Python 桥接模式讲解和代码示例

简介: Python 桥接模式讲解和代码示例

桥接是一种结构型设计模式 可将业务逻辑或一个大类拆分为不同的层次结构 从而能独立地进行开发

层次结构中的第一层 通常称为抽象部分 将包含对第二层 实现部分 对象的引用 抽象部分将能将一些 有时是绝大部分 对自己的调用委派给实现部分的对象 所有的实现部分都有一个通用接口 因此它们能在抽象部分内部相互替换

进一步了解桥接模式


使用示例桥接模式在处理跨平台应用 支持多种类型的数据库服务器或与多个特定种类 例如云平台和社交网络等 的 API 供应商协作时会特别有用

识别方法桥接可以通过一些控制实体及其所依赖的多个不同平台之间的明确区别来进行识别

概念示例

本例说明了桥接设计模式的结构并重点回答了下面的问题

  • 它由哪些类组成
  • 这些类扮演了哪些角色
  • 模式中的各个元素会以何种方式相互关联

main.py: 概念示例


from __future__ import annotationsfrom abc import ABC, abstractmethodclass Abstraction:    """    The Abstraction defines the interface for the "control" part of the two    class hierarchies. It maintains a reference to an object of the    Implementation hierarchy and delegates all of the real work to this object.    """
    def __init__(self, implementation: Implementation) -> None:        self.implementation = implementation
    def operation(self) -> str:        return (f"Abstraction: Base operation with:\n"
                f"{self.implementation.operation_implementation()}")class ExtendedAbstraction(Abstraction):    """    You can extend the Abstraction without changing the Implementation classes.    """
    def operation(self) -> str:        return (f"ExtendedAbstraction: Extended operation with:\n"
                f"{self.implementation.operation_implementation()}")class Implementation(ABC):    """    The Implementation defines the interface for all implementation classes. It    doesn't have to match the Abstraction's interface. In fact, the two    interfaces can be entirely different. Typically the Implementation interface    provides only primitive operations, while the Abstraction defines higher-    level operations based on those primitives.    """
    @abstractmethod
    def operation_implementation(self) -> str:        pass"""Each Concrete Implementation corresponds to a specific platform and implementsthe Implementation interface using that platform's API."""class ConcreteImplementationA(Implementation):    def operation_implementation(self) -> str:        return "ConcreteImplementationA: Here's the result on the platform A."class ConcreteImplementationB(Implementation):    def operation_implementation(self) -> str:        return "ConcreteImplementationB: Here's the result on the platform B."def client_code(abstraction: Abstraction) -> None:    """    Except for the initialization phase, where an Abstraction object gets linked    with a specific Implementation object, the client code should only depend on    the Abstraction class. This way the client code can support any abstraction-    implementation combination.    """
    # ...
    print(abstraction.operation(), end="")    # ...if __name__ == "__main__":    """    The client code should be able to work with any pre-configured abstraction-    implementation combination.    """
    implementation = ConcreteImplementationA()    abstraction = Abstraction(implementation)    client_code(abstraction)    print("\n")    implementation = ConcreteImplementationB()    abstraction = ExtendedAbstraction(implementation)    client_code(abstraction)


Output.txt: 执行结果



Abstraction: Base operation with:
ConcreteImplementationA: Here's the result on the platform A.
ExtendedAbstraction: Extended operation with:
ConcreteImplementationB: Here's the result on the platform B.
相关文章
|
10天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
13天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
9天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
16 1
|
14天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。
|
10天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
14天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python高手必备!揭秘图(Graph)的N种风骚表示法,让你的代码瞬间高大上
在Python中,图作为重要的数据结构,广泛应用于社交网络分析、路径查找等领域。本文介绍四种图的表示方法:邻接矩阵、邻接表、边列表和邻接集。每种方法都有其特点和适用场景,掌握它们能提升代码效率和可读性,让你在项目中脱颖而出。
28 5
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
27 2
|
14天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
50 4
|
15天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化和增强你的代码
【10月更文挑战第32天】 在编程的世界中,简洁和效率是永恒的追求。Python提供了一种强大工具——装饰器,它允许我们以声明式的方式修改函数的行为。本文将深入探讨装饰器的概念、用法及其在实际应用中的优势。通过实际代码示例,我们不仅理解装饰器的工作方式,还能学会如何自定义装饰器来满足特定需求。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你揭示装饰器的神秘面纱,并展示如何利用它们简化和增强你的代码库。
|
14天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
25 2