6.1.1 经典的“策略”模式

为抽象基类（Abstract Base Class，ABC），这么做是为了使用 @abstractmethod 装饰器
来个例子：

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:def __init__(self, product, quantity, price):self.product = productself.quantity = quantityself.price = pricedef total(self):return self.price * self.quantityclass Order: #上下文def __init__(self, customer, cart, promotion=None):self.customer = customerself.cart = list(cart)self.promotion = promotiondef total(self):if not hasattr(self, '__total'):self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)return self.__totaldef due(self):if self.promotion is None:discount = 0else:discount = self.promotion.discount(self)return self.total() - discountdef __repr__(self):fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'return fmt.format(self.total(), self.due())
class Promotion (ABC): #抽象基类@abstractmethoddef discount(self, order):""""返回折扣金额"""class FidelityPromo(Promotion):#第一个具体策略"""为积分为1000或者以上的的顾客提供5%折扣"""def discount(self, order):return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0class BulkItemPromo(Promotion):#第二个具体策略"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""def discount(self, order):discount = 0for item in order.cart:if item.quantity >= 20:discount += item.total() *0.1return discountclass LargeOrderPromo(Promotion):#第三个具体策略"""订单中的不同商品达到10个或者以上时提供7%折扣"""def discount(self, order):distinct_items = {item.product for item in order.cart}if len(distinct_items) >= 10:return order.total() * 0.07return 0if __name__ == '__main__':joe = Customer('John Doe', 0)ann = Customer('Ann Smith', 1000)cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5),LineItem('watermellon', 5, 5.0)]print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))   # <Order total: 42.00 due: 42.00>print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))   #<Order total: 42.00 due: 39.90>banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5)]print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo())) #<Order total: 30.00 due: 28.50>long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))  #<Order total: 10.00 due: 9.30>print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo())) #<Order total: 42.00 due: 42.00>

上下文 - 把一些计算委托给实现不同算法的可互换组件,它提供服务。在这个电商示例中,上下文是 Order,它会根据不同的算法计算促销折扣。
策略 - 实现不同算法的组件共同的接口。在这个示例中,名为 Promotion 的抽象类扮演这
个角色。
具体策略 - “策略”的具体子类。fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 是这里实现
的三个具体策略。

6.1.2 使用函数实现“策略”模式

这个例子是对上面的例子的重构,把具体策略换成了简单的函数,而且去掉了Promotion 抽象类

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:def __init__(self, product, quantity, price):self.product = productself.quantity = quantityself.price = pricedef total(self):return self.price * self.quantityclass Order: #上下文def __init__(self, customer, cart, promotion=None):self.customer = customerself.cart = list(cart)self.promotion = promotiondef total(self):if not hasattr(self, '__total'):self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)return self.__totaldef due(self):if self.promotion is None:discount = 0else:discount = self.promotion(self)return self.total() - discountdef __repr__(self):fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'return fmt.format(self.total(), self.due())def fidelity_promo(order):"""为积分为1000或者以上的的顾客提供5%折扣"""return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0def bulk_item_promo(order):"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""discount = 0for item in order.cart:if item.quantity >= 20:discount += item.total() *0.1return discountdef large_order_promo(order):"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""distinct_items = {item.product for item in order.cart}if len(distinct_items) >= 10:return order.total() * 0.07return 0if __name__ == '__main__':joe = Customer('John Doe', 0)ann = Customer('Ann Smith', 1000)cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5),LineItem('watermellon', 5, 5.0)]print(Order(joe, cart, fidelity_promo))   # <Order total: 42.00 due: 42.00>print(Order(ann, cart, fidelity_promo))   #<Order total: 42.00 due: 39.90>banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5)]print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo)) #<Order total: 30.00 due: 28.50>long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]print(Order(joe, long_order, large_order_promo))  #<Order total: 10.00 due: 9.30>print(Order(joe, cart, large_order_promo)) #<Order total: 42.00 due: 42.00>

