Что такое Паттерны проектирования в Python?

Паттерны проектирования являются повторно используемыми архитектурными решениями, представляющими собой bewährt bewährte bewährte (доказано доказано доказано) решения для типичных проблем проектирования программного обеспечения. Они определяют отношения между классами и объектами, что облегчает разработку гибкого и расширяемого кода.

Зачем применяются паттерны проектирования?

Паттерны проектирования применяются с целью достижения следующих преимуществ:

1. Повышение повторного использования кода: Паттерны проектирования предлагают общие решения, которые можно использовать снова и снова в различных проектах. Это позволяет экономить время и усилия при разработке новых приложений.
2. Улучшение расширяемости: Паттерны проектирования способствуют созданию гибкого и расширяемого кода. Они помогают разделить ответственность между классами и объектами, что облегчает внесение изменений и добавление нового функционала без модификации существующего кода.
3. Обеспечение лучшей структуры кода: Паттерны проектирования способствуют созданию хорошей архитектуры программы. Они помогают организовать классы и объекты таким образом, чтобы код был легко понятным, читаемым и поддерживаемым.
4. Содействие согласованности и совместимости: Паттерны проектирования предлагают стандартные подходы и конвенции, которые упрощают коммуникацию между разработчиками. Это помогает создавать согласованный и совместимый код, который может быть легко понят и использован другими членами команды.

Виды паттернов проектирования

1. Порождающие паттерны (Creational Patterns): Эти паттерны отвечают за создание объектов. Они позволяют сделать процесс создания объектов более гибким и удобным. Некоторые из распространенных порождающих паттернов в Python включают «Фабричный метод» (Factory Method), «Абстрактная фабрика» (Abstract Factory) и «Одиночка» (Singleton).
2. Структурные паттерны (Structural Patterns): Эти паттерны отвечают за организацию классов и объектов в более крупные структуры. Они помогают создать четкую архитектуру, облегчают коммуникацию между объектами и обеспечивают гибкость системы. Некоторые из распространенных структурных паттернов в Python включают «Адаптер» (Adapter), «Декоратор» (Decorator) и «Фасад» (Facade).
3. Поведенческие паттерны (Behavioral Patterns): Эти паттерны определяют способы взаимодействия между объектами и распределение обязанностей между ними. Они облегчают управление сложным поведением системы и обеспечивают гибкость в изменении этого поведения. Некоторые из распространенных поведенческих паттернов в Python включают «Стратегия» (Strategy), «Наблюдатель» (Observer) и «Состояние» (State).

Каждый из этих видов паттернов проектирования предоставляет ряд конкретных решений для определенных типов проблем в разработке программного обеспечения. Знание и применение этих паттернов может существенно улучшить качество и эффективность вашего кода в Python.

Когда следует использовать паттерны проектирования в Python?

Паттерны проектирования следует использовать в Python (и вообще в любом языке программирования) в следующих случаях:

1. Когда вы сталкиваетесь с типичной проблемой, для которой уже существует bewährt bewährte bewährte решение: Паттерны проектирования предоставляют bewährte bewährte bewährte решения для типичных проблем, с которыми разработчики сталкиваются при проектировании программного обеспечения. Если вы сталкиваетесь с проблемой, которая уже решена паттерном, его применение может значительно упростить вашу задачу и обеспечить лучшую архитектуру кода.
2. Когда вам нужно создать гибкую и расширяемую систему: Паттерны проектирования помогают создавать гибкую и расширяемую архитектуру. Если вам нужно, чтобы ваш код был легко изменяемым и поддерживаемым в будущем, паттерны проектирования могут предложить решения, которые облегчат добавление нового функционала и модификацию существующего без сильной зависимости между классами и объектами.
3. Когда вы работаете в команде или хотите следовать стандартам разработки: Паттерны проектирования предоставляют стандартные подходы и конвенции, которые облегчают коммуникацию между разработчиками и упрощают понимание кода. Если вы работаете в команде или хотите, чтобы ваш код был понятным и совместимым с другими разработчиками, использование паттернов проектирования может быть полезным.
4. Когда вы хотите повысить повторное использование кода: Паттерны проектирования способствуют повторному использованию кода. Если у вас есть части кода, которые могут быть использованы в различных проектах или ситуациях, паттерны проектирования могут помочь абстрагировать эти решения в общие шаблоны, которые можно применять повторно.
5. Когда вы хотите улучшить структуру и качество кода: Паттерны проектирования помогают создавать хорошую архитектуру и улучшать структуру кода. Они предлагают способы организации классов и объектов, которые делают код более понятным, читаемым и поддерживаемым.

