Python 使用一等函数实现设计模式

案例分析：重构“策略”模式

　　如果合理利用作为一等对象的函数，某些设计模式可以简化，“策略”模式就是其中一个很好的例子。

经典的“策略”模式

使用“策略”设计模式处理订单折扣的 UML 类图

电商领域有个功能明显可以使用“策略”模式，即根据客户的属性或订单中的商品计算折扣。

假如一个网店制定了下述折扣规则：

• 有1000或者以上积分的客户，每个订单享5%折扣
• 同一个订单中，单个商品的数量达到20个或以上，享10%折扣
• 订单中的不同商品达到10个或以上的，享7%的折扣

简单起见，我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。

上下文

　　把一些计算委托给实现不同算法的可交互组件，它提供服务。在这个点上实例中，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，在这个实例中，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

 from abc import ABC, abstractmethod
 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.discount(self)
         return self.total() - discount

     def __repr__(self):
         fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>'
         return fmt.format(self.total(), self.due())

 class Promotion(ABC):

     @abstractmethod
     def discount(self, order):
         """返回折扣金额(正值)"""

 class FidelityPromo(Promotion):# 第一个具体策略
     """为积分为1000货以上的顾客提供5%的折扣"""

     def discount(self, order):
         return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0

 class 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 = 0
         for item in order.cart:
             if item.quantity >= 20:
                 discount += item.total() * .1
         return discount

 class LargeOrderPromo(Promotion): # 第三个具体策略
     """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""

     def discount(self, order):
         distinct_items = {item.product for item in order.cart}
         if len(distinct_items) >= 10:
             return order.total() * .07
         return 0

 #两个顾客：joe 的积分是 0，ann 的积分是 1100
 joe = Customer('John Doe', 0)
 ann = Customer('Ann Smith', 1100)

 #有三个商品的购物车
 cart = [LineItem('banana', 4, .5),
         LineItem('apple', 10, 1.5),
         LineItem('watermellon', 5, 5.0)
 ]

 #fidelityPromo 没给 joe 提供折扣
 print('joe 0积分:', Order(joe, cart, FidelityPromo()))
 #ann 得到了 5% 折扣，因为她的积分超过 1000
 print('ann 1000积分:', Order(ann, cart, FidelityPromo()))

 #banana_cart 中有 30 把香蕉和 10 个苹果
 banana_cart = [LineItem('banana', 30, .5),
                LineItem('apple', 10, 1.5)
 ]

 #BulkItemPromo 为 joe 购买的香蕉优惠了 1.50 美元
 print('joe banana cart:', Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()))

 #long_order 中有 10 个不同的商品，每个商品的价格为 1.00 美元
 long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]

 #LargerOrderPromo 为 joe 的整个订单提供了 7% 折扣
 print('joe 10个不同产品:', Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()))
 print(Order(joe, cart, LargeOrderPromo()))

以上代码执行的结果为：

joe 0积分: <Order total: 42.00 due: 42.00>
ann 1000积分: <Order total: 42.00 due: 39.90>
joe banana cart: <Order total: 30.00 due: 28.50>
joe 10个不同产品: <Order total: 10.00 due: 9.30>
<Order total: 42.00 due: 42.00>

使用函数实现“策略”模式