python面向对象设计模式

‘壹’ python设计模式之抽象工厂模式

Python设计模式之抽象工厂模式
这篇文章主要为大家详细介绍了Python设计模式之抽象工厂模式，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
python面向对象编程入门，我们需要不断学习进步
"""抽象工厂模式的实现"""
import random

class PetShop:

"""宠物商店"""

def __init__(self, animal_factory=None):

"""宠物工厂是我们的抽象工厂。我们可以随意设置。"""
self.pet_factory = animal_factory

def show_pet(self):

"""使用抽象工厂创建并显示一个宠物"""

pet = self.pet_factory.get_pet()
print("我们有一个可爱的 {}".format(pet))
print("它说 {}".format(pet.speak()))
print("我们还有 {}".format(self.pet_factory.get_food()))

# 工厂生产的事物

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 "猫粮"

# 随机创建合适的工厂
def get_factory():
"""让我们动起来！"""
return random.choice([DogFactory, CatFactory])()

# 多个工厂显示宠物
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内容，希望对大家的学习有所帮助

‘贰’ 如何自学编程python

首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能，当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。

在学习Python的基础语法时，并不需要太多的基础，基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了，但如果想要在人工智能领域方向发展的话，线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的，原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰，在编程过程中有更强的思路。

分享一个千锋Python的学习大纲给你

第一阶段 - Python 数据科学

Python 基础语法

入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库

Python 数据清洗

数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作

Python 数据可视化

数据可视化基础、MLlib（RDD-Base API）机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具

第二阶段 - 商业数据可视化

Excel 业务分析

Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 & 财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告

Mysql 数据库

Mysql 基础操作（一）、Mysql 基础操作（二）、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例

PowerBI

初级商业智能应用 （PowerQuery）、初级商业智能应用 （PowerPivot）、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

统计学基础

微积分、线性代数基础、统计基础

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析

SPSS

客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列

第三阶段 - Python 机器学习

Python 统计分析

数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正

Python 机器学习基础

机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战

Python 机器学习中级

线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例

Python 机器学习高级

集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost

第四阶段 - 项目实战

电商市场数据挖掘项目实战

项目背景 & 业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告

金融风险信用评估项目实战

项目背景 & 业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新

第五阶段 - 数据采集

爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架

第六阶段 - 企业课

团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程

以上就是零基础Python学习路线的所有内容，希望对大家的学习有所帮助。

‘叁’ Python有设计模式么

单例模式：Python 的单例模式最好不要借助类（在 Java 中借助类是因为 Java 所有代码都要写在类中），而是通过一个模块来实现。一个模块的模块内全局变量、模块内全局函数，组合起来就是一个单例对象了。
模板方法模衫信式：这个可以像其他语言一样实现，但是如果要遵循鸭子类型原则的话，应该删除公有的抽象父类（或接口），从而追求灵活性。
工厂方磨卜法模式、多例模式：这个也不用借助类，直接写一个全局函数作为工厂函数即可。因为 Python 中实例化是通过 call 类来完成的，现在改成 call 工厂函数，对客户抠码者是透明的。（从这点我表示理解 Python 没有 new 操作符的好处了，使用通用的 call 定义，正交性极强）
装饰器模式、代理模式：这个接触过 Python 就不会不知道了，Python 内置的 decorator 语法如此着名。装饰器模式和代理模式都可以通过这种方式完成。另外一种是对对象的装饰或代理，这个也瞎塌穗不需要按照契约编程的风格，让代理对象实现被代理对象的抽象。一切动态代理，只需要通过重载属性访问操作符，神马都简单了（和 PHP 通过 __get、__set、__call 来实现动态代理很类似）。
原型模式：这个在 Python 中实现的不是那么爽快，需要调用 来克隆原型对象。但是其实有另一种实现方式：之所以使用原型模式，是因为对象初始化需要较大开销。我们只需要保存初始化的结果，并在产生新对象的时候赋予新对象即可。所以，通过元类控制对象被创建的过程，来实现原型模式，也是一种选择。

