Das Befehlsmuster wandelt eine Operation in ein Objekt um, sodass Aktionen konfiguriert, in die Warteschlange gestellt oder abgebrochen werden k?nnen.
5. Fazit
Die Auswahl des richtigen Entwurfsmusters in Python erfordert ein klares Verst?ndnis des zu l?senden Problems und der verfügbaren Muster. Indem Sie das Problem kategorisieren und die Vorteile jedes Musters analysieren, k?nnen Sie dasjenige ausw?hlen, das die effektivste L?sung bietet.
Denken Sie daran, dass Entwurfsmuster Werkzeuge zur Verbesserung Ihres Codes sind und keine strengen Regeln, die es zu befolgen gilt. Setzen Sie sie mit Bedacht ein, um sauberen, wartbaren und skalierbaren Python-Code zu schreiben.
6. Zus?tzliche Ressourcen
Bücher:
Designmuster: Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software von Erich Gamma et al.
Head First Design Patterns von Eric Freeman und Elisabeth Robson.
Websites:
Refactoring.Guru
Tauchen Sie ein in Designmuster
Danke fürs Lesen! Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Python-Designmustern gerne in den Kommentaren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man in Python das richtige Entwurfsmuster ausw?hlt, mit Beispielen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
