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d88尊龙官网手机app的支付方式，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。
kb88凯时官网登录的解决方案
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")
扩展讨论
除了上述应用场景之外，策略模式还可以应用于许多其他领域，如日志记录、错误处理等。在实际工作中，我们可以根据项目的具体需求灵活运用策略模式，以达到最佳的效果。此外，结合其他设计模式（如工厂模式、装饰者模式等），可以进一步提升代码的灵活性和可维护性。
