python实践设计模式（二）Builder,Singleton,Prototype

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　　　　python实践设计模式（一）概述和工厂模式　

　　　　python实践设计模式（二）Builder,Singleton,Prototype

 

 

在上次学习的基础上，本次继续把创建型模式的其他3种模式学习总结一下。

　　4.Builder模式

　　个人理解，如果说工厂模式旨在选择创建哪一类的实例，而Builder模式的重点是封装一个实例的复杂创建过程。它可以将一个产品的内部表象与产品的生成过程分割开来，从而可以使一个建造过程生成具有不同的内部表象的产品对象。也就是说，建造的步骤可以稳定不变，但是每一步的内部表象可以灵活变化。

UML图如下：

Builder:为创建Product对象的各个部件指定抽象接口，python中为父类。
ConcreteBuilder:实现Builder的接口以构造和装配该产品的各个部件，定义并明确它所创建的表示，并提供一个检索产品的接口，也就是返回产品类的方法。
Director:构造一个使用Builer接口的对象，该对象中定义了建造对象的步骤顺序。
Product:表示被构造的复杂对象。ConcreteBuilder创建该产品的内部表示并定义它的具体装配方法，包含定义组成部件的类，以及将这些部件装配成最终产品的接口。

一个比较贴切的例子：

　　要建一座房子，可是我不知道怎么盖，于是我需要找建筑队的工人他们会，还得找个设计师，他知道怎么设计，我还要确保建筑队的工人听设计师的领导，而设计师本身不干活，只下命令，这里砌一堵墙，这里砌一扇门，这样建筑队的工人开始建设，最后，我可以向建筑队的工人要房子了。在这个过程中，设计师是什么也没有，除了他在脑子里的设计和命令，所以要房子也是跟建筑队的工人要。在这个例子中Director是设计师，Builder代表建筑队工人会的建筑技能，ConcreteBuilder工人建筑技能的具体操作，Product就是我要盖的房子。

　　下面代码的例子，建筑队的工人有砌墙，装窗户，装门的技能以及交房的安排，设计师决定了建设房屋的安排和步骤，现在我要通过2个建筑队的民工，建2所房子，实例代码如下：

class Builder:
    def BuildWall(self):
        pass
    def BuildDoor(self):
        pass
    def BuildWindow(self):
        pass
    def GetRoom(self):
        pass
class ConcreteBuilder1(Builder):
    def __init__(self):
        self.__Room=[]
    def BuildWall(self):
        self.__Room.append("Builder1 Build the wall. ")
    def BuildDoor(self):
        self.__Room.append("Builder1 Build the door. ")
    def BuildWindow(self):
        self.__Room.append("Builder1 Build the window. ")
    def GetRoom(self):
        return self.__Room
class ConcreteBuilder2(Builder):
    def __init__(self):
        self.__Room=[]
    def BuildWall(self):
        self.__Room.append("Builder2 Build the wall. ")
    def BuildDoor(self):
        self.__Room.append("Builder2 Build the door. ")
    def BuildWindow(self):
        self.__Room.append("Builder2 Build the window. ")
    def GetRoom(self):
        return self.__Room
class Director:
    def __init__(self,Builder):
        self.__build=Builder
    def order(self):
        self.__build.BuildWall()        
        self.__build.BuildWindow()
        self.__build.BuildDoor()
if __name__ == "__main__":
    
    builder1=ConcreteBuilder1()
    director=Director(builder1)
    director.order()
    print builder1.GetRoom()

    builder2=ConcreteBuilder2()
    director=Director(builder2)
    director.order()
    print builder2.GetRoom()

 注：因为python没有private类型的成员，不过我们可以用命名为__name的变量代替，例如上例中的__Room，为什么这样可以呢，我们用builder1=ConcreteBuilder1()
print dir(builder1)

打印语句看出如下图，__name实例化后变为__ConcreteBuilder1__name,就是避免外界对__name属性的修改，从而达到了封闭性。

 

 　　5. Singleton模式

 　　Singleton模式要求一个类有且仅有一个实例，并且提供了一个全局的访问点，UML如下。

　　单例模式虽然不复杂，我一直认为这个模式是最简单的，当我想用python实现的时候确犯难了，这篇文章也足足用了2星期才写出来，期间各种查资料（省略1000个字），下面就来说说实现方法。

　　先说以前比较熟悉的像C#这样的语言，一般的实现方法是：

　　1.有一个私有的无参构造函数，这可以防止其他类实例化它。
　　2.单例类被定义为sealed，目的是单例类也不被继承，如果单例类允许继承那么每个子类都可以创建实例，这就违背了Singleton模式“唯一实例”的初衷，所以为了保险起见可以把该类定义成不允许派生，但没有要求一定要这样定义。
　　3.一个静态的变量用来保存单实例的引用。
　　4.一个公有的静态方法用来获取单实例的引用，如果实例为null 即创建一个。

