Python中的策略模式之解锁编程的新维度_Python

引言

策略模式是一种行为型设计模式，允许算法独立于使用它的客户端而变化。这使得我们可以根据不同的情况选择不同的算法或策略来解决问题，从而增强系统的灵活性。在日常开发中，策略模式常用于处理多种算法或行为之间的切换，比如在电子商务系统中实现多种支付方式，在游戏开发中实现角色的不同攻击模式等。

基础语法介绍

核心概念

策略接口（strategy interface）：定义了一组算法应该具有的公共接口。
具体策略类（concrete strategy classes）：实现了策略接口，每个类代表一种具体的算法或策略。
上下文（context）：使用策略接口，并且可以在运行时动态地改变所使用的具体策略类。

基本语法规则

在python中，实现策略模式通常涉及定义一个抽象基类（或接口），然后创建多个继承自该基类的具体类来表示不同的策略。上下文对象负责调用策略对象的方法。

from abc import abc, abstractmethod
class strategy(abc):
    @abstractmethod
    def do_algorithm(self, data):
        pass
class concretestrategya(strategy):
    def do_algorithm(self, data):
        return sorted(data)
class concretestrategyb(strategy):
    def do_algorithm(self, data):
        return reversed(sorted(data))
class context:
    def __init__(self, strategy: strategy):
        self._strategy = strategy
    def set_strategy(self, strategy: strategy):
        self._strategy = strategy
    def do_some_business_logic(self, data):
        result = self._strategy.do_algorithm(data)
        print(f"sorting data with {type(self._strategy).__name__}: {result}")
if __name__ == "__main__":
    context = context(concretestrategya())
    context.do_some_business_logic([1, 3, 2])
    context.set_strategy(concretestrategyb())
    context.do_some_business_logic([1, 3, 2])

基础实例

假设我们需要为一个在线商店提供多种排序商品的方式（按价格、销量等）。这里我们可以使用策略模式来实现这一需求。

问题描述

用户希望能够在浏览商品列表时，根据自己的偏好选择不同的排序方式。

代码示例

from abc import abc, abstractmethod
class productsorter(abc):
    @abstractmethod
    def sort_products(self, products):
        pass
class pricesorter(productsorter):
    def sort_products(self, products):
        return sorted(products, key=lambda p: p.price)
class popularitysorter(productsorter):
    def sort_products(self, products):
        return sorted(products, key=lambda p: p.popularity, reverse=true)
class product:
    def __init__(self, name, price, popularity):
        self.name = name
        self.price = price
        self.popularity = popularity
products = [
    product("laptop", 1200, 5),
    product("headphones", 150, 3),
    product("smartphone", 800, 7)
]
context = context(pricesorter())
sorted_by_price = context.sort_products(products)
print("sorted by price:", [p.name for p in sorted_by_price])
context.set_strategy(popularitysorter())
sorted_by_popularity = context.sort_products(products)
print("sorted by popularity:", [p.name for p in sorted_by_popularity])

进阶实例

在复杂环境下，我们可能需要考虑更多的因素，例如根据不同条件选择不同的策略组合。接下来，我们将通过一个更复杂的例子来进一步探讨策略模式的应用。

问题描述

某电商平台需要根据用户的购物历史、会员等级等因素动态调整推荐算法。

高级代码实例

class user:
    def __init__(self, id, purchase_history, membership_level):
        self.id = id
        self.purchase_history = purchase_history
        self.membership_level = membership_level
def get_recommendation_strategy(user: user):
    if user.membership_level == "premium":
        return premiumuserrecommendationstrategy()
    else:
        return regularuserrecommendationstrategy()
class recommendationstrategy(abc):
    @abstractmethod
    def recommend_products(self, user: user):
        pass
class regularuserrecommendationstrategy(recommendationstrategy):
    def recommend_products(self, user: user):
        # implement logic for regular users
        pass
class premiumuserrecommendationstrategy(recommendationstrategy):
    def recommend_products(self, user: user):
        # implement logic for premium users
        pass
# example usage
user = user(1, ["laptop", "smartphone"], "premium")
strategy = get_recommendation_strategy(user)
recommended_products = strategy.recommend_products(user)
print("recommended products:", recommended_products)

实战案例

问题描述

在一个真实的电商项目中，我们需要根据用户的地理位置信息，动态调整商品的价格显示策略。例如，对于海外用户，显示美元价格；而对于国内用户，则显示人民币价格。

解决方案

引入策略模式，根据用户的地理位置信息动态选择合适的定价策略。

代码实现

from abc import abc, abstractmethod
class pricingstrategy(abc):
    @abstractmethod
    def calculate_price(self, base_price):
        pass
class usdollarpricingstrategy(pricingstrategy):
    def calculate_price(self, base_price):
        return base_price * 1.15  # assuming exchange rate of 1.15 usd/cny
class cnypricingstrategy(pricingstrategy):
    def calculate_price(self, base_price):
        return base_price
class product:
    def __init__(self, name, base_price):
        self.name = name
        self.base_price = base_price
def get_pricing_strategy(user_location):
    if user_location == "us":
        return usdollarpricingstrategy()
    else:
        return cnypricingstrategy()
# example usage
product = product("smartphone", 800)
strategy = get_pricing_strategy("us")
final_price = strategy.calculate_price(product.base_price)
print(f"final price for {product.name} in us: {final_price} usd")
strategy = get_pricing_strategy("cn")
final_price = strategy.calculate_price(product.base_price)
print(f"final price for {product.name} in cn: {final_price} cny")