使用一等函数重构"策略"模式

首先使用“策略”设计模式处理订单折扣
下面是UML类图。

使用一等函数重构

Order是上下文,它会根据不同的算法计算促销折扣。
抽象类 Promotion 是实现不同算法的组件共同的接口。
FidelityPromoBulkPromoLargeOrderPromo是实现的三个具体策略。

下面是具体代码:

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:
    """"商品"""

    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.product = product
        self.quantity = quantity
        self.price = price

    def total(self):
        return self.quantity * self.price


class Order:
    """订单"""

    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):
        """折扣后的价格"""
        if self.promotion is None:
            discount = 0
        else:
            discount = self.promotion.discount(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = ''
        return fmt.format(self.total(), self.due())


class Promotion(ABC):  # 策略:抽象基类

    @abstractmethod
    def discount(self, order):
        pass


class FidelityPromo(Promotion):
    """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
    def discount(self, order):
        return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


class BulkItemPromo(Promotion):
    """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():
            discount += item.total() * 0.1

        return discount


class LargeOrderPromo(Promotion):
    """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() * 0.07
        return 0

if __name__ == '__main__':
    jake = Customer('Jack', 2000)
    cart = [
        LineItem('banana', 4, 0.5),
        LineItem('apple', 10, 1.5),
        LineItem('watermellon', 5, 5.0)
    ]
    print(Order(jake, cart, FidelityPromo()))  # 

下面使用函数实现“策略”模式
在上面的示例中,每个具体策略都是一个类,而且都只定义了一个方法,即 discount。此外,策略实例没有状态(没有实例属性)。所以可以把具体策略换成简单的函数,而且去掉了 Promotion 抽象类。

from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:
    """"商品"""

    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.product = product
        self.quantity = quantity
        self.price = price

    def total(self):
        return self.quantity * self.price


class Order:
    """订单"""

    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(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = ''
        return fmt.format(self.total(), self.due())


def fidelity_promo(order):
    """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣"""
    return order.total() * 0.05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


def bulk_item_promo(order):
    """单个商品为20个或以上时提供10%折扣"""
    discount = 0
    for item in order.cart():
        discount += item.total() * 0.1

    return discount


def large_order_promo(order):
    """订单中的不同商品达到10个或以上时提供7%折扣"""
    distinct_items = {item.product for item in order.cart}
    if len(distinct_items) >= 10:
        return order.total() * 0.07
    return 0

if __name__ == '__main__':
    jake = Customer('Jack', 2000)
    cart = [
        LineItem('banana', 4, 0.5),
        LineItem('apple', 10, 1.5),
        LineItem('watermellon', 5, 5.0)
    ]
    print(Order(jake, cart, fidelity_promo))

现在计算折扣只需调用 self.promotion() 函数,代码量也更加少了。
函数比类的实例轻量,而且无需使用“享元”模式,因为各个策略函数在 Python 编译模块时只会创建一次。普通的函数也是“可共享的对象,可以同时在多个上下文中使用”。

下面实现选择最佳策略:简单的方式

# 列出以函数实现的各个策略
promos = [fidelity_promo, bulk_item_promo, large_order_promo]

def best_promo(order):  
    """选择可用的最佳折扣 """
    
    #  使用生成器表达式把 order 传给 promos 列表中的各个函数,返回折扣额度最大的那个函数
    return max(promo(order) for promo in promos)  

上面的代码易于阅读,但若想添加新的促销策略,要定义相应的函数,还要记得把它添加到 promos 列表中;否则,当新促销函数显式地作为参数传给 Order 时,它是可用的,但是 best_promo 不会考虑它。

找出模块中的全部策略
使用 globals(),它会返回一个字典,表示当前的全局符号表。这个符号表始终针对当前模块(对函数或方法来说,是指定义它们的模块,而不是调用它们的模块)。

# 只选择以 _promo 结尾的名称,过滤掉 best_promo 自身,防止无限递归
promos = [globals()[name] for name in globals() 
          if name.endswith('_promo') 
          and name != 'best_promo']


def best_promo(order):
    """选择可用的最佳折扣"""
    return max(promo(order) for promo in promos)

收集所有可用促销的另一种方法是,在一个单独的模块中保存所有策略函数,把 best_promo 排除在外。
下面内省单独的 promotions(假设上面的完整代码存储在这个模块里) 模块,构建 promos 列表。

import promotions
import inspect

promos = [func for name, func in inspect.getmembers(promotions, inspect.isfunction)]

print(promos)
"""
[, , , , ]
"""

inspect.getmembers 函数用于获取对象(这里是 promotions 模块)的属性,第二个参数是可选的判断条件(一个布尔值函数)。使用 inspect.isfunction,只获取模块中的函数。
当然上面这段代码并不完善,只是强调模块内省的一种用途。
动态收集促销折扣函数更为显式的一种方案是使用简单的装饰器,下次再作讨论。

你可能感兴趣的:(使用一等函数重构"策略"模式)