浅谈Python 责任链模式

目录
  • 介绍
  • 实现方式
  • 案例
  • 测试
  • 使用场景

介绍

责任链模式是一种行为型设计模式,它允许多个对象以链式的形式依次处理请求,直到请求被处理或者无处理对象为止

实现方式

责任链模式由多个处理器组成,每个处理器都可以处理一种请求。如果当前处理器无法处理请求,它将把请求传递给下一个处理器,直到请求被处理或者没有处理器可以处理为止。

案例

假设我们正在开发一个电子商务平台,现在需要实现一个购物车功能。当用户添加商品到购物车中时,需要进行以下验证

  • 商品是否存在
  • 商品库存是否充足
  • 商品是否已经下架

我们可以使用责任链模式来实现这个购物车功能。首先定义一个处理器基类

class CartValidator:
    def __init__(self, next_validator=None):
        self.next_validator = next_validator

    def validate(self, item):
        if self.next_validator:
            return self.next_validator.validate(item)
        return True

这个基类包含了一个next_validator属性,表示后继处理器,以及一个validate方法,用于验证商品是否合法。如果存在后继处理器,则将验证请求传递给后继处理器。

接下来,我们可以定义三个具体的验证处理器,分别验证商品是否存在、商品库存是否充足以及商品是否已经下架

# 模拟
is_product_exist = True  # 判断商品是否存在
is_product_stock_enough = True  # 判断商品库存是否充足
is_product_on_sale = True  # 判断商品是否已经下架
class ProductExistValidator(CartValidator):
    def validate(self, item):
        # 判断商品是否存在
        # if not is_product_exist(item):
        if not is_product_exist:
            print('商品不存在')
            return False
        return super().validate(item)

class ProductStockValidator(CartValidator):
    def validate(self, item):
        # 判断商品库存是否充足
        # if not is_product_stock_enough(item):
        if not is_product_stock_enough:
            print('库存不足')
            return False
        return super().validate(item)

class ProductStatusValidator(CartValidator):
    def validate(self, item):
        # 判断商品是否已经下架
        # if not is_product_on_sale(item):
        if not is_product_on_sale:
            print('商品已下架')
            return False
        return super().validate(item)

product_validator_chain = ProductExistValidator(ProductStockValidator(ProductStatusValidator()))

def add_to_cart(item):
    if product_validator_chain.validate(item):
        # 添加商品到购物车中
        # add_item_to_cart(item)
        print("添加成功", item)
        pass
    else:
        # 商品验证失败
        print("商品验证失败")

这三个处理器都继承自CartValidator类,并覆盖了validate方法,实现了具体的商品验证逻辑。如果商品验证通过,则调用super()
.validate(item)方法,将验证请求传递给下一个处理器。

最后,我们可以将这三个处理器组成一个责任链:

product_validator_chain = ProductExistValidator(ProductStockValidator(ProductStatusValidator()))

测试

正常测试

add_to_cart("IPhone14 pro")

输出结果

添加成功 IPhone14 pro

库存不足测试

# 模拟库存不足
is_product_stock_enough = False
add_to_cart("IPhone14 pro")

输出结果

库存不足
商品验证失败

使用场景

多个对象需要处理同一种请求,但处理的顺序和方式不同。例如,一个在线商店需要对订单进行风险评估,评估过程包括多个步骤,如检查订单是否来自欺诈用户、检查收货地址是否存在风险等。每个步骤可以使用一个处理器来处理,这些处理器可以组成一个责任链,对订单进行逐步风险评估。

对象不知道该由哪个处理器处理请求,需要动态确定处理器。java中的web框架的过滤器,需要根据请求的URL来选择合适的处理器,处理器可以根据自身能力来决定是否能够处理请求。

动态扩展。在系统中需要动态添加或删除处理器,同时保证请求可以被正确处理。例如,一个安全检查系统需要根据系统的安全策略来动态添加或删除安全检查处理器,同时保证请求可以被正确处理。

到此这篇关于浅谈Python 责任链模式的文章就介绍到这了,更多相关Python 责任链模式内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python设计模式行为型责任链模式

    目录 一.责任链模式 二.应用场景 三.代码示例 一.责任链模式 责任链模式,将多个处理方法连接成一条链条,请求将在这条链条上流动直到该链条中有一个节点可以处理该请求.通常这条链条是一个对象包含对另一个对象的引用而形成链条,每个节点有对请求的条件,当不满足条件将传递给下一个节点处理. 责任链模式有几个要点: 一个对象中含有另一个对象的引用以此类推形成链条. 每个对象中应该有明确的责任划分,即处理请求的条件. 链条的最后一节应该设计成通用请求处理,以免出现漏洞. 请求应该传入链条的头部 二.应用场

