


Apakah itu kelas Kilang? Kelas kilang ialah kelas yang mencipta satu atau lebih objek daripada kelas yang berbeza.
Corak Kilang boleh dikatakan corak reka bentuk yang paling banyak digunakan dalam kejuruteraan Perisian. Dalam artikel ini, saya akan memberikan penjelasan yang mendalam tentang corak reka bentuk Kilang Mudah dan Kaedah Kilang menggunakan contoh masalah mudah.
Corak Kilang Mudah
Katakanlah kita cipta sistem yang menyokong dua jenis haiwan katakan Anjing & kucing, setiap kelas haiwan harus mempunyai kaedah yang membuat jenis bunyi haiwan itu. Kini pelanggan ingin menggunakan sistem untuk membuat bunyi haiwan berdasarkan input pengguna pelanggan. Penyelesaian asas kepada masalah di atas boleh ditulis seperti berikut:
from abc import ABC, abstractmethod class Animal(ABC): @abstractmethod def make_sound(self): pass class Dog(Animal): def make_sound(self): print("Bhow Bhow!") class Cat(Animal): def make_sound(self): print("Meow Meow!")
Dengan penyelesaian ini, pelanggan kami akan menggunakan sistem seperti ini
## client code if __name__ == '__main__': animal_type = input("Which animal should make sound Dog or Cat?") if animal_type.lower() == 'dog': Dog().make_sound() elif animal_type.lower() == 'cat': Cat().make_sound()
Penyelesaian kami akan berfungsi dengan baik, tetapi Simple Factory Pattern mengatakan kami boleh melakukan yang lebih baik. kenapa? Seperti yang anda lihat dalam kod pelanggan di atas, pelanggan perlu memutuskan kelas haiwan kami yang mana untuk dipanggil pada satu masa. Bayangkan sistem mempunyai, katakan, sepuluh kelas haiwan yang berbeza. Anda sudah dapat melihat betapa bermasalahnya pelanggan kami untuk menggunakan sistem.
Jadi di sini Simple Factory pattern hanya mengatakan daripada membiarkan pelanggan memutuskan kelas mana yang hendak dipanggil, mari buat sistem memutuskan untuk pelanggan.
Untuk menyelesaikan masalah menggunakan corak Kilang Mudah, kita hanya perlu membuat kelas kilang dengan kaedah yang menjaga penciptaan objek haiwan.
... ... class AnimalFactory: def make_sound(self, animal_type): return eval(animal_type.title())().make_sound()
Dengan pendekatan ini, kod pelanggan menjadi:
## client code if __name__ == '__main__': animal_type = input("Which animal should make sound Dog or Cat?") AnimalFactory().make_sound(animal_type)
Ringkasnya, corak Kilang Mudah adalah tentang mencipta kelas kilang yang mengendalikan penciptaan objek bagi pihak pelanggan.
Corak Kaedah Kilang
Berbalik kepada penyataan masalah kami yang mempunyai sistem yang menyokong hanya dua jenis haiwan (Anjing & Kucing), bagaimana jika had ini dialih keluar dan sistem kami sanggup menyokong mana-mana jenis haiwan? Sudah tentu, sistem kami tidak mampu menyediakan pelaksanaan untuk berjuta-juta haiwan. Di sinilah Corak Kaedah Kilang datang untuk menyelamatkan.
Dalam corak Kaedah Kilang, kami mentakrifkan kelas abstrak atau antara muka untuk mencipta objek, tetapi bukannya kilang yang bertanggungjawab untuk penciptaan objek, tanggungjawab itu ditangguhkan kepada subkelas yang memutuskan kelas untuk dijadikan instantiated.
Komponen Utama Corak Kaedah Kilang
Pencipta: Pencipta ialah kelas atau antara muka abstrak. Ia mengisytiharkan Kaedah Kilang, yang merupakan kaedah untuk mencipta objek. Pencipta menyediakan antara muka untuk mencipta produk tetapi tidak menyatakan kelas konkritnya.
Pencipta Konkrit: Pencipta Konkrit ialah subkelas Pencipta. Mereka melaksanakan Kaedah Kilang, memutuskan kelas produk konkrit yang hendak dijadikan instantiat. Dalam erti kata lain, setiap Pencipta Konkrit pakar dalam mencipta jenis produk tertentu.
