Pythonデザインパターン-クイックガイド
デザインパターンは、開発者がソフトウェアまたはWebアプリケーションを作成するために使用するパターンを表すために使用されます。これらのパターンは、要件分析に基づいて選択されます。パターンは、問題の解決策、解決策をいつどこに適用するか、および実装の結果を説明します。
デザインパターンの構造
デザインパターンのドキュメントは、使用されているテクノロジとその方法に焦点を当てた方法で維持されます。次の図は、デザインパターンドキュメントの基本構造を説明しています。
パターン名
パターンを簡潔かつ効果的に説明します。
意図/動機
パターンが何をするかを説明します。
適用性
パターンが適用可能な状況のリストについて説明します。
参加者と結果
参加者には、デザインパターンに参加するクラスとオブジェクトが含まれ、パターンに存在する結果のリストが含まれます。
なぜPythonなのか?
Pythonはオープンソースのスクリプト言語です。さまざまなデザインパターンをサポートするライブラリがあります。Pythonの構文は理解しやすく、英語のキーワードを使用しています。
Pythonは、以下に説明するデザインパターンのリストをサポートしています。これらのデザインパターンは、このチュートリアル全体で使用されます-
- Model ViewControllerパターン
- シングルトンパターン
- ファクトリパターン
- ビルダーパターン
- プロトタイプパターン
- ファサードパターン
- コマンドパターン
- アダプターパターン
- プロトタイプパターン
- デコレータパターン
- プロキシパターン
- 責任の連鎖パターン
- オブザーバーパターン
- 状態パターン
- 戦略パターン
- テンプレートパターン
- フライウェイトパターン
- 抽象ファクトリパターン
- オブジェクト指向パターン
デザインパターンを使用する利点
以下は、デザインパターンのさまざまな利点です。
パターンは、開発者に、指定された問題に対して試行錯誤されたソリューションの選択肢を提供します。
すべてのデザインパターンは言語に依存しません。
パターンは、コミュニケーションを実現し、適切なドキュメントを維持するのに役立ちます。
これには、プロジェクトの技術的リスクを軽減するための達成の記録が含まれています。
デザインパターンは非常に柔軟に使用でき、理解しやすいものです。
Pythonはオープンソースのスクリプト言語であり、高水準で、インタープリター型で、インタラクティブで、オブジェクト指向です。読みやすいように設計されています。Python言語の構文は理解しやすく、英語のキーワードを頻繁に使用します。
Python言語の機能
このセクションでは、Python言語のさまざまな機能について学習します。
解釈
Pythonは、インタプリタを使用して実行時に処理されます。実行前にプログラムをコンパイルする必要はありません。これはPERLやPHPに似ています。
オブジェクト指向
Pythonは、オブジェクト指向のスタイルとデザインパターンに従います。これには、カプセル化、ポリモーフィズムなどのさまざまな機能を備えたクラス定義が含まれています。
ポータブル
Windowsオペレーティングシステムで記述され、Macオペレーティングシステムで使用できるPythonコード。コードは、要件に応じて再利用および移植できます。
コーディングが簡単
Python構文は、理解とコーディングが簡単です。開発者なら誰でも、数時間以内にPythonの構文を理解できます。Pythonは「プログラマーフレンドリー」と表現できます
拡張可能
必要に応じて、ユーザーはPythonコードの一部をC言語で作成することもできます。C ++などのさまざまな言語のソースコードにPythonコードを配置することもできます。これにより、Pythonは拡張可能な言語になります。
重要なポイント
Pythonプログラミング言語に関連する次の重要な点を考慮してください-
これには、機能的および構造化プログラミング手法と、オブジェクト指向プログラミング手法が含まれます。
スクリプト言語またはプログラミング言語として使用できます。
自動ガベージコレクションが含まれます。
高レベルの動的データ型が含まれ、さまざまな動的型チェックをサポートします。
Pythonには、C、C ++、およびJavaなどの言語との統合機能が含まれています。
システムにPython言語をダウンロードする方法は?
システムにPython言語をダウンロードするには、次のリンクをたどってください-
https://www.python.org/downloads/これには、Windows、MacOS、Linuxディストリビューションなどのさまざまなオペレーティングシステム用のパッケージが含まれています。
Pythonの重要なツール
このセクションでは、Pythonのいくつかの重要なツールについて簡単に学習します。
Python文字列
文字列の基本的な宣言は次のとおりです-
str = 'Hello World!'
