通过一个例子,说明Python的责任链设计模式有什么优缺点

2024-06-06 07:28

本文主要是介绍通过一个例子,说明Python的责任链设计模式有什么优缺点,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

责任链设计模式(Chain of Responsibility Pattern)是一种行为设计模式,它允许将一个请求沿着处理者链进行传递,直到有一个处理者处理它为止。在Python中,这种模式可以通过多种方式实现,通常涉及到一系列对象,每个对象都包含对另一个对象的引用。当一个对象不能处理请求时,它会将请求传递给链中的下一个对象,依此类推。

举例说明

假设我们有一个审批系统,员工提交报销单据后,需要经过多个级别的经理审批。我们可以使用责任链设计模式来实现这个过程:

class Handler:def __init__(self, successor=None):self._successor = successordef handle_request(self, request):if self.can_handle(request):self.process(request)else:if self._successor:self._successor.handle_request(request)else:print("No handler available for the request.")def can_handle(self, request):# 定义哪些请求可以被当前处理器处理passdef process(self, request):# 处理请求print(f"Request {request} processed by {self.__class__.__name__}")# 具体的处理者
class ManagerA(Handler):def can_handle(self, request):return request <= 5000  # 假设经理A负责审批5000元以下的报销class ManagerB(Handler):def __init__(self):super().__init__(successor=Supervisor())def can_handle(self, request):return request > 5000 and request <= 10000  # 假设经理B负责5000到10000元class Supervisor(Handler):def can_handle(self, request):return request > 10000  # 假设主管负责审批10000元以上的报销# 创建责任链
manager_a = ManagerA(ManagerB())
manager_b = ManagerB()
supervisor = Supervisor()# 提交报销单据
manager_a.handle_request(4500)  # 经理A处理
manager_a.handle_request(7000)  # 经理B处理
manager_a.handle_request(12000) # 主管处理

优点

  1. 解耦请求者和处理者:请求的发送者和接收者不需要了解对方,只需知道链的存在。
  2. 动态调整链:链中的处理者可以动态地添加或删除,增加系统的灵活性。
  3. 可扩展性:新的请求处理者可以很容易地添加到链中,而不需要修改现有代码。
  4. 简化对象之间的通信:对象不需要知道其他对象的存在,只需与它的后继者通信。

缺点

  1. 性能问题:如果链太长,可能会造成性能问题,因为每个请求都必须遍历整个链。
  2. 调试困难:责任链可能会导致代码调试困难,因为请求的流动不是立即可见的。
  3. 请求处理不确定性:如果链中的处理者都没有处理请求,可能会导致请求未被处理。
  4. 过度使用:如果不当使用,责任链模式可能会使系统设计变得复杂。

责任链设计模式适用于请求的处理者不固定,或者请求的处理者可能动态变化的情况。通过合理使用,它可以提高系统的模块化和灵活性。

这篇关于通过一个例子,说明Python的责任链设计模式有什么优缺点的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1035463

相关文章

Java面试题:通过实例说明内连接、左外连接和右外连接的区别

在 SQL 中,连接(JOIN)用于在多个表之间组合行。最常用的连接类型是内连接(INNER JOIN)、左外连接(LEFT OUTER JOIN)和右外连接(RIGHT OUTER JOIN)。它们的主要区别在于它们如何处理表之间的匹配和不匹配行。下面是每种连接的详细说明和示例。 表示例 假设有两个表:Customers 和 Orders。 Customers CustomerIDCus

十五.各设计模式总结与对比

1.各设计模式总结与对比 1.1.课程目标 1、 简要分析GoF 23种设计模式和设计原则,做整体认知。 2、 剖析Spirng的编程思想,启发思维,为之后深入学习Spring做铺垫。 3、 了解各设计模式之间的关联,解决设计模式混淆的问题。 1.2.内容定位 1、 掌握设计模式的"道" ,而不只是"术" 2、 道可道非常道,滴水石穿非一日之功,做好长期修炼的准备。 3、 不要为了

Python 字符串占位

在Python中,可以使用字符串的格式化方法来实现字符串的占位。常见的方法有百分号操作符 % 以及 str.format() 方法 百分号操作符 % name = "张三"age = 20message = "我叫%s,今年%d岁。" % (name, age)print(message) # 我叫张三,今年20岁。 str.format() 方法 name = "张三"age

一道经典Python程序样例带你飞速掌握Python的字典和列表

Python中的列表(list)和字典(dict)是两种常用的数据结构,它们在数据组织和存储方面有很大的不同。 列表(List) 列表是Python中的一种有序集合,可以随时添加和删除其中的元素。列表中的元素可以是任何数据类型,包括数字、字符串、其他列表等。列表使用方括号[]表示,元素之间用逗号,分隔。 定义和使用 # 定义一个列表 fruits = ['apple', 'banana

Python应用开发——30天学习Streamlit Python包进行APP的构建(9)

st.area_chart 显示区域图。 这是围绕 st.altair_chart 的语法糖。主要区别在于该命令使用数据自身的列和指数来计算图表的 Altair 规格。因此,在许多 "只需绘制此图 "的情况下,该命令更易于使用,但可定制性较差。 如果 st.area_chart 无法正确猜测数据规格,请尝试使用 st.altair_chart 指定所需的图表。 Function signa

python实现最简单循环神经网络(RNNs)

Recurrent Neural Networks(RNNs) 的模型: 上图中红色部分是输入向量。文本、单词、数据都是输入,在网络里都以向量的形式进行表示。 绿色部分是隐藏向量。是加工处理过程。 蓝色部分是输出向量。 python代码表示如下: rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x为输入向量,y为输出向量 RNNs神经网络由神经元组成, python

python 喷泉码

因为要完成毕业设计,毕业设计做的是数据分发与传输的东西。在网络中数据容易丢失,所以我用fountain code做所发送数据包的数据恢复。fountain code属于有限域编码的一部分,有很广泛的应用。 我们日常生活中使用的二维码,就用到foutain code做数据恢复。你遮住二维码的四分之一,用手机的相机也照样能识别。你遮住的四分之一就相当于丢失的数据包。 为了实现并理解foutain

python 点滴学

1 python 里面tuple是无法改变的 tuple = (1,),计算tuple里面只有一个元素,也要加上逗号 2  1 毕业论文改 2 leetcode第一题做出来

Python爬虫-贝壳新房

前言 本文是该专栏的第32篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。 本文以某房网为例,如下图所示,采集对应城市的新房房源数据。具体实现思路和详细逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来,跟着笔者直接往下看正文详细内容。(附带完整代码) 正文 地址:aHR0cHM6Ly93aC5mYW5nLmtlLmNvbS9sb3VwYW4v 目标:采集对应城市的

python 在pycharm下能导入外面的模块,到terminal下就不能导入

项目结构如下,在ic2ctw.py 中导入util,在pycharm下不报错,但是到terminal下运行报错  File "deal_data/ic2ctw.py", line 3, in <module>     import util 解决方案: 暂时方案:在终端下:export PYTHONPATH=/Users/fujingling/PycharmProjects/PSENe