京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
实例讲解Python设计模式编程之工厂方法模式的使用
工厂方法模式是简单工厂模式的进一步抽象和推广,它不仅保持了简单工厂模式能够向客户隐藏类的实例化过程这一优点,而且还通过多态性克服了工厂类过于复杂且不易于扩展的缺点。在工厂方法模式中,处于核心地位的工厂类不再负责所有产品的创建,而是将具体的创建工作交由子类去完成。工厂方法模式中的核心工厂类经过功能抽象之后,成为了一个抽象的工厂角色,仅负责给出具体工厂子类必须实现的接口,而不涉及哪种产品类应当被实例化这一细节。工厂方法模式的一般性结构如下图所示,图中为了简化只给出了一个产品类和一个工厂类,但在实际系统中通常需要设计多个产品类和多个工厂类。
工厂方法模式的实质是将对象的创建延迟到其子类实现,即由子类根据当前情况动态决定应该实例化哪一个产品类。从上图可以看出,工厂方法模式涉及到抽象工厂角色、具体工厂角色、抽象产品角色和具体产品角色四个参与者。
抽象工厂角色负责声明工厂方法(factory method),用来"生产"抽象产品,以下是抽象工厂的示例性Python代码:
creator.py
class Creator:
""" 抽象工厂角色 """
# 创建抽象产品的工厂方法
def factoryMethod(self):
pass
具体工厂角色负责创建一个具体产品的实例,并将其返回给调用者。具体工厂是与具体产品相关的,实现时一般常用的做法是为每个具体产品定义一个具体工厂。以下是具体工厂的示例性Python代码:
concretecreator.py
class ConcreteCreator(Creator):
""" 具体工厂角色 """
# 创建具体产品的工厂方法
def factoryMethod(self):
product = ConcreteProduct()
return product
抽象产品角色的主要目的是为所有的具体产品提供一个共同的接口,通常只需给出相应的声明就可以了,而不用给出具体的实现。以下是抽象产品类的示例性Python代码:
product.py
class Product:
""" 抽象产品角色 """
# 所有产品类的公共接口
def interface(self):
pass
具体产品角色充当最终的创建目标,一般来讲它是抽象产品类的子类,实现了抽象产品类中定义的所有工厂方法,实际应用时通常会具有比较复杂的业务逻辑。以下是具体产品类的示例性Python代码:
concreteproduct.py
class ConcreteProduct(Product):
""" 具体产品角色 """
# 公共接口的实现
def interface(self):
print "Concrete Product Method"
在应用工厂方法模式时,通常还需要再引入一个客户端角色,由它负责创建具体的工厂对象,然后再调用工厂对象中的工厂方法来创建相应的产品对象。以下是客户端的示例性Python代码:
client.py
class Client:
""" 客户端角色 """
def run(self):
creator = ConcreteCreator()
product = creator.factoryMethod()
product.interface()
# 主函数
if (__name__ == "__main__"):
client = Client()
client.run()
在这个简单的示意性实现里,充当具体产品和具体工厂角色的类都只有一个,但在真正的实际应用中,通常遇到的都是同时会有多个具体产品类的情况,此时相应地需要提供多个具体工厂类,每个具体工厂都负责生产对应的具体产品。
工厂方法模式的活动序列如下图所示,客户端Client首先创建ConcreteCreator对象,然后调用ConcreteCreator对象的工厂方法factoryMethod(),由它负责"生产"出所需要的ConcreteProduct对象。
下面我们来看一个具体案例:
如果你开一家Pizza店(PizzaStore抽象类)卖各种风味的Pizza(Pizza子类),那么你需要根据客户要求准备相应的Pizza(创建Pizza对象),然后烘烤、切片、包装;
最简单的做法就是在PizzaStore中根据客户要求(类型判断)创建相应的Pizza对象,然后调用Pizza自身(由Pizza抽象类实现)的烘烤、切片和包装方法;
但这样的代码缺乏弹性,因为你让一个抽象类去依赖具体的对象;我们可以创建一个工厂来生产Pizza,根据传入的不同类型值返回不同Pizza对象,即从PizzaStore中将创建对象的代码挪到工厂中。但这只是一个编程技巧,并不算模式。
在工厂方法模式中,我们在PizzaStore中定义一个抽象接口(create_pizza)作为抽象的工厂,而order_pizza是它的客户;将Pizza对象的创建放到PizzaStore子类去解决。
现有Cheese和Clam两款Pizza,以及NY和Chicago两家分店,每家店的同款Pizza的口味不同——为迎合当地口味做了改进,主要差别来自不同的原材料,因此我们实现四个Pizza类型(NYStyleCheesePizza、NYStyleClamPizza、ChicagoStyleCheesePizza和ChicagoStyleClamPizza),每种使用不同的原材料组合,根据客户所在城市和选择款式我们创建不同的对象;根据工厂方法,我们将对象创建的代码放到PizzaStore子类去实现。
代码:
#!/usr/bin/python
class Pizza:
name = ""
dough = ""
sauce = ""
toppings = []
def prepare(self):
print "Preparing %s" % self.name
print " dough: %s" % self.dough
print " sauce: %s" % self.sauce
print " add toppings:"
for n in self.toppings:
print " %s" % n
def bake(self):
print "Bake for 25 minutes at 350."
