目录
摄影:Patric Ho
首页 后端开发 Python教程 Python:重构模式

Python:重构模式

Jan 16, 2025 pm 01:10 PM

Python: Refactoring to Patterns

摄影:Patric Ho

这份简明指南将 Python 代码气味映射到相应的设计模式解决方案。

class CodeSmellSolutions:
    DUPLICATED_CODE = [
        "form_template_method",
        "introduce_polymorphic_creation_with_factory_method",
        "chain_constructors",
        "replace_one__many_distinctions_with_composite",
        "extract_composite",
        "unify_interfaces_with_adapter",
        "introduce_null_object",
    ]
    LONG_METHOD = [
        "compose_method",
        "move_accumulation_to_collecting_parameter",
        "replace_conditional_dispatcher_with_command",
        "move_accumulation_to_visitor",
        "replace_conditional_logic_with_strategy",
    ]
    CONDITIONAL_COMPLEXITY = [  # Complex conditional logic
        "replace_conditional_logic_with_strategy",
        "move_emblishment_to_decorator",
        "replace_state_altering_conditionals_with_state",
        "introduce_null_object",
    ]
    PRIMITIVE_OBSESSION = [
        "replace_type_code_with_class",
        "replace_state_altering_conditionals_with_state",
        "replace_conditional_logic_with_strategy",
        "replace_implict_tree_with_composite",
        "replace_implicit_language_with_interpreter",
        "move_emblishment_to_decorator",
        "encapsulate_composite_with_builder",
    ]
    INDECENT_EXPOSURE = [  # Lack of information hiding
        "encapsulate_classes_with_factory"
    ]
    SOLUTION_SPRAWL = [  # Scattered logic/responsibility
        "move_creation_knowledge_to_factory"
    ]
    ALTERNATIVE_CLASSES_WITH_DIFFERENT_INTERFACES = [  # Similar classes, different interfaces
        "unify_interfaces_with_adapter"
    ]
    LAZY_CLASS = [  # Insufficient functionality
        "inline_singleton"
    ]
    LARGE_CLASS = [
        "replace_conditional_dispatcher_with_command",
        "replace_state_altering_conditionals_with_state",
        "replace_implict_tree_with_composite",
    ]
    SWITCH_STATEMENTS = [  # Complex switch statements
        "replace_conditional_dispatcher_with_command",
        "move_accumulation_to_visitor",
    ]
    COMBINATION_EXPLOSION = [  # Similar code for varying data
        "replace_implicit_language_with_interpreter"
    ]
    ODDBALL_SOLUTIONS = [  # Multiple solutions for same problem
        "unify_interfaces_with_adapter"
    ]
登录后复制

Python 中的重构示例

该项目将重构示例从 Refactoring to Patterns (Joshua Kerievsky) 翻译成 Python。每个示例都显示原始和重构的代码,突出显示改进。 重构过程涉及解释 UML 图并使 Java 代码适应 Python 的细微差别(处理循环导入和接口)。

示例:撰写方法

“Compose Method”重构通过提取更小、更有意义的方法来简化复杂的代码。

# Original (complex) code
def add(element):
    readonly = False
    size = 0
    elements = []
    if not readonly:
        new_size = size + 1
        if new_size > len(elements):
            new_elements = []
            for i in range(size):
                new_elements[i] = elements[i]  # Potential IndexError
            elements = new_elements
        size += 1
        elements[size] = element # Potential IndexError

# Refactored (simplified) code
def is_at_capacity(new_size, elements):
    return new_size > len(elements)

def grow_array(size, elements):
    new_elements = [elements[i] for i in range(size)] # List comprehension for clarity
    return new_elements

def add_element(elements, element, size):
    elements.append(element) # More Pythonic approach
    return len(elements) -1

def add_refactored(element):
    readonly = False
    if readonly:
        return
    size = len(elements)
    new_size = size + 1
    if is_at_capacity(new_size, elements):
        elements = grow_array(size, elements)
    size = add_element(elements, element, size)

登录后复制

示例:多态性(测试自动化)

此示例演示了测试自动化中的多态性,抽象了测试设置以实现可重用性。

# Original code (duplicate setup)
class TestCase:
    pass

class DOMBuilder:
    def __init__(self, orders): pass
    def calc(self): return 42

class XMLBuilder:
    def __init__(self, orders): pass
    def calc(self): return 42

class DOMTest(TestCase):
    def run_dom_test(self):
        expected = 42
        builder = DOMBuilder("orders")
        assert builder.calc() == expected

class XMLTest(TestCase):
    def run_xml_test(self):
        expected = 42
        builder = XMLBuilder("orders")
        assert builder.calc() == expected

# Refactored code (polymorphic setup)
class OutputBuilder:
    def calc(self): raise NotImplementedError

class DOMBuilderRefac(OutputBuilder):
    def calc(self): return 42

class XMLBuilderRefac(OutputBuilder):
    def calc(self): return 42

class TestCaseRefac:
    def create_builder(self): raise NotImplementedError
    def run_test(self):
        expected = 42
        builder = self.create_builder()
        assert builder.calc() == expected

class DOMTestRefac(TestCaseRefac):
    def create_builder(self): return DOMBuilderRefac()

class XMLTestRefac(TestCaseRefac):
    def create_builder(self): return XMLBuilderRefac()
登录后复制

示例:访客模式

访问者模式将类与其方法解耦。

# Original code (conditional logic in TextExtractor)
class Node: pass
class LinkTag(Node): pass
class Tag(Node): pass
class StringNode(Node): pass

class TextExtractor:
    def extract_text(self, nodes):
        result = []
        for node in nodes:
            if isinstance(node, StringNode): result.append("string")
            elif isinstance(node, LinkTag): result.append("linktag")
            elif isinstance(node, Tag): result.append("tag")
            else: result.append("other")
        return result

# Refactored code (using Visitor)
class NodeVisitor:
    def visit_link_tag(self, node): return "linktag"
    def visit_tag(self, node): return "tag"
    def visit_string_node(self, node): return "string"

class Node:
    def accept(self, visitor): pass

class LinkTagRefac(Node):
    def accept(self, visitor): return visitor.visit_link_tag(self)

class TagRefac(Node):
    def accept(self, visitor): return visitor.visit_tag(self)

class StringNodeRefac(Node):
    def accept(self, visitor): return visitor.visit_string_node(self)

class TextExtractorVisitor(NodeVisitor):
    def extract_text(self, nodes):
        result = [node.accept(self) for node in nodes]
        return result
登录后复制

结论

这种通过重构学习设计模式的实用方法可以显着增强理解。 翻译代码时遇到的挑战巩固了理论知识。

以上是Python:重构模式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

<🎜>:泡泡胶模拟器无穷大 - 如何获取和使用皇家钥匙
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系统,解释
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆树的耳语 - 如何解锁抓钩
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

Java教程
1666
14
CakePHP 教程
1425
52
Laravel 教程
1328
25
PHP教程
1273
29
C# 教程
1253
24
Python:游戏,Guis等 Python:游戏,Guis等 Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python与C:学习曲线和易用性 Python与C:学习曲线和易用性 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和时间:充分利用您的学习时间 Python和时间:充分利用您的学习时间 Apr 14, 2025 am 12:02 AM

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python vs.C:探索性能和效率 Python vs.C:探索性能和效率 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Python标准库的哪一部分是:列表或数组? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python:自动化,脚本和任务管理 Python:自动化,脚本和任务管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

学习Python:2小时的每日学习是否足够? 学习Python:2小时的每日学习是否足够? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python vs. C:了解关键差异 Python vs. C:了解关键差异 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

See all articles