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经典的“策略”模式
电商领域有个功能明显可以使用“策略”模式，即根据客户的属性或订单
中的商品计算折扣。
假如一个网店制定了下述折扣规则。
简单起见，我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。
上下文
把一些计算委托给实现不同算法的可互换组件，它提供服务。在这个电商示例中，上下文是 Order，它会根据不同的算法计算促销折扣。
策略
实现不同算法的组件共同的接口。在这个示例中，名为 Promotion的抽象类扮演这个角色。
具体策略
“策略”的具体子类。fidelityPromo、BulkPromo 和LargeOrderPromo 是这里实现的三个具体策略。
在这个示例中，实例化订单之前，系统会以某种方式选择一种促销折扣策略，然后把它传给 Order 构造方法。具体怎么选择策略，不在这个模式的职责范围内。
from abc import ABC, abstractmethod from collections import namedtuple Customer = namedtuple(‘Customer‘, ‘name fidelity‘) class LineItem: def __init__(self, product, quantity, price): self.product = product self.quantity = quantity self.price = price def total(self): return self.price * self.quantity class Order: # 上下文 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.discount(self) return self.total() - discount def __repr__(self): fmt = ‘<Order total: {:.2f} due: {:.2f}>‘ return fmt.format(self.total(), self.due()) class Promotion(ABC) : # 策略：抽象基类 @abstractmethod def discount(self, order): """返回折扣金额（正值）""" class FidelityPromo(Promotion): # 第一个具体策略 """为积分为1000或以上的顾客提供5%折扣""" def discount(self, order): return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0 class BulkItemPromo(Promotion): # 第二个具体策略 """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: if item.quantity >= 20: discount += item.total() * .1 return discount class LargeOrderPromo(Promotion): # 第三个具体策略 """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() * .07 return 0
在某个实现了上述规则的模块中演示和验证相关操作。
>>> joe = Customer(‘John Doe‘, 0) ? >>> ann = Customer(‘Ann Smith‘, 1100) >>> cart = [LineItem(‘banana‘, 4, .5), ? ... LineItem(‘apple‘, 10, 1.5), ... LineItem(‘watermellon‘, 5, 5.0)] >>> Order(joe, cart, FidelityPromo()) ? <Order total: 42.00 due: 42.00> >>> Order(ann, cart, FidelityPromo()) ? <Order total: 42.00 due: 39.90> >>> banana_cart = [LineItem(‘banana‘, 30, .5), ? ... LineItem(‘apple‘, 10, 1.5)] >>> Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo()) ? <Order total: 30.00 due: 28.50> >>> long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) ? ... for item_code in range(10)] >>> Order(joe, long_order, LargeOrderPromo()) ? <Order total: 10.00 due: 9.30> >>> Order(joe, cart, LargeOrderPromo()) <Order total: 42.00 due: 42.00>
? 两个顾客：joe 的积分是 0，ann 的积分是 1100。
? 有三个商品的购物车。
? fidelityPromo 没给 joe 提供折扣。
? ann 得到了 5% 折扣，因为她的积分超过 1000。
? banana_cart 中有 30 把香蕉和 10 个苹果。
? BulkItemPromo 为 joe 购买的香蕉优惠了 1.50 美元。
? long_order 中有 10 个不同的商品，每个商品的价格为 1.00 美元。
? LargerOrderPromo 为 joe 的整个订单提供了 7% 折扣。
示例 6-1 完全可用，但是利用 Python 中作为对象的函数，可以使用更少
的代码实现相同的功能。详情参见下一节。
“命令”设计模式也可以通过把函数作为参数传递而简化。这一模式对类的编排如图
各个命令可以有不同的接收者（实现操作的对象）。对
PasteCommand 来说，接收者是 Document。对 OpenCommand 来说，接收者是应用程序
“命令”模式的目的是解耦调用操作的对象（调用者）和提供实现的对象（接收者）。在《设计模式：可复用面向对象软件的基础》所举的示例中，调用者是图形应用程序中的菜单项，而接收者是被编辑的文档或应用程序自身。
这个模式的做法是，在二者之间放一个 Command 对象，让它实现只有一个方法（execute）的接口，调用接收者中的方法执行所需的操作。这样，调用者无需了解接收者的接口，而且不同的接收者可以适应不同的 Command 子类。调用者有一个具体的命令，通过调用 execute 方法执行。注意，图中的 MacroCommand 可能保存一系列命令，它的execute() 方法会在各个命令上调用相同的方法。
我们可以不为调用者提供一个 Command 实例，而是给它一个函数。此时，调用者不用调用 command.execute()，直接调用 command() 即可。MacroCommand 可以实现成定义了 __call__ 方法的类。这
样，MacroCommand 的实例就是可调用对象，各自维护着一个函数列表，供以后调用，
class MacroCommand: """一个执行一组命令的命令""" def __init__(self, commands): self.commands = list(commands) # ? def __call__(self): for command in self.commands: # ? command()
? 使用 commands 参数构建一个列表，这样能确保参数是可迭代对象，还能在各个 MacroCommand 实例中保存各个命令引用的副本。
? 调用 MacroCommand 实例时，self.commands 中的各个命令依序执行。
使用一等函数对“命令”模式的重新审视到此结束。站在一定高度上看，这里采用的方式与“策略”模式所用的类似：把实现单方法接口的类的实
例替换成可调用对象。毕竟，每个 Python 可调用对象都实现了单方法接口，这个方法就是 __call__。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/chenxuming/p/9709946.html