def cut(self):
print "Cutting into diagonal slices."
def box(self):
print "Put into official box."
def get_name(self):
return self.name
class PizzaStore:
def order_pizza(self, pizza_type):
self.pizza = self.create_pizza(pizza_type)
self.pizza.prepare()
self.pizza.bake()
self.pizza.cut()
self.pizza.box()
return self.pizza
def create_pizza(self, pizza_type):
pass
class NYStyleCheesePizza(Pizza):
def __init__(self):
self.name = "NY Style Cheese Pizza"
self.dough = "NY Dough"
self.sauce = "NY Sauce"
self.toppings.append("NY toopping A")
self.toppings.append("NY toopping B")
class ChicagoStyleCheesePizza(Pizza):
def __init__(self):
self.name = "Chicago Style Cheese Pizza"
self.dough = "Chicago Dough"
self.sauce = "Chicago Sauce"
sefl.toppings.append("Chicago toopping A")
def cut(self):
print "Cutting into square slices."
class NYStyleClamPizza(Pizza):
def __init__(self):
self.name = "NY Style Clam Pizza"
self.dough = "NY Dough"
self.sauce = "NY Sauce"
self.toppings.append("NY toopping A")
self.toppings.append("NY toopping B")
class ChicagoStyleClamPizza(Pizza):
def __init__(self):
self.name = "Chicago Style Clam Pizza"
self.dough = "Chicago Dough"
self.sauce = "Chicago Sauce"
self.toppings.append("Chicago toopping A")
def cut(self):
print "Cutting into square slices."
class NYPizzaStore(PizzaStore):
def create_pizza(self, pizza_type):
if pizza_type == "cheese":
return NYStyleCheesePizza()
elif pizza_type == "clam":
return NYStyleClamPizza()
else:
return None
class ChicagoPizzaStore(PizzaStore):
def create_pizza(self, pizza_type):
if pizza_type == "cheese":
return ChicagoStyleCheesePizza()
elif pizza_type == "clam":
return ChicagoStyleClamPizza()
else:
return None
if __name__ == "__main__":
ny_store = NYPizzaStore()
chicago_store = ChicagoPizzaStore()
pizza = ny_store.order_pizza("cheese")
print "Mike ordered a %s." % pizza.get_name()
print
pizza = chicago_store.order_pizza("clam")
print "John ordered a %s." % pizza.get_name()
print
输出:
Preparing NY Style Cheese Pizza
dough: NY Dough
sauce: NY Sauce
add toppings:
NY toopping A
NY toopping B
Bake for 25 minutes at 350.
Cutting into diagonal slices.
Put into official box.
Mike ordered a NY Style Cheese Pizza.
Preparing Chicago Style Clam Pizza
dough: Chicago Dough
sauce: Chicago Sauce
add toppings:
NY toopping A
NY toopping B
Chicago toopping A
Bake for 25 minutes at 350.
Cutting into square slices.
Put into official box.
John ordered a Chicago Style Clam Pizza.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16