python面向對象設計模式

『壹』 python設計模式之抽象工廠模式

Python設計模式之抽象工廠模式
這篇文章主要為大家詳細介紹了Python設計模式之抽象工廠模式，感興趣的小夥伴們可以參考一下
python面向對象編程入門，我們需要不斷學習進步
"""抽象工廠模式的實現"""
import random

class PetShop:

"""寵物商店"""

def __init__(self, animal_factory=None):

"""寵物工廠是我們的抽象工廠。我們可以隨意設置。"""
self.pet_factory = animal_factory

def show_pet(self):

"""使用抽象工廠創建並顯示一個寵物"""

pet = self.pet_factory.get_pet()
print("我們有一個可愛的 {}".format(pet))
print("它說 {}".format(pet.speak()))
print("我們還有 {}".format(self.pet_factory.get_food()))

# 工廠生產的事物

class Dog:

def speak(self):
return "汪"

def __str__(self):
return "Dog"

class Cat:

def speak(self):
return "喵"

def __str__(self):
return "Cat"

# Factory classes

class DogFactory:

def get_pet(self):
return Dog()

def get_food(self):
return "狗食"

class CatFactory:

def get_pet(self):
return Cat()

def get_food(self):
return "貓糧"

# 隨機創建合適的工廠
def get_factory():
"""讓我們動起來！"""
return random.choice([DogFactory, CatFactory])()

# 多個工廠顯示寵物
if __name__ == "__main__":
for i in range(4):
shop = PetShop(get_factory())
shop.show_pet()
print("=" * 20)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助

『貳』 如何自學編程python

首先先了解Python語言的四大發展方向。目前Python的主要方向有web後端開發、大數據分析網路爬蟲和人工智慧，當然如果再細分的話還有自動化測試、運維等方向。

在學習Python的基礎語法時，並不需要太多的基礎，基本只要熟練使用電腦日常功能並對Python感興趣就可以了，但如果想要在人工智慧領域方向發展的話，線性代數、概率、統計等高等數學知識基本是必需的，原因在於這些知識能夠讓你的邏輯更加清晰，在編程過程中有更強的思路。

分享一個千鋒Python的學習大綱給你

第一階段 - Python 數據科學

Python 基礎語法

入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫

Python 數據清洗

數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作

Python 數據可視化

數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具

第二階段 - 商業數據可視化

Excel 業務分析

Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 & 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告

Mysql 資料庫

Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例

PowerBI

初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

統計學基礎

微積分、線性代數基礎、統計基礎

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析

SPSS

客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列

第三階段 - Python 機器學習

Python 統計分析

數據准備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正

Python 機器學習基礎

機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰

Python 機器學習中級

線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例

Python 機器學習高級

集成演算法 - 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost

第四階段 - 項目實戰

電商市場數據挖掘項目實戰

項目背景 & 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告

金融風險信用評估項目實戰

項目背景 & 業務邏輯 、建模准備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新

第五階段 - 數據採集

爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架

第六階段 - 企業課

團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程

以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。

『叄』 Python有設計模式么

單例模式：Python 的單例模式最好不要藉助類（在 Java 中藉助類是因為 Java 所有代碼都要寫在類中），而是通過一個模塊來實現。一個模塊的模塊內全局變數、模塊內全局函數，組合起來就是一個單例對象了。
模板方法模衫信式：這個可以像其他語言一樣實現，但是如果要遵循鴨子類型原則的話，應該刪除公有的抽象父類（或介面），從而追求靈活性。
工廠方磨卜法模式、多例模式：這個也不用藉助類，直接寫一個全局函數作為工廠函數即可。因為 Python 中實例化是通過 call 類來完成的，現在改成 call 工廠函數，對客戶摳碼者是透明的。（從這點我表示理解 Python 沒有 new 操作符的好處了，使用通用的 call 定義，正交性極強）
裝飾器模式、代理模式：這個接觸過 Python 就不會不知道了，Python 內置的 decorator 語法如此著名。裝飾器模式和代理模式都可以通過這種方式完成。另外一種是對對象的裝飾或代理，這個也瞎塌穗不需要按照契約編程的風格，讓代理對象實現被代理對象的抽象。一切動態代理，只需要通過重載屬性訪問操作符，神馬都簡單了（和 PHP 通過 __get、__set、__call 來實現動態代理很類似）。
原型模式：這個在 Python 中實現的不是那麼爽快，需要調用 來克隆原型對象。但是其實有另一種實現方式：之所以使用原型模式，是因為對象初始化需要較大開銷。我們只需要保存初始化的結果，並在產生新對象的時候賦予新對象即可。所以，通過元類控制對象被創建的過程，來實現原型模式，也是一種選擇。

