概述

观察者模式

观察者模式：又叫发布订阅模式，定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象，这个主题对象的状态发生变化时，会通知所有观察者对象，是他们能自动更新自己。

代码结构

class Topic(object):
  """主题类。保存所有观察者实例的引用，每个主题都可以有很多观察者
  可以增加和删除观察者"""
  def __init__(self):
    self.obs = []

  def Attach(self,ob):
    self.obs.append(ob)

  def Detach(self,ob):
    self.obs.remove(ob)

  def Notify(self):
    for ob in self.obs:
      ob.Update()

class Observer(object):
  """抽象观察者类，收到主题的变更通知时，更新自己"""
  def Update(self):
    raise NotImplementedError()

class ConcreteTopic(object):
  """一个具体主题"""
  def __init__(self):
    self.state = None

  def ChangeState(self,newState):
    self.state = newState
    self.Notify()

class ConcreteObserver(object):
  """一个具体监听类"""
  def __init__(self,topic):
    self.topic = topic

  def Update(self):
    print self.topic.state

def client():
  topic = ConcreteTopic()
  topic.Attach(ConcreteObserver(topic))

  topic.ChangeState('New State')

众多MQ中间件都是采用这种模式的思想来实现的。

观察者模式可以让主题和观察者之间解耦，互相之间尽可能少的依赖。不过抽象主题和抽象观察者之间还是有耦合的。

策略模式
策略模式： 定义了算法家族，分别封装起来，让他们之间可以互相替换。此模式让算法的变化不影响使用算法的客户。

代码框架

class Strategy(object):
  """抽象算法类"""
  def AlgorithmInterface(self):
    raise NotImplementedError()

class ConcreteStrategyA(Strategy):
  def AlgorithmInterface(self):
    print '算法Ａ'

class ConcreteStrategyB(Strategy):
  def AlgorithmInterface(self):
    print '算法B'

class Context(object):
  """上下文，作用就是封装策略的实现细节，用户只需要知道有哪些策略可用"""
  def __init__(self,strategy):
    # 初始化时传入具体的策略实例
    self.strategy = strategy

  def ContextInterface(self):
    # 负责调用具体的策略实例的接口
    self.strategy.AlgorithmInterface()

def client(cond):
  # 策略模式的使用演示
  # 用户只需要根据不同的条件，将具体的算法实现类传递给Context，
  # 然后调用Context暴露给用户的接口就行了。
  if cond == 'A':
    context = Context(ConcreteStrategyA())
  elif cond == 'B':
    context = Context(ConcreteStrategyB())

  result = context.ContextInterface()

策略模式解决那类问题

在回答这个问题之前，先说下对策略模式的使用方式的感觉。上面的client函数，怎么看起来就像是简单工厂模式中的工厂函数呢？确实如此，实际上策略模式可以和简工厂模式结合起来，将更多细节封装在策略模式内部，让使用者更容易的使用。

那么策略模式和简单工厂模式有什么不同呢？策略模式中的算法是用来解决同一个问题的，根据时间、条件不同，算法的具体细节有差异，但最终解决的是同一个问题。在需求分析过程中，当听到需要在不同时间应用不同的业务规则，就可以考虑使用策略模式来处理这种变化的可能性。

缺点

使用者需要知道每一种策略的具体含义，并负责选择策略
改进

结合简单工厂模式，将策略选择封装在Context内部，解放client：

class Context(object):
  def __init__(self,cond):
    if cond == 'A':
      self.strategy = Context(ConcreteStrategyA())
    elif cond == 'B':
      self.strategy = Context(ConcreteStrategyB())

  def ContextInterface(self):
    self.strategy.AlgorithmInterface()


def client(cond):
  context = Context(cond)
  result = context.ContextInterface()

改进后的遗留问题

每次需要增加新的策略时，就需要修改Context的构造函数，增加一个新的判断分支。

总结

以上是编程之家为你收集整理的详解Python设计模式编程中观察者模式与策略模式的运用全部内容，希望文章能够帮你解决详解Python设计模式编程中观察者模式与策略模式的运用所遇到的程序开发问题。

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