　　上面是我熟悉的Singleton模式的创建方法，但是对于python，既没有static类型，也没有私有方法和sealed修饰的类，如何实现呢？

• 关于私有方法和属性，我前面已经提到可以用__name形式为名称定义方法名和属性名来解决
• 利用isinstance()或issubclass()

　　　　本人力推isinstance()和issubclass()2个方法，正是由于python提供这两个方法才能完成设计模式的开发。

　　　　isinstance(object, classinfo)如果object是CLASSINFO的一个实例或是子类，或者如果CLASSINFO和object的类型是对象，或是该类型的对象的子类，返回true。

　　　　issubclass(class, classinfo)如果class是CLASSINFO的一个子类返回true。

　　　　下面是利用　isinstance实现的Singleton模式　　　　　　　

class Singleton:
    __singleton = None
    @classmethod
    def getSingleton(cls):
        if not isinstance(cls.__singleton,cls):
            cls.__singleton = cls()
        return cls.__singleton

class Test(Singleton):
    def test(self):
        print self.__class__,id(self)

class Test1(Test):
    def test1(self):
        print self.__class__,id(self),'Test1'

class Test2(Singleton):
    def test2(self):
        print self.__class__,id(self),'Test2'

if __name__=='__main__':
    

    t1 = Test.getSingleton()
    t2 = Test.getSingleton()
    
    t1.test()
    t2.test()
    assert(isinstance(t1,Test))
    assert(isinstance(t2,Test))
    assert(id(t1)==id(t2))

    t1 = Test1.getSingleton()
    t2 = Test1.getSingleton()

    assert(isinstance(t1,Test1))
    assert(isinstance(t2,Test1))
    assert(id(t1)==id(t2))
    
    t1.test()
    t1.test1()
    t2.test()
    t2.test1()

    t1 = Test2.getSingleton()
    t2 = Test2.getSingleton()

    assert(isinstance(t1,Test2))
    assert(isinstance(t2,Test2))
    assert(id(t1)==id(t2))

    t1.test2()
    t2.test2()

　　　　上面代码的执行结果如下：

　　　　

　　　　从运行结果可以看出，我们可以控制同一个子类的生成同一个对象实例，但是如果Singleton类被继承（不论是子类之间还是，子类的子类）不能控制生成一个实例。这个问题后面再探讨。

• 利用__new__

　　　　提到__new__就不能不说__init__，先说说关于__new__和__init__的不同与用法：

　　　　object.__new__(cls[, ...])：调用创建cls类的一个新的实例。是静态方法不用声明。返回一个新对象的实例

　　　　object.__init__(self[, ...])：当实例创建的时候调用。没有返回值。

　　　　　　__new__在__init__这个之前被调用：

　　　　　　如果__new__返回一个cls的实例，那么新的实例的__init__方法就会被调用，且self是这个新的实例。如果是自定义重写__new__，没有调用__init__的话__init__就不起作用了。

　　　　　　如果__new__不返回一个cls的实例，那么新的实例的__init__方法就不会被调用。

　　　　示例代码如下：

class Singleton(object):
    def __new__(cls):
        if not hasattr(cls, '_instance'):
            cls._instance = object.__new__(cls)
        return cls._instance

#class Singleton(type):  
#    def __init__(cls, name, bases, dict):  
#        super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)  
#        cls._instance = None  
#    def __call__(cls):  
#        if cls._instance is None:  
#            cls._instance = super(Singleton, cls).__call__()  
#        return cls._instance


class MyClass1(Singleton):
    a = 1

#class MyClass1(object):
#    __metaclass__ = Singleton

one = MyClass1()
two = MyClass1()

two.a = 3
print 'one.a=',one.a

assert(isinstance(one,MyClass1))
assert(isinstance(two,MyClass1))
print one.__class__,id(one)
print two.__class__,id(two)
print one == two
print one is two

class MyClass2(Singleton):
    a = 2
#class MyClass2(object):
#    __metaclass__ = Singleton

three = MyClass2()
three.a=4
print 'three.a=',three.a
assert(isinstance(three,MyClass2))
print three.__class__,id(three)

　　　　如上代码，我们重写了__new__方法，没有用到__init__，即使需要用到我们也需要显式的调用，否则__init__不会起作用，这段代码返回的结果与第一种方法类似如下，也没有解决多继承多对象的问题。

　　　

• 利用元类__metaclass__ 

　　　　利用元类编写单例其实原理和重写__new__是一样的，都是在对象创建的时候进行拦截。上面Singleton2中注释的代码就是利用__metaclass__，可以用注释部分的声明代替之前的，Singleton类在声明是继承了type，对于type她其实是Python在背后用来创建所有类的元类。

　class MyClass1(object):
   　　 __metaclass__ = Singleton

在声明MyClass1时用到了以上的方式，原理是这样的，MyClass1中有__metaclass__这个属性吗？如果有，Python会在内存中通过__metaclass__创建一个名字为MyClass1的类对象。如果Python没有找到__metaclass__，它会继续在object（父类）中寻找__metaclass__属性，并尝试做和前面同样的操作。如果Python在任何父类中都找不到__metaclass__，它就会在模块层次中去寻找__metaclass__，并尝试做同样的操作。如果还是找不到__metaclass__,Python就会用内置的type来创建这个类对象。这里当程序发现MyClass1中有__metaclass__，所以用Singleton类代替元类type创建这个类。