『肆』 Python有設計模式么

Python設計模式主要分為三大類：創建型模式、結構型模式、行為型模式;三 大類中又被細分為23種設計模式，以下這幾種是最常見的。
單例模式：是一種常用的軟體設計模式，該模式的主要目的是確保某一個類只有一個實例存在。當你希望在整個系統中，某個類只能出現一個是實例時，單例對象就能派上用場。單例對象的要點有三個：一是某個類只能有一個實例;二是它必須自行創建整個實例，三是它必須自行向整個系統提供這個實例。
工廠模式：提供一個創建對象的介面，不像客戶端暴露創建對象的過程，使用一個公共的介面來創建對象，可以分為三種：簡單工廠、工廠方法、抽象工廠。一個類的行為或其演算法可以在運行時更改，這種類型的設計模式屬於行為型模式。
策略模式：是常見的設計模式之一，它是指對一系列的演算法定義，並將每一個演算法封裝起來，而且使它們還可以相互替換。策略模式讓演算法獨立於使用它的客戶而獨立變化。換句話來講，就是針對一個問題而定義出一個解決的模板，這個模板就是具體的策略，每個策略都是按照這個模板進行的，這種情況下我們有新的策略時就可以直接按照模板來寫，而不會影響之前已經定義好的策略。
門面模式：門面模式也被稱作外觀模式。定義如下：要求一個子系統的外部與其內部的通信必須通過一個統一的對象進行。門面模式提供一個高層次的介面，使得子系統更易於使用。門面模式注重統一的對象，也就是提供一個訪問子系統的介面。門面模式與模板模式有相似的地方，都是對一些需要重復方法的封裝。但本質上是不同的，模板模式是對類本身的方法的封裝，其被封裝的方法也可以單獨使用;門面模式，是對子系統的封裝，其被封裝的介面理論上是不會被單獨提出來使用的。

『伍』 python什麼是設計模式

Python軟體開發中引入設計模式是由生活中的一些實例啟發而來的。例如，有2個小朋友Alice和Jack，去麥當勞點餐。Alice不了解麥當勞的套餐模式，於是想了一下，跟服務員說：「我要一個麥辣雞腿堡、一個薯條和一杯可樂」。而Jack經常吃麥當勞，他也想點和Alice一樣的餐品。Jack發現其實Alice點的就是麥當勞的A套餐，於是他直接和服務員說：「給我一個A套餐」。
從上面的事例中可以看出，Jack的點餐效率高，因為Jack和服務員都了解麥當勞的套餐模式，溝通起來效率自然就高。那麼在這個生活案例中，創建套餐是提高點餐效率的可重用解決方案。它會根據客戶的需求和餐品的被點頻次制定出符合不同人群的套餐。套餐可以重復被更多的人去點，因此大大提高了顧客與服務員之間的溝通效率。
同理，在軟體開發世界裡，本來沒有設計模式的，用的人多了，也便總結出了設計模式。這就是設計模式的由來。設計模式針對同一情境，眾多軟體開發人員經過長時間總結，便得到了最佳可重用解決方案。這個可重用解決方案解決了軟體開發過程中常見的問題，擁有固定的術語，因此交流起來就方便了很多。
綜上，設計模式是軟體開發過程中共性問題的可重用解決方案。設計模式的內涵第一是一套被反復使用、多數人知曉的、經過分類編目的、代碼設計經驗的總結。第二是用來解決共性問題。設計模式的外延有：單例模式、工廠模式、適配器模式、代理模式等。據悉，現用的設計模式有24種，隨著時代的發展，軟體編程可能會遇到新的場景，設計模式會越來越豐富。
先看一個設計模式中最基本的單例模式的例子。Windows裡面的任務管理器就是個典型的單例模式軟體。這是因為Windows任務管理器只能打開一個，就算用戶重復打開，也只能獲得一個實例，這不同於word等軟體可以打開多個實例。其中的原因就是如果有2個窗口同時都能結束某進程，這就會造成在窗口A中某進程結束了，在窗口B中該進程還保留的;同理反過來，某進程在窗口B中結束了，而在窗口A中還保留著。這樣就會造成沖突，系統崩潰。Windows裡面的任務管理器符合單例模式，保證一個類僅有一個實例的設計模式。