❶ 计算折扣只需调用 self.promotion() 函数。
❷ 没有抽象类。
❸ 各个策略都是函数。
注意示例子中的标注:没必要在新建订单时实例化新的促销对象,函数拿来即用。

best_promo 函数计算所有折扣，并返回额度最大的

6.1.3 选择最佳策略：简单的

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple
Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')
class LineItem:def __init__(self, product, quantity, price):self.product = productself.quantity = quantityself.price = pricedef total(self):return self.price * self.quantityclass Order: #上下文def __init__(self, customer, cart, promotion=None):self.customer = customerself.cart = list(cart)self.promotion = promotiondef total(self):if not hasattr(self, '__total'):self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)return self.__totaldef due(self):if self.promotion is None:discount = 0else:discount = self.promotion(self)return self.total() - discountdef __repr__(self):fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'return fmt.format(self.total(), self.due())def fidelity_promo(order):"""为积分为1000或者以上的的顾客提供5%折扣"""return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0def bulk_item_promo(order):"""单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""discount = 0for item in order.cart:if item.quantity >= 20:discount += item.total() *0.1return discountdef large_order_promo(order):"""订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""distinct_items = {item.product for item in order.cart}if len(distinct_items) >= 10:return order.total() * 0.07return 0promos = [fidelity_promo,bulk_item_promo, large_order_promo]
def best_promo(order):"""选择可用的最佳折扣"""return max(promo(order) for promo in promos)if __name__ == '__main__':joe = Customer('John Doe', 0)ann = Customer('Ann Smith', 1000)cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5),LineItem('watermellon', 5, 5.0)]# print(Order(joe, cart, fidelity_promo))   # <Order total: 42.00 due: 42.00># print(Order(ann, cart, fidelity_promo))   #<Order total: 42.00 due: 39.90>banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),LineItem('apple', 10, 1.5)]# print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo)) #<Order total: 30.00 due: 28.50>long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]# print(Order(joe, long_order, large_order_promo))  #<Order total: 10.00 due: 9.30># print(Order(joe, cart, large_order_promo)) #<Order total: 42.00 due: 42.00>print(Order(joe, long_order, best_promo))print(Order(joe, banana_cart, best_promo))print(Order(ann, cart, best_promo))

6.1.4 找出模块中的全部

在 Python 中，模块也是一等对象，而且标准库提供了几个处理模块的函数。Python 文档
是这样说明内置函数 globals 的。

globals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部全局变量
例子：

a= "hello"
print(globals())
#{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x7f0272b221d0>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': '/home/maxzhang/PycharmProjects/pythoncode/test.py', '__cached__': None, 'a': 'hello'}

下面的实例使用 globals 函数帮助 best_promo 自动找到其他可用的 *_promo 函数，过程
有点曲折。

promos = [globals()[name] for name in globals() if name.endswith('_promo') and name != 'best_promo']
def best_promo(order):"""选择可用的最佳折扣"""return max(promo(order) for promo in promos)

收集所有可用促销的另一种方法是，在一个单独的模块中保存所有策略函数，把
best_promo 排除在外。
在示例 6-8 中，最大的变化是内省名为 promotions 的独立模块，构建策略函数列表。注意，示例 6-8 要导入 promotions 模块，以及提供高阶内省函数的 inspect 模块（简单起见，这里没有给出导入语句，因为导入语句一般放在文件顶部）。
示例 6-8 内省单独的 promotions 模块，构建 promos 列表，inspect模块用于收集python对象的信息，可以获取类或函数的参数的信息，源码，解析堆栈，对对象进行类型检查等等。

import inspect
promos = [func for name, func ininspect.getmembers(promotions, inspect.isfunction)]
def best_promo(order):"""选择可用的最佳折扣"""return max(promo(order) for promo in promos)

inspect.getmembers 函数用于获取对象（这里是 promotions 模块）的属性，第二个
参数是可选的判断条件（一个布尔值函数）。我们使用的是 inspect.isfunction，只
获取模块中的函数。
动态收集促销折扣函数更为显式的一种方案是使用简单的装饰器。第 7 章讨论函数装饰器
时会使用其他方式实现这个电商“策略”模式示例。

6.2 “命令”模式

“命令”设计模式也可以通过把函数作为参数传递而简化。

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