Produk: Produk ialah satu lagi kelas abstrak atau antara muka. Ia mentakrifkan jenis objek yang dihasilkan oleh Kaedah Kilang. Produk ini berkongsi antara muka yang sama, tetapi pelaksanaan konkritnya boleh berbeza-beza.
Produk Konkrit: Produk konkrit ialah subkelas Produk. Mereka menyediakan pelaksanaan khusus produk. Setiap produk konkrit sepadan dengan satu jenis objek yang dicipta oleh Kaedah Kilang.
Di bawah ialah rupa kod sistem kami menggunakan corak Kaedah Kilang:
Langkah 1: Menentukan Produk
from abc import ABC, abstractmethod class Animal(ABC): @abstractmethod def make_sound(self): pass class Dog(Animal): def make_sound(self): print("Bhow Bhow!") class Cat(Animal): def make_sound(self): print("Meow Meow!")
Langkah 2: Mencipta Produk Konkrit
## client code if __name__ == '__main__': animal_type = input("Which animal should make sound Dog or Cat?") if animal_type.lower() == 'dog': Dog().make_sound() elif animal_type.lower() == 'cat': Cat().make_sound()
Langkah 3: Menentukan Pencipta
... ... class AnimalFactory: def make_sound(self, animal_type): return eval(animal_type.title())().make_sound()
Langkah 4: Melaksanakan Pencipta Konkrit
## client code if __name__ == '__main__': animal_type = input("Which animal should make sound Dog or Cat?") AnimalFactory().make_sound(animal_type)
Dan pelanggan boleh menggunakan penyelesaian seperti berikut:
from abc import ABC, abstractmethod class Animal(ABC): @abstractmethod def make_sound(self): pass
Penyelesaian Corak Kaedah Kilang, membolehkan pelanggan dapat melanjutkan sistem dan menyediakan pelaksanaan haiwan tersuai jika diperlukan.
Kelebihan Corak Kaedah Kilang
Penyahgandingan: Ia mengasingkan kod pelanggan daripada kelas konkrit, mengurangkan kebergantungan dan meningkatkan kestabilan kod.
Fleksibiliti: Ia membawa banyak fleksibiliti dan menjadikan kod generik, tidak terikat pada kelas tertentu untuk instantiasi. Dengan cara ini, kami bergantung pada antara muka (Produk) dan bukan pada kelas ConcreteProduct.
Kebolehlanjutan: Kelas produk baharu boleh ditambah tanpa mengubah suai kod sedia ada, mempromosikan prinsip tertutup terbuka.
Kesimpulan
Corak reka bentuk Kaedah Kilang menawarkan cara yang sistematik untuk mencipta objek sambil memastikan kod boleh diselenggara dan boleh disesuaikan. Ia cemerlang dalam senario di mana jenis objek berbeza-beza atau berkembang.
Kerangka, perpustakaan, sistem pemalam dan ekosistem perisian mendapat manfaat daripada kuasanya. Ia membolehkan sistem menyesuaikan diri dengan permintaan yang berkembang.
Walau bagaimanapun, ia harus digunakan dengan bijak, dengan mengambil kira keperluan khusus aplikasi dan prinsip kesederhanaan. Apabila digunakan dengan sewajarnya, corak Kaedah Kilang boleh menyumbang dengan ketara kepada reka bentuk dan seni bina keseluruhan sistem perisian.
Selamat mengekod!!!
Atas ialah kandungan terperinci Memahami Corak Reka Bentuk Kaedah Kilang dan Kilang. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Keselamatan aplikasi web perlu diberi perhatian. Kelemahan umum di laman web python termasuk XSS, suntikan SQL, CSRF dan risiko memuat naik fail. Untuk XSS, enjin template harus digunakan untuk melarikan diri secara automatik, penapis teks HTML yang kaya dan menetapkan dasar CSP; untuk mengelakkan suntikan SQL, rangka pertanyaan parameter atau ORM, dan mengesahkan input pengguna; Untuk mengelakkan CSRF, mekanisme CSRFTToken mesti diaktifkan dan operasi sensitif mesti disahkan dua kali; Kelemahan muat naik fail mesti digunakan untuk menyekat jenis, menamakan semula fail, dan melarang keizinan pelaksanaan. Berikutan norma -norma dan menggunakan alat yang matang dapat mengurangkan risiko, dan keselamatan memerlukan perhatian dan ujian yang berterusan.