Pythonリスト
Pythonのリストは、コンマで区切られ、角括弧([])で囲まれた複合データ型として宣言できます。
list = [ 'abcd', 786 , 2.23, 'john', 70.2 ]
tinylist = [123, 'john']
Pythonタプル
タプルはPythonの動的データ型であり、コンマで区切られた値の数で構成されます。タプルは括弧で囲まれています。
tinytuple = (123, 'john')
Python辞書
Pythonディクショナリはハッシュテーブルの一種です。辞書キーは、Pythonのほぼすべてのデータ型にすることができます。データ型は通常、数値または文字列です。
tinydict = {'name': 'omkar','code':6734, 'dept': 'sales'}
Pythonのデザインパターンを構成するものは何ですか?
Pythonは、次のパラメーターを使用してデザインパターンを構成するのに役立ちます-
- パターン名
- Intent
- Aliases
- Motivation
- Problem
- Solution
- Structure
- Participants
- Constraints
- サンプルコード
Model View Controllerは、最も一般的に使用されるデザインパターンです。開発者は、このデザインパターンを簡単に実装できると感じています。
以下は、Model ViewControllerの基本的なアーキテクチャです。
構造がどのように機能するかを見てみましょう。
モデル
これは、データベースと相互作用する純粋なアプリケーションロジックで構成されています。エンドユーザーにデータを表すためのすべての情報が含まれています。
見る
ビューは、エンドユーザーと対話するHTMLファイルを表します。これは、モデルのデータをユーザーに表します。
コントローラ
ビューとモデルの間の仲介役として機能します。ビューによってトリガーされたイベントをリッスンし、同じモデルを照会します。
Pythonコード
「Person」という基本的なオブジェクトを考えて、MVCデザインパターンを作成しましょう。
Model.py
import json
class Person(object):
def __init__(self, first_name = None, last_name = None):
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name
#returns Person name, ex: John Doe
def name(self):
return ("%s %s" % (self.first_name,self.last_name))
@classmethod
#returns all people inside db.txt as list of Person objects
def getAll(self):
database = open('db.txt', 'r')
result = []
json_list = json.loads(database.read())
for item in json_list:
item = json.loads(item)
person = Person(item['first_name'], item['last_name'])
result.append(person)
return result
データベース内のPersonテーブルのすべてのレコードをフェッチするメソッドを呼び出します。レコードはJSON形式で表示されます。
見る
モデル内でフェッチされたすべてのレコードが表示されます。ビューがモデルと相互作用することはありません。コントローラがこの作業を行います(モデルおよびビューとの通信)。
from model import Person
def showAllView(list):
print 'In our db we have %i users. Here they are:' % len(list)
for item in list:
print item.name()
def startView():
print 'MVC - the simplest example'
print 'Do you want to see everyone in my db?[y/n]'
def endView():
print 'Goodbye!'
コントローラ
コントローラーは、 getAll() エンドユーザーに表示されるすべてのレコードをフェッチするメソッド。
from model import Person
import view
def showAll():
#gets list of all Person objects
people_in_db = Person.getAll()
#calls view
return view.showAllView(people_in_db)
def start():
view.startView()
input = raw_input()
if input == 'y':
return showAll()
else:
return view.endView()
if __name__ == "__main__":
#running controller function
start()
このパターンは、クラスのインスタンス化を1つのオブジェクトに制限します。これは一種の作成パターンであり、メソッドと指定されたオブジェクトを作成するためのクラスは1つだけです。
作成されたインスタンスへのグローバルアクセスポイントを提供します。
シングルトンクラスを実装する方法は?
次のプログラムは、複数回作成されたインスタンスを出力するシングルトンクラスの実装を示しています。
class Singleton:
__instance = None
@staticmethod
def getInstance():
""" Static access method. """
if Singleton.__instance == None:
Singleton()
return Singleton.__instance
def __init__(self):
""" Virtually private constructor. """
if Singleton.__instance != None:
raise Exception("This class is a singleton!")
else:
Singleton.__instance = self
s = Singleton()
print s
s = Singleton.getInstance()
print s
s = Singleton.getInstance()
print s
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
作成されるインスタンスの数は同じであり、出力にリストされているオブジェクトに違いはありません。
ファクトリパターンは、作成パターンリストカテゴリに分類されます。これは、オブジェクトを作成するための最良の方法の1つを提供します。ファクトリパターンでは、オブジェクトは、ロジックをクライアントに公開せずに、共通のインターフェイスを使用して新しく作成されたオブジェクトを参照せずに作成されます。
ファクトリパターンは、ファクトリメソッドを使用してPythonで実装されます。ユーザーが文字列を渡すようなメソッドを呼び出し、新しいオブジェクトとしての戻り値がファクトリメソッドを介して実装される場合。ファクトリメソッドで使用されるオブジェクトのタイプは、メソッドを介して渡される文字列によって決定されます。
以下の例では、すべてのメソッドにパラメーターとしてオブジェクトが含まれています。これは、ファクトリメソッドを介して実装されます。
ファクトリパターンを実装する方法は?