『陸』 python面試一般問什麼常用設計模式

1.設計模式介紹
設計模式（Design Patterns）

——可復用面向對象軟體的基礎

設計模式（Design pattern）是一套被反復使用、多數人知曉的、經過分類編目的、代碼設計經驗的總結。使用設計模式是為了可重用代碼、讓代碼更容易被他人理解、保證代碼可靠性。 毫無疑問，設計模式於己於他人於系統都是多贏的，設計模式使代碼編制真正工程化，設計模式是軟體工程的基石，如同大廈的一塊塊磚石一樣。項目中合理的運用設計模式可以完美的解決很多問題，每種模式在現在中都有相應的原理來與之對應，每一個模式描述了一個在我們周圍不斷重復發生的問題，以及該問題的核心解決方案，這也是它能被廣泛應用的原因。

2. 設計模式分類
經典的《設計模式》一書歸納出23種設計模式，這23種模式又可歸為，創建型、結構型和行為型3大類

2.1．創建型模式
前面講過，社會化的分工越來越細，自然在軟體設計方面也是如此，因此對象的創建和對象的使用分開也就成為了必然趨勢。因為對象的創建會消耗掉系統的很多資源，所以單獨對對象的創建進行研究，從而能夠高效地創建對象就是創建型模式要探討的問題。這里有6個具體的創建型模式可供研究，它們分別是：

簡單工廠模式（Simple Factory）；

工廠方法模式（Factory Method）；

抽象工廠模式（Abstract Factory）；

創建者模式（Builder）；

原型模式（Prototype）；

單例模式（Singleton）。

說明：嚴格來說，簡單工廠模式不是GoF總結出來的23種設計模式之一。

2.2 結構型模式
在解決了對象的創建問題之後，對象的組成以及對象之間的依賴關系就成了開發人員關注的焦點，因為如何設計對象的結構、繼承和依賴關系會影響到後續程序的維護性、代碼的健壯性、耦合性等。對象結構的設計很容易體現出設計人員水平的高低，這里有7個具體的結構型模式可供研究，它們分別是：

外觀模式（Facade）；

適配器模式（Adapter）；

代理模式（Proxy）；

裝飾模式（Decorator）；

橋模式（Bridge）；

組合模式（Composite）；

享元模式（Flyweight）

2.3 行為型模式
在對象的結構和對象的創建問題都解決了之後，就剩下對象的行為問題了，如果對象的行為設計的好，那麼對象的行為就會更清晰，它們之間的協作效率就會提高，這里有11個具體的行為型模式可供研究，它們分別是：

模板方法模式（Template Method）；

觀察者模式（Observer）；

狀態模式（State）；

策略模式（Strategy）；

職責鏈模式（Chain of Responsibility）；

命令模式（Command）；

訪問者模式（Visitor）；

調停者模式（Mediator）；

備忘錄模式（Memento）；

迭代器模式（Iterator）；

解釋器模式（Interpreter）。

3. 設計模式的六大原則
1、開閉原則（Open Close Principle）

開閉原則就是說對擴展開放，對修改關閉。在程序需要進行拓展的時候，不能去修改原有的代碼，實現一個熱插拔的效果。所以一句話概括就是：為了使程序的擴展性好，易於維護和升級。想要達到這樣的效果，我們需要使用介面和抽象類，後面的具體設計中我們會提到這點。