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Parameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju baru dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan pada mulanya dalam fungsi

Menggunakan aplikasi python ke persekitaran pengeluaran memerlukan perhatian terhadap kestabilan, keselamatan dan penyelenggaraan. Pertama, gunakan Gunicorn atau UWSGI untuk menggantikan pelayan pembangunan untuk menyokong pemprosesan serentak; kedua, bekerjasama dengan Nginx sebagai proksi terbalik untuk meningkatkan prestasi; Ketiga, konfigurasikan bilangan proses mengikut bilangan teras CPU untuk mengoptimumkan sumber; Keempat, gunakan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan dan membekukan versi untuk memastikan konsistensi; Kelima, membolehkan log terperinci, mengintegrasikan sistem pemantauan, dan menyediakan mekanisme penggera untuk memudahkan operasi dan penyelenggaraan; Keenam, elakkan keizinan akar untuk menjalankan aplikasi, menutup maklumat debugging, dan konfigurasikan HTTPS untuk memastikan keselamatan; Akhirnya, penggunaan automatik dicapai melalui alat CI/CD untuk mengurangkan kesilapan manusia.

Python berfungsi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain dalam seni bina mikroservis, kunci adalah bagaimana setiap perkhidmatan berjalan secara bebas dan berkomunikasi dengan berkesan. 1. Menggunakan API standard dan protokol komunikasi (seperti HTTP, REST, GRPC), Python membina API melalui rangka kerja seperti Flask dan FastAPI, dan menggunakan permintaan atau HTTPX untuk memanggil perkhidmatan bahasa lain; 2. Menggunakan broker mesej (seperti Kafka, Rabbitmq, Redis) untuk merealisasikan komunikasi tak segerak, perkhidmatan Python dapat menerbitkan mesej untuk pengguna bahasa lain untuk memproses, meningkatkan sistem decoupling, skalabilitas dan toleransi kesalahan; 3. Memperluas atau membenamkan runtime bahasa lain (seperti Jython) melalui C/C untuk mencapai pelaksanaan

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Senarai Python, Kamus dan Pengumpulan Pengumpulan meningkatkan kebolehbacaan kod dan kecekapan penulisan melalui sintaks ringkas. Mereka sesuai untuk memudahkan operasi lelaran dan penukaran, seperti menggantikan gelung berbilang baris dengan kod satu baris untuk melaksanakan transformasi atau penapisan unsur. 1. Senarai pemantauan seperti [x2forxinrange (10)] secara langsung boleh menghasilkan urutan persegi; 2. KESELAMATAN KAMI seperti {x: x2forxinrange (5)} jelas menyatakan pemetaan nilai utama; 3. Penapisan bersyarat seperti [XforxinNumbersifx%2 == 0] membuat logik penapisan lebih intuitif; 4. Keadaan kompleks juga boleh tertanam, seperti menggabungkan penapisan pelbagai syarat atau ekspresi ternary; Tetapi operasi bersarang atau kesan sampingan yang berlebihan harus dielakkan untuk mengelakkan mengurangkan kebolehkerjaan. Penggunaan derivasi yang rasional dapat mengurangkan

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.