‘肆’ Python有设计模式么

Python设计模式主要分为三大类：创建型模式、结构型模式、行为型模式;三 大类中又被细分为23种设计模式，以下这几种是最常见的。
单例模式：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个是实例时，单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个：一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例，三是它必须自行向整个系统提供这个实例。
工厂模式：提供一个创建对象的接口，不像客户端暴露创建对象的过程，使用一个公共的接口来创建对象，可以分为三种：简单工厂、工厂方法、抽象工厂。一个类的行为或其算法可以在运行时更改，这种类型的设计模式属于行为型模式。
策略模式：是常见的设计模式之一，它是指对一系列的算法定义，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。换句话来讲，就是针对一个问题而定义出一个解决的模板，这个模板就是具体的策略，每个策略都是按照这个模板进行的，这种情况下我们有新的策略时就可以直接按照模板来写，而不会影响之前已经定义好的策略。
门面模式：门面模式也被称作外观模式。定义如下：要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的对象进行。门面模式提供一个高层次的接口，使得子系统更易于使用。门面模式注重统一的对象，也就是提供一个访问子系统的接口。门面模式与模板模式有相似的地方，都是对一些需要重复方法的封装。但本质上是不同的，模板模式是对类本身的方法的封装，其被封装的方法也可以单独使用;门面模式，是对子系统的封装，其被封装的接口理论上是不会被单独提出来使用的。

‘伍’ python什么是设计模式

Python软件开发中引入设计模式是由生活中的一些实例启发而来的。例如，有2个小朋友Alice和Jack，去麦当劳点餐。Alice不了解麦当劳的套餐模式，于是想了一下，跟服务员说：“我要一个麦辣鸡腿堡、一个薯条和一杯可乐”。而Jack经常吃麦当劳，他也想点和Alice一样的餐品。Jack发现其实Alice点的就是麦当劳的A套餐，于是他直接和服务员说：“给我一个A套餐”。
从上面的事例中可以看出，Jack的点餐效率高，因为Jack和服务员都了解麦当劳的套餐模式，沟通起来效率自然就高。那么在这个生活案例中，创建套餐是提高点餐效率的可重用解决方案。它会根据客户的需求和餐品的被点频次制定出符合不同人群的套餐。套餐可以重复被更多的人去点，因此大大提高了顾客与服务员之间的沟通效率。
同理，在软件开发世界里，本来没有设计模式的，用的人多了，也便总结出了设计模式。这就是设计模式的由来。设计模式针对同一情境，众多软件开发人员经过长时间总结，便得到了最佳可重用解决方案。这个可重用解决方案解决了软件开发过程中常见的问题，拥有固定的术语，因此交流起来就方便了很多。
综上，设计模式是软件开发过程中共性问题的可重用解决方案。设计模式的内涵第一是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。第二是用来解决共性问题。设计模式的外延有：单例模式、工厂模式、适配器模式、代理模式等。据悉，现用的设计模式有24种，随着时代的发展，软件编程可能会遇到新的场景，设计模式会越来越丰富。
先看一个设计模式中最基本的单例模式的例子。Windows里面的任务管理器就是个典型的单例模式软件。这是因为Windows任务管理器只能打开一个，就算用户重复打开，也只能获得一个实例，这不同于word等软件可以打开多个实例。其中的原因就是如果有2个窗口同时都能结束某进程，这就会造成在窗口A中某进程结束了，在窗口B中该进程还保留的;同理反过来，某进程在窗口B中结束了，而在窗口A中还保留着。这样就会造成冲突，系统崩溃。Windows里面的任务管理器符合单例模式，保证一个类仅有一个实例的设计模式。

‘陆’ python面试一般问什么常用设计模式

1.设计模式介绍
设计模式（Design Patterns）

——可复用面向对象软件的基础

设计模式（Design pattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题，每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应，每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的核心解决方案，这也是它能被广泛应用的原因。