В целом, паттерны проектирования полезны при решении типичных проблем проектирования программного обеспечения, создании гибких и расширяемых систем, соблюдении стандартов разработки и повышении повторного использования и качества кода.

Порождающие паттерны

1. Абстрактная фабрика (Abstract Factory): Абстрактная фабрика — это порождающий паттерн, который предоставляет интерфейс для создания связанных или зависимых объектов без указания их конкретных классов. Он позволяет создавать семейства объектов, связанных между собой, и обеспечивает согласованность создания объектов в рамках этого семейства.

В Python можно реализовать абстрактную фабрику с использованием классов и наследования. Создается абстрактный класс фабрики, определяющий интерфейс для создания объектов. Затем создаются конкретные классы фабрик, которые наследуются от абстрактного класса и реализуют методы создания конкретных объектов.

Пример использования абстрактной фабрики в Python может быть в создании GUI-фреймворка. Абстрактная фабрика может определить методы для создания различных элементов пользовательского интерфейса, таких как кнопки, поля ввода и окна, а конкретные фабрики могут создавать объекты, соответствующие определенному стилю интерфейса, например, для операционных систем Windows и macOS.

2. Строитель (Builder): Строитель — это порождающий паттерн, который позволяет создавать сложные объекты шаг за шагом. Он отделяет процесс создания объекта от его представления, позволяя тем самым использовать один и тот же процесс создания для получения различных представлений объекта.

В Python строитель может быть реализован с помощью класса строителя и директора. Класс строителя определяет шаги создания объекта, а директор управляет последовательностью шагов и созданием объекта. Можно иметь различные строители, реализующие разные варианты создания объекта.

Пример использования строителя в Python может быть в создании сложного объекта, такого как отчет. Класс строителя может определить шаги для создания заголовка, тела и подвала отчета, а директор может управлять последовательностью шагов и возвращать готовый отчет.

3. Фабричный метод (Factory Method): Фабричный метод — это порождающий паттерн, который определяет интерфейс для создания объекта, но позволяет субклассам выбрать класс создаваемого объекта. Он делегирует ответственность по созданию объектов субклассам, что позволяет локализовать знание о создании конкретных классов внутри субклассов.

В Python фабричный метод может быть реализован с использованием абстрактного класса фабрики и метода-фабрики. Абстрактный класс фабрики определяет интерфейс для создания объектов, а каждый конкретный субкласс фабрики реализует метод-фабрику для создания своего конкретного объекта.

Пример использования фабричного метода в Python может быть в создании логгеров. Абстрактная фабрика может определить метод-фабрику для создания логгера, а конкретные фабрики могут реализовывать этот метод для создания логгера, соответствующего определенному типу журнала, например, файловому или консольному.

4. Прототип (Prototype): Прототип — это порождающий паттерн, который позволяет создавать новые объекты путем копирования существующих объектов-прототипов. Он позволяет избежать сложностей с созданием новых объектов и позволяет динамически создавать объекты во время выполнения программы.

В Python прототип может быть реализован с помощью метода clone(). Классы объектов могут реализовать этот метод, чтобы создавать копии себя с помощью глубокого или поверхностного копирования.

Пример использования прототипа в Python может быть в создании игровых персонажей. Класс персонажа может иметь метод clone(), который позволяет создавать копии персонажей с определенными характеристиками и состоянием.

5. Одиночка (Singleton): Одиночка — это порождающий паттерн, который гарантирует, что класс имеет только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к этому экземпляру. Он ограничивает создание объекта класса только одним экземпляром и обеспечивает доступ к этому экземпляру через статический метод.

В Python одиночка может быть реализован с использованием модуля или класса с приватным конструктором и статическим методом для получения экземпляра класса.

Пример использования одиночки в Python может быть в создании класса для работы с базой данных. Класс может иметь только один экземпляр, который представляет подключение к базе данных, и статический метод для получения этого экземпляра.

Эти порождающие паттерны проектирования предоставляют различные подходы к созданию объектов и управлению процессом создания. Их выбор зависит от конкретных требований проекта и ситуации.

Структурные паттерны

1. Модуль (Module): Модуль — это структурный паттерн, который обеспечивает организацию кода путем разделения его на модули или компоненты. Он помогает облегчить поддержку, повторное использование и масштабируемость кода.

В Python модуль является встроенным понятием и представляет собой файл с расширением .py, содержащий определение функций, классов и переменных. Модули могут импортироваться и использоваться в других модулях для доступа к их функциональности.

2. Адаптер (Adapter): Адаптер — это структурный паттерн, который позволяет объектам с несовместимыми интерфейсами работать вместе. Он оборачивает несовместимый объект в адаптер, который предоставляет совместимый интерфейс для взаимодействия с другими объектами.