  • Python使用设计模式中的责任链模式与迭代器模式的示例

    责任链模式 责任链模式:将能处理请求的对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到有一个对象处理请求为止,避免请求的发送者和接收者之间的耦合关系. #encoding=utf-8 # #by panda #职责连模式 def printInfo(info): print unicode(info, 'utf-8').encode('gbk') #抽象职责类 class Manager(): successor = None name = '' def __init__(self, name):

  • Python的组合模式与责任链模式编程示例

    组合模式 我们把Composite模式看成一个复杂的属性结构,其实基本有三种角色:树干(定义一些操作树叶leaf的操作),树枝(树干上有很多树枝)和树叶(树干想要具体操作的对象) ,Composite模式帮我们实现:即它们在充当对象的时候,还是其他对象的容易,从而提供一致性 python的例子 class Trunk(object): '''树干''' def __str__(self): pass def subtree(self): pass class Composite(Trunk):

  • 浅谈Python 责任链模式

    目录 介绍 实现方式 案例 测试 使用场景 介绍 责任链模式是一种行为型设计模式,它允许多个对象以链式的形式依次处理请求,直到请求被处理或者无处理对象为止 实现方式 责任链模式由多个处理器组成,每个处理器都可以处理一种请求.如果当前处理器无法处理请求,它将把请求传递给下一个处理器,直到请求被处理或者没有处理器可以处理为止. 案例 假设我们正在开发一个电子商务平台,现在需要实现一个购物车功能.当用户添加商品到购物车中时,需要进行以下验证 商品是否存在 商品库存是否充足 商品是否已经下架 我们可以使

  • 浅谈JAVA 责任链模式

    顾名思义,责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)为请求创建了一个接收者对象的链.这种模式给予请求的类型,对请求的发送者和接收者进行解耦.这种类型的设计模式属于行为型模式. 在这种模式中,通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用.如果一个对象不能处理该请求,那么它会把相同的请求传给下一个接收者,依此类推. 介绍 意图: 避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止. 主要解决

  • 浅谈Python响应式类库RxPy

    一.基本概念 Reactive X中有几个核心的概念,先来简单介绍一下. 1.1.Observable和Observer(可观察对象和观察者) 首先是Observable和Observer,它们分别是可观察对象和观察者.Observable可以理解为一个异步的数据源,会发送一系列的值.Observer则类似于消费者,需要先订阅Observable,然后才可以接收到其发射的值.可以说这组概念是设计模式中的观察者模式和生产者-消费者模式的综合体. 1.2.Operator(操作符) 另外一个非常重要

  • 浅谈Python基础之I/O模型

    一.I/O模型 IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出.由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘.网络等,就需要IO接口. 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别? 这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同,比如wiki,就认为asynchronous IO和non-blockin

  • 浅谈Python爬取网页的编码处理

    背景 中秋的时候,一个朋友给我发了一封邮件,说他在爬链家的时候,发现网页返回的代码都是乱码,让我帮他参谋参谋(中秋加班,真是敬业= =!),其实这个问题我很早就遇到过,之前在爬小说的时候稍微看了一下,不过没当回事,其实这个问题就是对编码的理解不到位导致的. 问题 很普通的一个爬虫代码,代码是这样的: # ecoding=utf-8 import re import requests import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') url

  • JAVA设计模式之责任链模式详解

    在阎宏博士的<JAVA与模式>一书中开头是这样描述责任链(Chain of Responsibility)模式的: 责任链模式是一种对象的行为模式.在责任链模式里,很多对象由每一个对象对其下家的引用而连接起来形成一条链.请求在这个链上传递,直到链上的某一个对象决定处理此请求.发出这个请求的客户端并不知道链上的哪一个对象最终处理这个请求,这使得系统可以在不影响客户端的情况下动态地重新组织和分配责任. 从击鼓传花谈起 击鼓传花是一种热闹而又紧张的饮酒游戏.在酒宴上宾客依次坐定位置,由一人击鼓,击鼓

  • 浅谈python函数之作用域(python3.5)

    1 基本概念 1.1 命名空间 (namespace) 命名空间是变量名到对象的映射(name -> obj).目前大多数的命名空间以类似于python字典的形式实现,实现形式在未来可能发生变化.命名空间举例:内置变量(内置函数abs, 内置的异常等),模块中的全局变量,函数调用时的局部变量.在某种意义上讲,对象的属性也形成一个命名空间.重要的是,不同的命名空间中的变量没有任何关联,两个不同的命名空间中可以包含相同的变量名. 命名空间有不同的创建时间和生命周期: •内置变量命名空间在python

随机推荐