詳解Python設計模式之策略模式

雖然設計模式與語言無關，但這並不意味著每一個模式都能在每一門語言中使用。《設計模式：可複用面向對象軟件的基礎》一書中有 23 個模式，其中有 16 個在動態語言中“不見了，或者簡化了”。

1、策略模式概述

策略模式：定義一系列算法，把它們一一封裝起來，並且使它們之間可以相互替換。此模式讓算法的變化不會影響到使用算法的客戶。

電商領域有個使用“策略”模式的經典案例，即根據客戶的屬性或訂單中的商品計算折扣。

假如一個網店制定了下述折扣規則。

• 有 1000 或以上積分的顧客，每個訂單享 5% 折扣。

• 同一訂單中，單個商品的數量達到 20 個或以上，享 10% 折扣。

• 訂單中的不同商品達到 10 個或以上，享 7% 折扣。

簡單起見，我們假定一個訂單一次只能享用一個折扣。

UML類圖如下：

Promotion 抽象類提供了不同算法的公共接口，fidelityPromo、BulkPromo 和 LargeOrderPromo 三個子類實現具體的“策略”，具體策略由上下文類的客戶選擇。

在這個示例中，實例化訂單（Order 類）之前，系統會以某種方式選擇一種促銷折扣策略，然後把它傳給 Order 構造方法。具體怎麼選擇策略，不在這個模式的職責範圍內。（選擇策略可以使用工廠模式。）

2、傳統方法實現策略模式：
 

  from abc import ABC, abstractmethod  from collections import namedtuple    Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')      class LineItem:   """訂單中單個商品的數量和單價"""   def __init__(self, product, quantity, price):   self.product = product   self.quantity = quantity   self.price = price     def total(self):   return self.price * self.quantity      class Order:   """訂單"""   def __init__(self, customer, cart, promotion=None):   self.customer = customer   self.cart = list(cart)   self.promotion = promotion     def total(self):   if not hasattr(self, '__total'):    self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)   return self.__total     def due(self):   if self.promotion is None:    discount = 0   else:    discount = self.promotion.discount(self)   return self.total() - discount     def __repr__(self):   fmt = ''   return fmt.format(self.total(), self.due())      class Promotion(ABC): # 策略：抽象基類   @abstractmethod   def discount(self, order):   """返回折扣金額（正值）"""      class FidelityPromo(Promotion): # 第一個具體策略   """為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""   def discount(self, order):   return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0      class BulkItemPromo(Promotion): # 第二個具體策略   """單個商品為20個或以上時提供10%折扣"""   def discount(self, order):   discount = 0   for item in order.cart:    if item.quantity >= 20:    discount += item.total() * 0.1   return discount      class LargeOrderPromo(Promotion): # 第三個具體策略   """訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣"""   def discount(self, order):   distinct_items = {item.product for item in order.cart}   if len(distinct_items) >= 10:    return order.total() * 0.07   return 0      joe = Customer('John Doe', 0)  ann = Customer('Ann Smith', 1100)    cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),   LineItem('apple', 10, 1.5),   LineItem('watermellon', 5, 5.0)]    print('策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣')  print(Order(joe, cart, FidelityPromo()))  print(Order(ann, cart, FidelityPromo()))    banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),    LineItem('apple', 10, 1.5)]    print('策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣')  print(Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))    long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]    print('策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣')  print(Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))  print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))

輸出：

策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣
 <訂單 :="" 42.00="">
 <訂單 :="" 42.00="" 39.90="">
 策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣
 <訂單 :="" 30.00="" 28.50="">
 策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣
 <訂單 :="" 10.00="" 9.30="">
 <訂單 :="" 42.00="">

3、使用函數實現策略模式

在傳統策略模式中，每個具體策略都是一個類，而且都只定義了一個方法，除此之外沒有其他任何實例屬性。它們看起來像是普通的函數一樣。的確如此，在 Python 中，我們可以把具體策略換成了簡單的函數，並且去掉策略的抽象類。

  from collections import namedtuple    Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')      class LineItem:   def __init__(self, product, quantity, price):   self.product = product   self.quantity = quantity   self.price = price     def total(self):   return self.price * self.quantity      class Order:   def __init__(self, customer, cart, promotion=None):   self.customer = customer   self.cart = list(cart)   self.promotion = promotion     def total(self):   if not hasattr(self, '__total'):    self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)   return self.__total     def due(self):   if self.promotion is None:    discount = 0   else:    discount = self.promotion(self)   return self.total() - discount     def __repr__(self):   fmt = ''   return fmt.format(self.total(), self.due())      def fidelity_promo(order):   """為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣"""   return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0      def bulk_item_promo(order):   """單個商品為20個或以上時提供10%折扣"""   discount = 0   for item in order.cart:   if item.quantity >= 20:    discount += item.total() * .1   return discount      def large_order_promo(order):   """訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣"""   distinct_items = {item.product for item in order.cart}   if len(distinct_items) >= 10:   return order.total() * .07   return 0      joe = Customer('John Doe', 0)  ann = Customer('Ann Smith', 1100)    cart = [LineItem('banana', 4, 0.5),   LineItem('apple', 10, 1.5),   LineItem('watermellon', 5, 5.0)]    print('策略一：為積分為1000或以上的顧客提供5%折扣')  print(Order(joe, cart, fidelity_promo))  print(Order(ann, cart, fidelity_promo))    banana_cart = [LineItem('banana', 30, 0.5),    LineItem('apple', 10, 1.5)]    print('策略二：單個商品為20個或以上時提供10%折扣')  print(Order(joe, banana_cart, bulk_item_promo))    long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]    print('策略三：訂單中的不同商品達到10個或以上時提供7%折扣')  print(Order(joe, long_order, large_order_promo))  print(Order(joe, cart, large_order_promo))

其實只要是支持高階函數的語言，就可以如此實現，例如 C# 中，可以用委託實現。只是如此實現反而使代碼變得複雜不易懂。而 Python 中，函數天然就可以當做參數來傳遞。

值得注意的是，《設計模式：可複用面向對象軟件的基礎》一書的作者指出：“策略對象通常是很好的享元。” 享元是可共享的對象，可以同時在多個上下文中使用。共享是推薦的做法，這樣不必在每個新的上下文（這裡是 Order 實例）中使用相同的策略時不斷新建具體策略對象，從而減少消耗。因此，為了避免 [策略模式] 的運行時消耗，可以配合 [享元模式] 一起使用，但這樣，代碼行數和維護成本會不斷攀升。

在複雜的情況下，需要具體策略維護內部狀態時，可能需要把“策略”和“享元”模式結合起來。但是，具體策略一般沒有內部狀態，只是處理上下文中的數據。此時，一定要使用普通的函數，別去編寫只有一個方法的類，再去實現另一個類聲明的單函數接口。函數比用戶定義的類的實例輕量，而且無需使用“享元”模式，因為各個策略函數在 Python 編譯模塊時只會創建一次。普通的函數也是“可共享的對象，可以同時在多個上下文中使用”。