В Python адаптер можно реализовать с использованием классов. Класс адаптера оборачивает несовместимый объект и предоставляет совместимый интерфейс, который соответствует ожиданиям клиентского кода.

3. Мост (Bridge): Мост — это структурный паттерн, который отделяет абстракцию от ее реализации, позволяя им меняться независимо друг от друга. Он помогает избежать привязки между абстракцией и ее реализацией и позволяет их варьировать независимо друг от друга.

В Python мост может быть реализован с использованием классов. Абстракция определяет интерфейс, а реализация предоставляет конкретную реализацию этого интерфейса. При этом абстракция содержит ссылку на объект реализации, что позволяет ей делегировать запросы к реализации.

4. Компоновщик (Composite): Компоновщик — это структурный паттерн, который позволяет обрабатывать отдельные объекты и группы объектов одинаковым образом. Он объединяет объекты в древовидную структуру для представления иерархии «часть-целое».

В Python компоновщик может быть реализован с использованием рекурсии и классов. Компонент является базовым классом, определяющим общий интерфейс, а лист и контейнер являются конкретными классами, представляющими конечные и составные объекты соответственно. Контейнер содержит ссылки на дочерние компоненты, позволяя им образовывать иерархическую структуру.

5. Декоратор (Decorator): Декоратор — это структурный паттерн, который позволяет добавлять новое поведение объекту динамически, оборачивая его в объект-декоратор. Он предоставляет гибкую альтернативу наследованию для расширения функциональности объекта.

В Python декоратор может быть реализован с использованием функций или классов. Декоратор оборачивает целевой объект, расширяя его функциональность, и может вызывать исходные методы целевого объекта, добавлять новые методы или изменять поведение существующих методов.

6. Фасад (Facade): Фасад — это структурный паттерн, который предоставляет простой интерфейс для взаимодействия с сложной системой. Он скрывает сложность системы и предоставляет упрощенный интерфейс для управления ею.

В Python фасад может быть реализован с использованием класса, который предоставляет упрощенный интерфейс для работы с различными подсистемами. Фасад скрывает детали реализации и обеспечивает простой способ взаимодействия с системой.

7. Приспособленец (Flyweight): Приспособленец — это структурный паттерн, который позволяет эффективно поддерживать большое количество мелких объектов, разделяя их общее состояние. Он минимизирует использование памяти, кэшируя общую информацию и разделяя ее между несколькими объектами.

В Python приспособленец может быть реализован с использованием классов и пула объектов. Объекты приспособленцев разделяют общее состояние, и их создание и управление осуществляется с использованием пула объектов для повторного использования.

8. Заместитель (Proxy): Заместитель — это структурный паттерн, который предоставляет заместитель или оболочку для контроля доступа к другому объекту. Он позволяет контролировать доступ к объекту, предоставляя такой же интерфейс.

В Python заместитель может быть реализован с использованием классов. Заместитель оборачивает реальный объект и может контролировать доступ к его методам, добавлять дополнительную логику или задержку загрузки объекта до момента реального использования.

Эти структурные паттерны проектирования предоставляют различные способы организации и взаимодействия объектов в системе. Их выбор зависит от конкретных требований и архитектуры проекта.

Паттерны поведения

1. Цепочка обязанностей (Chain of Responsibility): Цепочка обязанностей — это поведенческий паттерн, который позволяет передавать запросы последовательно по цепочке объектов-обработчиков, пока один из них не обработает запрос. Он помогает избежать прямой зависимости между отправителем запроса и получателем, а также дает возможность гибко настраивать порядок обработки запросов.

В Python цепочка обязанностей может быть реализована с помощью классов, представляющих различные обработчики. Каждый обработчик содержит ссылку на следующий обработчик в цепочке. При получении запроса он либо обрабатывает его, либо передает следующему обработчику в цепочке.

2. Команда (Command): Команда — это поведенческий паттерн, который инкапсулирует запрос как отдельный объект, позволяя параметризовать клиентов с различными запросами, организовывать их в очередь, а также поддерживать отмену операций. Он позволяет отделить отправителя запроса от его получателя и дает возможность легко расширять функциональность системы.

В Python команда может быть реализована с использованием классов команды и получателя. Класс команды инкапсулирует запрос и содержит ссылку на объект получателя, который выполняет действие по запросу.

3. Интерпретатор (Interpreter): Интерпретатор — это поведенческий паттерн, который определяет представление грамматических правил языка и интерпретирует предложения на этом языке. Он позволяет разработать простой язык для решения определенной проблемы и интерпретировать его с помощью древовидной структуры объектов.