　　　　其中还用到了__call__　　　

　　　　object.__call__(self[, args...]):当把一个实例当作方法来调用的时候，形如instance(arg1,args2,...)，那么实际上调用的就是 instance.__call__(arg1,arg2,...)，实际上__call__模拟了()调用，作用在实例上，因此__init__作用完了，才调用__call__

 　　　　关于元类的具体解析请参考http://blog.jobbole.com/21351/

• 利用pythonDecoratorLibrary——Singleton

　　python提供了丰富的装饰者库，其中就有现成的Singleton，官方参考链接http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Singleton

　　我改写了一个较简单的版本，如下：

def singleton(cls):
    ''' Use class as singleton. '''
    def singleton_new():
        it =  cls.__dict__.get('__it__')
        if it is not None:
            return it

        cls.__it__=cls()
        return cls.__it__

    return singleton_new


@singleton
class Foo:
    a = 1

one = Foo()
two = Foo()
two.a = 3
print 'one.a=',one.a

print one.__class__,id(one)
print two.__class__,id(two)
print one == two
print one is two

@singleton
class Foo2:
    a = 1

three = Foo2()
three.a=4
print 'three.a=',three.a
print three.__class__,id(three)

　　总结：利用上面多种方法实现后，能实现对于一个类只有一个对象，但是不能避免的事类有继承，有多个子类就可以生成多个子类的对象。其实在python中要实现单例模式并不需要借用类的概念（java和C#需要类是因为所有代码需要写在类中），而是可以借助模块来实现，python的模块本身就是唯一的单例的，其中属性和方法直接写为全局的变量和方法即可。

　　6.Prototype模式　　

　　原型模式：用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些原型创建新的对象。

 

　　原型模式与工厂模式一样都生成一个对象，区别就是工厂模式是创建新的对象，而原型模式是克隆一个已经存在的对象，所以在对象初始化操作比较复杂的情况下，很实用，它能大大降低耗时，提高性能，因为“不用重新初始化对象，而是动态地获得对象运行时的状态”。

　　先来看看，原型模式的UML

　　

　　图中各部分意思如下：

　　客户（Client）角色：客户类提出创建对象的请求,让一个原型克隆自身从而创建一个新的对象。
　　抽象原型（Prototype）角色：此角色给出所有的具体原型类所需的接口。
　　具体原型（Concrete Prototype）角色：被复制的对象。此角色需要实现抽象原型角色所要求的接口。

　　对于python实现原型模式有现成的copy模块可用。 　　

　　copy.copy(x)浅拷贝
　　copy.deepcopy(x) 深拷贝

　　浅拷贝和深拷贝之间的区别仅适用于复合对象（包含其他对象也就是子对象，如list类或实例对象）：

　　浅拷贝——构建一个新的对象然后插入到原来的引用上。只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。

　　深拷贝——构造一个新的对象以递归的形式，然后插入复制到它原来的对象上。拷贝对象及其子对象

 

import copy 

class ICloneable: 
    def shallowClone(self): 
        return copy.copy(self) 
     
    def deepClone(self): 
        return copy.deepcopy(self) 


class WorkExperience(ICloneable): 
    workData = "" 
    company = "" 

class Resume(ICloneable): 
    name = "" 
    sex = "" 
    age = 0 
    work = None 

    def __init__(self, name): 
        self.name = name 
        self.work = WorkExperience()

    def setPersonInfo(self, sex, age): 
        self.sex = sex 
        self.age = age 

    def setWorkExperience(self, workData, company): 
        self.work.workData = workData 
        self.work.company = company
             
    def display(self): 

        print('%s, %s, %d' % (self.name,self.sex,self.age)) 

        print('%s, %s' % (self.work.workData, self.work.company)) 

 
def client(): 

    a = Resume('Tom') 
    a.setPersonInfo('m',29) 
    a.setWorkExperience("1998-2000","ABC.COM")     

    b = a.shallowClone()
    b.setWorkExperience("2000-2006","QQ.COM")         

    c = a.deepClone()
    c.setWorkExperience("2006-2009","360.COM")     
     
    
    a.display()
    b.display()   
    c.display()     
    return 

if __name__ == '__main__': 
    client();

 

上面代码运行结果如下：

 从结果可以看出，当b是a的浅拷贝，那么b中的实例对象WorkExperience只会复制了a中的引用，当不论是a，b哪一个修改都会改变a和b的WorkExperience实例。

c是a的深拷贝，创建了新的WorkExperience实例，所以c只会改变自己的WorkExperience

 

到这里6中创建型的模式已经学习完，下面接着学习Structural Patterns。

未完待续……