python 设计模式之适配器模式

python 设计模式之适配器模式

• 定义：

  • 将一个类的接口变换成客户端期待的另一种接口，从而原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。适配器模式和装饰器模式有一定的相似性，都起包装的作用，但二者本质上又是不同的，装饰器模式的结果，是给一个对象增加了一些额外的职责，而适配器模式，则是将另一个对象进行了”伪装“。两个类似的事情相似，但具有不同的接口时要使用该模式，可以使客户端统一调用同一接口。适配器通常是对现在业务的补偿式应用，在设计阶段尽量不要用适配器模式。

• 优点：

  1. 适配器模式可以让两个接口不同，甚至关系不大的两个类一起运行
  2. 提高了类的复用度，经过伪装的类，可以充当新的角色
  3. 适配器可以灵活”拆卸“

• 缺点：

  • 适配器模式与原配接口相比，毕竟增加了一层调用关系，所以，在设计系统时，不要使用适配器模式。

• 案例：

  #!/usr/bin/python3
  # -*- coding:utf-8 -*-
  # @Author         : Charlie Zhang
  # @Email          : [email protected]
  # @Time           : 2021/3/26 17:40
  # @Version        : 1.0
  # @File           : adapter.py
  # @Software       : PyCharm
  
  
  """
  步骤一：定义老接口
  """
  
  
  class Human(object):
      def __init__(self):
          self.name = "Human"
  
      def work(self, work_type):
          return "{} is a {}".format(self.name, work_type)
  
      # def __str__(self):
      #     return 'the Human name is: {}'.format(self.name)
  
  
  """
  步骤二：定义新接口
  """
  
  
  class Dog(object):
      def __init__(self, name):
          self.name = name
  
      def pet(self):
          return "{} is a dog, make fun".format(self.name)
      #
      # def __str__(self):
      #     return 'the Dog name is: {}'.format(self.name)
  
  
  class Computer(object):
      def execute(self, cpu, memory, hdd):
          return "execute projram, configure is cpu: {} memory: {} hdd: {} ".format(cpu, memory, hdd)
  
  
  """
  步骤三：定义适配器
  """
  
  
  class Adapter(object):
      def __init__(self, obj, adapt_method):
          """
          :param obj: 被适配的新接口对象
          :param adapt_method: dict(key, value),key为老接口方法，value为新接口方法
          """
          self.obj = obj
          self.obj.__dict__.update(adapt_method)
  
  
  """
  步骤四：新旧函数/方法适配
  """
  if __name__ == '__main__':
      computer_obj = Computer()
      Adapter(computer_obj, dict(work=computer_obj.execute))
  
      dog_obj = Dog("狗狗")
      Adapter(dog_obj, dict(work=dog_obj.pet))
  
      # 用统一的work适配不同对象的方法，这样在无需修改源对象的情况下就实现了不同对象方法的适配
      print(computer_obj.work("4 cores", "4G", "500G"))
      print(dog_obj.work())