В Python интерпретатор может быть реализован с использованием классов, представляющих терминальные и нетерминальные выражения. Терминальные выражения представляют базовые элементы языка, а нетерминальные выражения представляют составные конструкции.

4. Итератор (Iterator): Итератор — это поведенческий паттерн, который предоставляет способ последовательного доступа к элементам коллекции без раскрытия ее внутренней структуры. Он позволяет обходить элементы коллекции независимо от ее типа и реализации.

В Python итератор может быть реализован с помощью классов, которые реализуют методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает объект-итератор, а метод __next__() возвращает следующий элемент в коллекции при каждом вызове.

5. Посредник (Mediator): Посредник — это поведенческий паттерн, который определяет объект, который инкапсулирует способ взаимодействия между другими объектами, обеспечивая слабую связь между ними. Он позволяет снизить зависимости между объектами и управлять их взаимодействием через посредника.

В Python посредник может быть реализован с использованием класса, который содержит ссылки на объекты, между которыми необходимо осуществлять взаимодействие. Посредник обеспечивает методы для взаимодействия с этими объектами и координирует их действия.

6. Хранитель (Memento): Хранитель — это поведенческий паттерн, который позволяет сохранять и восстанавливать состояние объекта без нарушения инкапсуляции. Он предоставляет способ сохранения внутреннего состояния объекта и восстановления его в будущем.

В Python хранитель может быть реализован с использованием классов «Снимок» и «Опекун». «Снимок» представляет сохраненное состояние объекта, а «Опекун» ответственен за сохранение и восстановление состояния объекта.

7. Наблюдатель (Observer): Наблюдатель — это поведенческий паттерн, который определяет отношение «один-ко-многим» между объектами, так что при изменении состояния одного объекта происходит автоматическое оповещение и обновление всех зависимых объектов. Он позволяет объектам быть независимыми, но реагировать на изменения друг друга.

В Python наблюдатель может быть реализован с использованием классов «Субъект» и «Наблюдатель». «Субъект» содержит состояние и методы для добавления, удаления и оповещения наблюдателей, а «Наблюдатель» определяет метод, который будет вызываться при получении обновления от «Субъекта».

8. Состояние (State): Состояние — это поведенческий паттерн, который позволяет объекту изменять свое поведение в зависимости от своего внутреннего состояния. Он помогает избежать большого количества условных операторов, связанных с различными состояниями объекта.

В Python состояние может быть реализовано с использованием классов, представляющих различные состояния объекта. Объект содержит ссылку на текущее состояние, и его поведение изменяется в зависимости от текущего состояния.

9. Стратегия (Strategy): Стратегия — это поведенческий паттерн, который определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Он позволяет изменять алгоритмы независимо от клиентов, которые их используют.

В Python стратегия может быть реализована с использованием классов, представляющих различные стратегии. Клиент выбирает и использует конкретную стратегию, а объект стратегии обеспечивает реализацию соответствующего алгоритма.

10. Шаблонный метод (Template Method): Шаблонный метод — это поведенческий паттерн, который определяет скелет алгоритма в родительском классе, перекладывая реализацию некоторых шагов на дочерние классы. Он позволяет подклассам переопределять некоторые шаги алгоритма, не изменяя его структуру.

В Python шаблонный метод может быть реализован с использованием абстрактного базового класса, который определяет основную структуру алгоритма и содержит абстрактные методы, которые должны быть реализованы в подклассах.

11. Посетитель (Visitor): Посетитель — это поведенческий паттерн, который позволяет добавлять новые операции к объектам без изменения их классов. Он разделяет алгоритм от структуры объектов, но требует наличия полиморфизма в объектах.

В Python посетитель может быть реализован с использованием классов «Посетитель» и «Элемент». «Посетитель» определяет методы для каждого типа объекта, которые он может посещать, а «Элемент» содержит ссылку на себя в посетителе и вызывает соответствующий метод посетителя при посещении.

12. Классная доска (Blackboard): Классная доска — это поведенческий паттерн, который представляет собой централизованную систему, где различные компоненты могут совместно работать, обмениваясь информацией через общую структуру данных. Он позволяет решать сложные задачи путем комбинирования различных алгоритмов и модулей.

В Python классная доска может быть реализована с использованием класса «Доска», который предоставляет методы для регистрации компонентов, отправки и получения сообщений, а также общую структуру данных, в которой компоненты могут обмениваться информацией.

Полезные ссылки на GitHub Проекты

• https://github.com/pkolt/design_patterns — Паттерны проектирования