2、里氏代換原則（Liskov Substitution Principle）

里氏代換原則(Liskov Substitution Principle LSP)面向對象設計的基本原則之一。 里氏代換原則中說，任何基類可以出現的地方，子類一定可以出現。 LSP是繼承復用的基石，只有當衍生類可以替換掉基類，軟體單位的功能不受到影響時，基類才能真正被復用，而衍生類也能夠在基類的基礎上增加新的行為。里氏代換原則是對「開-閉」原則的補充。實現「開-閉」原則的關鍵步驟就是抽象化。而基類與子類的繼承關系就是抽象化的具體實現，所以里氏代換原則是對實現抽象化的具體步驟的規范。—— From Bai 網路

3、依賴倒轉原則（Dependence Inversion Principle）

這個是開閉原則的基礎，具體內容：真對介面編程，依賴於抽象而不依賴於具體。

4、介面隔離原則（Interface Segregation Principle）

這個原則的意思是：使用多個隔離的介面，比使用單個介面要好。還是一個降低類之間的耦合度的意思，從這兒我們看出，其實設計模式就是一個軟體的設計思想，從大型軟體架構出發，為了升級和維護方便。所以上文中多次出現：降低依賴，降低耦合。

5、迪米特法則（最少知道原則）（Demeter Principle）

為什麼叫最少知道原則，就是說：一個實體應當盡量少的與其他實體之間發生相互作用，使得系統功能模塊相對獨立。

6、合成復用原則（Composite Reuse Principle）

原則是盡量使用合成/聚合的方式，而不是使用繼承。

『柒』 Python 設計模式——狀態模式

行為模式關注的是對象的響應性，它們通過對象之間的交互以實現更復雜的功能。
狀態模式是一種行為設計肢瞎模式，在該模式中，一個對象可以基於其內部狀宏飢正態封裝多個行為。比如根據收音蔽悔機的基本狀態（AM/FM），當調諧到 AM 或 FM 頻道時，掃描頻道的行為就會相應地發生動態的改變。

狀態模式的優點

狀態模式的缺點

『捌』 想學python從哪裡入手

Python適用於網站、桌面應用開發，自動化腳本，復雜計算系統，科學計算，生命支持管理系統，物聯網，游戲，機器人，自然語言處理等很多方面。而且，既使對於那些從沒有開發經驗的人來講，Python的代碼也是簡潔易懂的。所以，有不少人會選擇Python專業的學習。

作為一門優美、精巧的編程語言，Python不僅僅適合作為編程入門，對於希望掌握實戰開發技能進而從事編程工作的人來說，Python也是一個很不錯的選擇。
Python的初學者說一說入門的學習路徑。
1、建立開發環境
建立開發環境非常重要，。做任何開發，首先就是要把這個環境准備好，之後就可以去做各種嘗試，嘗試過程中的話就能逐漸建立信心。初學者往往在環境配置中被各種預想不到的問題弄得很沮喪。
2、了解編程語言基礎
有了工作環境後，我們就可以開始編寫和執行Python程序了。
Python這類腳本程序其實就像是一段「電影腳本」，按照從前往後的順序規定了一系列的動作，指揮著你電腦的CPU、硬碟、操作系統等部件干這干那。所以為了讓電腦能夠看懂，你編寫的這段「電影腳本」需要按照電腦所使用的語言進行編寫。例如print("hello world!")這樣一句話就會讓電腦調用一系列部件，最後在屏幕上輸出它對世界的問好；而a=3+5這樣一句話就會讓電腦計算3+5的答案，然後將答案放入一個名字為a的「盒子」當中。
3、掌握數據結構基礎
為了能夠完成更復雜的計算場景，Python提供了若干種內置的數據結構。所謂數據結構，你可以認為一組變數以某個特定的方式組織在一起，而不僅僅是單個獨立的變數。通過特定的組織方式，在處理某些運算時能夠能夠大大提高編程的效率。數據結構是計算機專業的一門必修專業課，更高級的數據結構及其內部實現方式你需要專門學習，不過Python的數據結構可以是一個非常好的學習起點。
4、掌握函數的基本概念
在實際編寫程序的過程中，某些代碼可能會反復執行多次。而這些代碼除了變數不同外，沒有任何的區別。這些代碼實際上類似於數學表達式中的函數f(x)，當我們給x賦值時，就會得到對應的結果。在Python中也提供了這樣的特性，同樣稱之為「函數」。
函數將需要反復使用的代碼進行模塊化，從而減少了代碼的重復，同時還增加了可讀性和可維護性。當需要修改時，只要改變定義內的代碼，就可以完成對每一次執行的修改。
5、面向對象編程
面向對象是一種非常符合人類思維的編程方法，因為現實世界就是由對象和對象之間的交互來構成的，所以我們其實很容易將現實世界映射到軟體開發中。舉個例子，一輛汽車、一篇博客、一個人，對應到軟體系統中都是一個對象；而對象具有自己的狀態和行為。
6、學習函數式編程
也許你還覺得函數式編程很陌生，但許多的函數式編程風格已經漸漸開始流行。什麼叫函數式編程呢？事實上只要語言將函數作為一等公民（或者藉助工具達到類似效果） 就可以支持函數式編程。而將函數作為一等公民意味著函數可以像變數一樣傳參、賦值和返回。函數式編程的書寫方式使得代碼編寫的效率更加高，極大地提高生產效率。
7、掌握更多標准庫中的模塊

