本文主要是介绍python 设计模式-原型模式，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！
个人理解原型模式就是对象的拷贝，在创建一个新的对象的成本相对较高的时候，可以以一个现成对象为范本，复制出一个对象。python 为对象的拷贝提供了一个标准模块 copy，我觉得就没必要生搬硬套地按照对象关系写什么原型模式了，直接用吧。代码示例如下：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
from copy import copyclass Proto:def __init__(self, a, b):self._a = aself._b = bif __name__ == '__main__':p = Proto(1, 2)pc = copy(p)print(pc.__dict__, p.__dict__)
输出:
{'_a': 1, '_b': 2} {'_a': 1, '_b': 2}
copy是浅拷贝函数，在上面例子中使用是正确的；但是，当属性是引用类型，我们想拷贝出一个完全独立的新对象，使用copy就会有问题，如下代码：
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8from copy import copyclass Proto:def __init__(self, a, b, c):self._a = aself._b = bself._c = cif __name__ == '__main__':p = Proto(1, 2, [1,2])pc = copy(p)pc._c[1] = 100print(pc.__dict__, p.__dict__)
输出
{'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 100]} {'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 100]}
此时，我们应该使用 deepcopy 深拷贝，代码如下：
#!/usr/bin/env python#coding: utf-8from copy import deepcopyclass Proto:def __init__(self, a, b, c):self._a = aself._b = bself._c = cif __name__ == '__main__':p = Proto(1, 2, [1,2])pc = deepcopy(p)pc._c[1] = 100print(pc.__dict__, p.__dict__)
输出：
{'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 100]} {'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 2]}
deepcopy会递归地把所有引用类型展开，不管嵌套多少层，我们可以多嵌套基层列表看下效果：
#!/usr/bin/env python
#coding: utf-8
from copy import copy, deepcopyclass Proto:def __init__(self, a, b, c):self._a = aself._b = bself._c = cif __name__ == '__main__':p = Proto(1, 2, [1,2, [3,4, [5,6]]])pc = deepcopy(p)pc._c[2][2][0] = 99print(pc.__dict__, p.__dict__)
输出：
{'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 2, [3, 4, [99, 6]]]} {'_a': 1, '_b': 2, '_c': [1, 2, [3, 4, [5, 6]]]}
这篇关于python 设计模式-原型模式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！
