Les modèles de conception sont des modèles réutilisables qui résolvent les problèmes courants dans la conception des logiciels, et non par le code directement copié. Ils sont divisés en trois catégories: la création, la structure et le comportement. Les mécanismes de création de création d'objets de traitement créatif, tels que Singleton et Factory; Combinaisons de traitement de mode structurel d'objets et de classes, tels que l'adaptateur et le composite; Communication de traitement du mode comportemental entre des objets, tels que l'observateur et la stratégie. Dans Python, la mise en ?uvre de ces modèles peut être différente des langues statiques en raison de leur nature dynamique. L'utilisation de modèles de conception peut améliorer la maintenabilité du code, l'évolutivité et la lisibilité. Les modèles communs comprennent la garantie de singleton d'instance unique, l'usine pour la création d'objets centralisée et l'observateur pour les notifications de dépendance un-à-plusieurs. Les modèles de conception doivent être pris en compte lors de l'écriture de code similaire à plusieurs reprises, le code est difficile à modifier ou le travail d'équipe, mais ne doit pas être surutilisé pour éviter d'ajouter une complexité inutile. En fin de compte, la question de savoir si le modèle doit être jugé en fonction des besoins et de l'expérience réels.

Les modèles de conception sont des solutions réutilisables aux problèmes courants qui se produisent dans la conception des logiciels. Ils ne sont pas du code fini que vous pouvez copier et coller - ce sont des modèles, des plans pour résoudre les problèmes d'une manière qui s'est avérée efficace. Dans Python, comme dans d'autres langues orientées objet, les modèles de conception aident à structurer votre code afin qu'il soit plus entretenu, évolutif et plus facile à comprendre.

Quels sont les principaux types de modèles de conception?

Il existe trois catégories principales de modèles de conception:

• Modèles de création - Traitez des mécanismes de création d'objets.
• Modèles structurels - gérer la composition des objets et des classes.
• Modèles comportementaux - gérer la communication entre les objets.

Chaque catégorie contient plusieurs modèles spécifiques. Par exemple, Singleton et Factory sont créationnels, l'adaptateur et le composite sont structurels, et l'observateur et la stratégie sont comportementaux.

Vous n'avez pas besoin de tous les mémoriser tout de suite. Concentrez-vous sur la compréhension de ceux pertinents pour le type de travail que vous faites.

Comment les modèles de conception sont-ils utilisés dans Python?

La nature dynamique de Python rend certains modèles de conception plus faciles (ou différents) à implémenter par rapport aux langages typés statiquement comme Java ou C. Voici quelques fa?ons de jouer:

• Organisation du code : les modèles fournissent un vocabulaire et une structure partagés, ce qui permet aux équipes de collaborer plus facilement.
• Résoudre des problèmes récurrents : si vous avez déjà eu du mal à gérer la création d'objets ou à gérer des interactions complexes entre les classes, un modèle pourrait déjà exister pour cela.
• Améliorer la lecture : l'utilisation de modèles bien connus peut rendre votre base de code plus intuitive pour d'autres qui reconnaissent le modèle.

Regardons quelques exemples pratiques.

Modèles couramment utilisés dans Python

1. Patché à singleton

Le modèle Singleton garantit qu'une classe n'a qu'une seule instance et lui fournit un point d'accès global.

Dans Python, cela se fait souvent à l'aide de modules (puisque les importations sont des singletons par défaut), mais si vous souhaitez l'implémenter via une classe, vous pouvez faire quelque chose comme:

 Singleton de classe:
    _instance = aucun

    Def __New __ (CLS):
        Si Cls._instance est nul:
            CLS._instance = super () .__ Nouveau __ (CLS)
        retour Cls._instance

Cela garantit que peu importe le nombre de fois où vous essayez d'instancier Singleton , vous obtenez le même objet.

Cas d'utilisation: gérer une ressource partagée comme un pool de connexions de base de données.

2. Modèle d'usine

Le modèle d'usine est utilisé lorsque vous souhaitez déléguer la création d'objets à une fonction ou une classe distincte.

Par exemple:

 Chien de classe:
    Def Speak (Self): Retour "Woof!"

CHAT CHAT:
    Def Speak (Self): Retour "Meow!"

def animal_factory (animal_type):
    Si animal_type == "chien":
        RETOUR DOG ()
    elif animal_type == "Cat":
        Retour Cat ()

Vous pouvez maintenant appeler animal_factory("dog") et obtenir un chien sans avoir à conna?tre les détails de son instanciation.

Cas d'utilisation: lorsque vous avez plusieurs classes similaires et que vous souhaitez centraliser leur logique de création.

3. Modèle d'observateur

Le motif d'observateur permet à un objet (le sujet) d'informer d'autres objets (observateurs) des modifications.

Ceci est couramment utilisé dans les systèmes d'événements.

Une version simple pourrait ressembler:

 Sujet de la classe:
    def __init __ (soi):
        self._observers = []

    def attach (self, observateur):
        self._observers.append (Observer)

    Def Notify (self):
        pour l'observateur dans self._observers:
            Observer.Update (soi)

Ensuite, vous définissez des observateurs qui répondent aux mises à jour.

Cas d'utilisation: les composants de l'interface utilisateur réagissant aux modifications du modèle de données.

Quand devriez-vous utiliser des modèles de conception?

Voici quelques situations où l'application d'un modèle de conception est logique:

• Vous vous retrouvez à écrire un code similaire encore et encore.
• Votre code devient difficile à changer car les petites modifications affectent de nombreuses pièces.
• Vous travaillez dans une équipe et souhaitez suivre les pratiques établies.
• Vous concevez un cadre ou une bibliothèque et souhaitez offrir des points d'extension flexibles.

Mais rappelez-vous aussi:

• Ne forcez pas les modèles où ils ne sont pas nécessaires.
• La simplicité devrait être la valeur par défaut.
• Certains modèles peuvent ajouter de la complexité sans beaucoup d'avantages dans les petits projets.

Réflexions finales

L'utilisation de modèles de conception dans Python ne signifie pas aveuglément suivre chaque règle d'un manuel. Il s'agit davantage de reconna?tre les problèmes récurrents et de savoir quels outils - les papiers - sont les mieux adaptés pour les résoudre. Au fur et à mesure que vous gagnez de l'expérience, vous commencerez à voir où certains modèles s'adaptent naturellement et où ils compliquent simplement les choses.

Ce n'est pas de la magie, de la pratique et de la conscience. Et parfois, la meilleure solution n'est pas du tout un modèle.

Fondamentalement, c'est tout.

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