2. 设计模式分类
经典的《设计模式》一书归纳出23种设计模式，这23种模式又可归为，创建型、结构型和行为型3大类

2.1．创建型模式
前面讲过，社会化的分工越来越细，自然在软件设计方面也是如此，因此对象的创建和对象的使用分开也就成为了必然趋势。因为对象的创建会消耗掉系统的很多资源，所以单独对对象的创建进行研究，从而能够高效地创建对象就是创建型模式要探讨的问题。这里有6个具体的创建型模式可供研究，它们分别是：

简单工厂模式（Simple Factory）；

工厂方法模式（Factory Method）；

抽象工厂模式（Abstract Factory）；

创建者模式（Builder）；

原型模式（Prototype）；

单例模式（Singleton）。

说明：严格来说，简单工厂模式不是GoF总结出来的23种设计模式之一。

2.2 结构型模式
在解决了对象的创建问题之后，对象的组成以及对象之间的依赖关系就成了开发人员关注的焦点，因为如何设计对象的结构、继承和依赖关系会影响到后续程序的维护性、代码的健壮性、耦合性等。对象结构的设计很容易体现出设计人员水平的高低，这里有7个具体的结构型模式可供研究，它们分别是：

外观模式（Facade）；

适配器模式（Adapter）；

代理模式（Proxy）；

装饰模式（Decorator）；

桥模式（Bridge）；

组合模式（Composite）；

享元模式（Flyweight）

2.3 行为型模式
在对象的结构和对象的创建问题都解决了之后，就剩下对象的行为问题了，如果对象的行为设计的好，那么对象的行为就会更清晰，它们之间的协作效率就会提高，这里有11个具体的行为型模式可供研究，它们分别是：

模板方法模式（Template Method）；

观察者模式（Observer）；

状态模式（State）；

策略模式（Strategy）；

职责链模式（Chain of Responsibility）；

命令模式（Command）；

访问者模式（Visitor）；

调停者模式（Mediator）；

备忘录模式（Memento）；

迭代器模式（Iterator）；

解释器模式（Interpreter）。

3. 设计模式的六大原则
1、开闭原则（Open Close Principle）

开闭原则就是说对扩展开放，对修改关闭。在程序需要进行拓展的时候，不能去修改原有的代码，实现一个热插拔的效果。所以一句话概括就是：为了使程序的扩展性好，易于维护和升级。想要达到这样的效果，我们需要使用接口和抽象类，后面的具体设计中我们会提到这点。

2、里氏代换原则（Liskov Substitution Principle）

里氏代换原则(Liskov Substitution Principle LSP)面向对象设计的基本原则之一。 里氏代换原则中说，任何基类可以出现的地方，子类一定可以出现。 LSP是继承复用的基石，只有当衍生类可以替换掉基类，软件单位的功能不受到影响时，基类才能真正被复用，而衍生类也能够在基类的基础上增加新的行为。里氏代换原则是对“开-闭”原则的补充。实现“开-闭”原则的关键步骤就是抽象化。而基类与子类的继承关系就是抽象化的具体实现，所以里氏代换原则是对实现抽象化的具体步骤的规范。—— From Bai 网络

3、依赖倒转原则（Dependence Inversion Principle）

这个是开闭原则的基础，具体内容：真对接口编程，依赖于抽象而不依赖于具体。

4、接口隔离原则（Interface Segregation Principle）

这个原则的意思是：使用多个隔离的接口，比使用单个接口要好。还是一个降低类之间的耦合度的意思，从这儿我们看出，其实设计模式就是一个软件的设计思想，从大型软件架构出发，为了升级和维护方便。所以上文中多次出现：降低依赖，降低耦合。