『玖』 Python該怎麼入門

對於python的入門

首先會學習python基礎語法，面向對象編程與程序設計模式的理解、python數據分析基礎、python網路編程、python並發與高效編程等等。

通過前期python學習來了解和掌握常量變數的使用，運算符的使用、流程式控制制的使用等，最後掌握python編程語言的基礎內容。

並會對常見數據結構和相應演算法進行學習，注重表格的處理，樹結構的處理知識。

第二階段主要學習內容是web頁面開發、web頁面特效開發、數據持久化開發、linux運維開發、linux測試開發、伺服器集群架構等等。

對js的掌握並在網路前端中使用，而且需要詳細將js學習並掌握，為將來從事全棧工作打下基礎，也會學習linux操作系統的基礎知識和掌握linux操作系統常用命令，並會學習linux自動化運維技巧等。

第三階段主要學習網路爬蟲，數據分析加人工智慧：

這一個階段需要學習的內容也是比較多的，例如：爬蟲與數據、多線程爬蟲、go語言、NoSQL資料庫、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬蟲的工作原理和設計思想，掌握反爬蟲機制，並且通過學習NoSQL資料庫和Scrapy-Redis框架，並且可以使用分布式爬蟲框架實現大量數據的獲取。

數據分析和人工智慧階段需要學習的數據分析、人工智慧深度學習、量化交易模型、數據分析-特徵工程和結果可視化和人工智慧機器學習等等。

需要理解隨機變數的數字特徵的概念和性質，並會利用性質計算隨機變數的數字特徵，了解可視化過程，圖形繪制。並且需要掌握Matplotlib模塊、常用的機器學習演算法等等。

最後就是對於python的入門學習，我們在學習理論、學習python語法基礎的同時我們應該多動手、多聯系。但是呢，對於我們零基礎的小夥伴呢，一般不建議自學。

你肯定要問為什麼？我就知道！原因大概有三點：

首先我們自學雖然成本低、學習時間靈活等，但是你想過沒，你要自學到就業的程度大概需要多長時間，辭職在家學習，或者買個網課，每天聽課、練，你可能需要1年左右，就這你還不一定能夠學會、換不一定能夠全面掌握企業需要的技術；然後報班學習的學員都已經學完工作半年了。

其次就是學習知識的系統性、前沿性。IT行業的學習一定要系統，不能說我們這里一點那裡學一點，完了全是一片一片的知識點，聽起來你都有涉及但是真正做項目反而使用不起來，很耽誤時間。其次就是前沿性，學習時一定要選擇最新的課程大綱、最新的課程。IT行業的技術更新很快。

最後就是就業服務和保障，我們選擇報班學習一般都有就業服務，當然我們在學習完也會進行模擬面試和簡歷指導的等工作。其次就是服務，一般培訓機構都有合作企業來招聘，大大增加了我們的就業機會。

總而言之你是零基礎選擇培訓絕對是最快速的轉行入門途徑！

『拾』 python程序設計主要學什麼

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。