5、迪米特法则（最少知道原则）（Demeter Principle）

为什么叫最少知道原则，就是说：一个实体应当尽量少的与其他实体之间发生相互作用，使得系统功能模块相对独立。

6、合成复用原则（Composite Reuse Principle）

原则是尽量使用合成/聚合的方式，而不是使用继承。

‘柒’ Python 设计模式——状态模式

行为模式关注的是对象的响应性，它们通过对象之间的交互以实现更复杂的功能。
状态模式是一种行为设计肢瞎模式，在该模式中，一个对象可以基于其内部状宏饥正态封装多个行为。比如根据收音蔽悔机的基本状态（AM/FM），当调谐到 AM 或 FM 频道时，扫描频道的行为就会相应地发生动态的改变。

状态模式的优点

状态模式的缺点

‘捌’ 想学python从哪里入手

Python适用于网站、桌面应用开发，自动化脚本，复杂计算系统，科学计算，生命支持管理系统，物联网，游戏，机器人，自然语言处理等很多方面。而且，既使对于那些从没有开发经验的人来讲，Python的代码也是简洁易懂的。所以，有不少人会选择Python专业的学习。

作为一门优美、精巧的编程语言，Python不仅仅适合作为编程入门，对于希望掌握实战开发技能进而从事编程工作的人来说，Python也是一个很不错的选择。
Python的初学者说一说入门的学习路径。
1、建立开发环境
建立开发环境非常重要，。做任何开发，首先就是要把这个环境准备好，之后就可以去做各种尝试，尝试过程中的话就能逐渐建立信心。初学者往往在环境配置中被各种预想不到的问题弄得很沮丧。
2、了解编程语言基础
有了工作环境后，我们就可以开始编写和执行Python程序了。
Python这类脚本程序其实就像是一段“电影脚本”，按照从前往后的顺序规定了一系列的动作，指挥着你电脑的CPU、硬盘、操作系统等部件干这干那。所以为了让电脑能够看懂，你编写的这段“电影脚本”需要按照电脑所使用的语言进行编写。例如print("hello world!")这样一句话就会让电脑调用一系列部件，最后在屏幕上输出它对世界的问好；而a=3+5这样一句话就会让电脑计算3+5的答案，然后将答案放入一个名字为a的“盒子”当中。
3、掌握数据结构基础
为了能够完成更复杂的计算场景，Python提供了若干种内置的数据结构。所谓数据结构，你可以认为一组变量以某个特定的方式组织在一起，而不仅仅是单个独立的变量。通过特定的组织方式，在处理某些运算时能够能够大大提高编程的效率。数据结构是计算机专业的一门必修专业课，更高级的数据结构及其内部实现方式你需要专门学习，不过Python的数据结构可以是一个非常好的学习起点。
4、掌握函数的基本概念
在实际编写程序的过程中，某些代码可能会反复执行多次。而这些代码除了变量不同外，没有任何的区别。这些代码实际上类似于数学表达式中的函数f(x)，当我们给x赋值时，就会得到对应的结果。在Python中也提供了这样的特性，同样称之为“函数”。
函数将需要反复使用的代码进行模块化，从而减少了代码的重复，同时还增加了可读性和可维护性。当需要修改时，只要改变定义内的代码，就可以完成对每一次执行的修改。
5、面向对象编程
面向对象是一种非常符合人类思维的编程方法，因为现实世界就是由对象和对象之间的交互来构成的，所以我们其实很容易将现实世界映射到软件开发中。举个例子，一辆汽车、一篇博客、一个人，对应到软件系统中都是一个对象；而对象具有自己的状态和行为。
6、学习函数式编程
也许你还觉得函数式编程很陌生，但许多的函数式编程风格已经渐渐开始流行。什么叫函数式编程呢？事实上只要语言将函数作为一等公民（或者借助工具达到类似效果） 就可以支持函数式编程。而将函数作为一等公民意味着函数可以像变量一样传参、赋值和返回。函数式编程的书写方式使得代码编写的效率更加高，极大地提高生产效率。
7、掌握更多标准库中的模块

‘玖’ Python该怎么入门

对于python的入门

首先会学习python基础语法，面向对象编程与程序设计模式的理解、python数据分析基础、python网络编程、python并发与高效编程等等。

通过前期python学习来了解和掌握常量变量的使用，运算符的使用、流程控制的使用等，最后掌握python编程语言的基础内容。

并会对常见数据结构和相应算法进行学习，注重表格的处理，树结构的处理知识。

第二阶段主要学习内容是web页面开发、web页面特效开发、数据持久化开发、linux运维开发、linux测试开发、服务器集群架构等等。

对js的掌握并在网络前端中使用，而且需要详细将js学习并掌握，为将来从事全栈工作打下基础，也会学习linux操作系统的基础知识和掌握linux操作系统常用命令，并会学习linux自动化运维技巧等。

第三阶段主要学习网络爬虫，数据分析加人工智能：

这一个阶段需要学习的内容也是比较多的，例如：爬虫与数据、多线程爬虫、go语言、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架。

需要掌握爬虫的工作原理和设计思想，掌握反爬虫机制，并且通过学习NoSQL数据库和Scrapy-Redis框架，并且可以使用分布式爬虫框架实现大量数据的获取。

数据分析和人工智能阶段需要学习的数据分析、人工智能深度学习、量化交易模型、数据分析-特征工程和结果可视化和人工智能机器学习等等。

需要理解随机变量的数字特征的概念和性质，并会利用性质计算随机变量的数字特征，了解可视化过程，图形绘制。并且需要掌握Matplotlib模块、常用的机器学习算法等等。

最后就是对于python的入门学习，我们在学习理论、学习python语法基础的同时我们应该多动手、多联系。但是呢，对于我们零基础的小伙伴呢，一般不建议自学。

你肯定要问为什么？我就知道！原因大概有三点：

首先我们自学虽然成本低、学习时间灵活等，但是你想过没，你要自学到就业的程度大概需要多长时间，辞职在家学习，或者买个网课，每天听课、练，你可能需要1年左右，就这你还不一定能够学会、换不一定能够全面掌握企业需要的技术；然后报班学习的学员都已经学完工作半年了。

其次就是学习知识的系统性、前沿性。IT行业的学习一定要系统，不能说我们这里一点那里学一点，完了全是一片一片的知识点，听起来你都有涉及但是真正做项目反而使用不起来，很耽误时间。其次就是前沿性，学习时一定要选择最新的课程大纲、最新的课程。IT行业的技术更新很快。

最后就是就业服务和保障，我们选择报班学习一般都有就业服务，当然我们在学习完也会进行模拟面试和简历指导的等工作。其次就是服务，一般培训机构都有合作企业来招聘，大大增加了我们的就业机会。

总而言之你是零基础选择培训绝对是最快速的转行入门途径！

‘拾’ python程序设计主要学什么

Python的学习内容还是比较多的，我们将学习的过程划分为4个阶段，每个阶段学习对应的内容，具体的学习顺序如下：

Python学习顺序：

①Python软件开发基础

• 掌握计算机的构成和工作原理

• 会使用Linux常用工具

• 熟练使用Docker的基本命令

• 建立Python开发环境，并使用print输出

• 使用Python完成字符串的各种操作

• 使用Python re模块进行程序设计

• 使用Python创建文件、访问、删除文件

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

②Python软件开发进阶

• 能够使用Python面向对象方法开发软件

• 能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作

• 掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发

• 能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发，能够实现ftp、http服务器，开发邮件软件

• 能开发多进程、多线程软件

③Python全栈式WEB工程师

• 能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓

• 能够独立完成前端软件开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧

④Python多领域开发

• 能够使用Python熟练编写爬虫软件

• 能够熟练使用Python库进行数据分析

• 招聘网站Python招聘职位数据爬取分析

• 掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别

• 掌握基本设计模式、常用算法

• 掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。