ファクトリパターンを実装する方法を見てみましょう。
class Button(object):
html = ""
def get_html(self):
return self.html
class Image(Button):
html = "<img></img>"
class Input(Button):
html = "<input></input>"
class Flash(Button):
html = "<obj></obj>"
class ButtonFactory():
def create_button(self, typ):
targetclass = typ.capitalize()
return globals()[targetclass]()
button_obj = ButtonFactory()
button = ['image', 'input', 'flash']
for b in button:
print button_obj.create_button(b).get_html()
ボタンクラスは、htmlタグと関連するhtmlページを作成するのに役立ちます。クライアントはコードのロジックにアクセスできず、出力はhtmlページの作成を表します。
出力
説明
Pythonコードには、値を指定するhtmlタグのロジックが含まれています。エンドユーザーは、Pythonコードによって作成されたHTMLファイルを確認できます。
Builderパターンは、単純なオブジェクトを使用して複雑なオブジェクトを構築するのに役立ち、アルゴリズムによるアプローチを使用する独自のデザインパターンです。このデザインパターンは、作成パターンのカテゴリに分類されます。このデザインパターンでは、ビルダークラスが段階的な手順で最終オブジェクトを構築します。このビルダーは他のオブジェクトから独立しています。
Builderパターンの利点
これは、クラスによって作成された指定されたオブジェクトの構築と表現の間に明確な分離と独自のレイヤーを提供します。
作成されたパターンの構築プロセスをより適切に制御できます。
これは、オブジェクトの内部表現を変更するための完璧なシナリオを提供します。
ビルダーパターンを実装する方法は?
このセクションでは、ビルダーパターンを実装する方法を学習します。
class Director:
__builder = None
def setBuilder(self, builder):
self.__builder = builder
def getCar(self):
car = Car()
# First goes the body
body = self.__builder.getBody()
car.setBody(body)
# Then engine
engine = self.__builder.getEngine()
car.setEngine(engine)
# And four wheels
i = 0
while i < 4:
wheel = self.__builder.getWheel()
car.attachWheel(wheel)
i += 1
return car
# The whole product
class Car:
def __init__(self):
self.__wheels = list()
self.__engine = None
self.__body = None
def setBody(self, body):
self.__body = body
def attachWheel(self, wheel):
self.__wheels.append(wheel)
def setEngine(self, engine):
self.__engine = engine
def specification(self):
print "body: %s" % self.__body.shape
print "engine horsepower: %d" % self.__engine.horsepower
print "tire size: %d\'" % self.__wheels[0].size
class Builder:
def getWheel(self): pass
def getEngine(self): pass
def getBody(self): pass
class JeepBuilder(Builder):
def getWheel(self):
wheel = Wheel()
wheel.size = 22
return wheel
def getEngine(self):
engine = Engine()
engine.horsepower = 400
return engine
def getBody(self):
body = Body()
body.shape = "SUV"
return body
# Car parts
class Wheel:
size = None
class Engine:
horsepower = None
class Body:
shape = None
def main():
jeepBuilder = JeepBuilder() # initializing the class
director = Director()
# Build Jeep
print "Jeep"
director.setBuilder(jeepBuilder)
jeep = director.getCar()
jeep.specification()
print ""
if __name__ == "__main__":
main()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
プロトタイプデザインパターンは、クラスによって作成されたインスタンスの複雑さを隠すのに役立ちます。既存のオブジェクトの概念は、最初から作成される新しいオブジェクトの概念とは異なります。
新しくコピーされたオブジェクトでは、必要に応じてプロパティが変更される場合があります。このアプローチにより、製品の開発にかかる時間とリソースを節約できます。
プロトタイプパターンを実装する方法は?
プロトタイプパターンを実装する方法を見てみましょう。
import copy
class Prototype:
_type = None
_value = None
def clone(self):
pass
def getType(self):
return self._type
def getValue(self):
return self._value
class Type1(Prototype):
def __init__(self, number):
self._type = "Type1"
self._value = number
def clone(self):
return copy.copy(self)
class Type2(Prototype):
""" Concrete prototype. """
def __init__(self, number):
self._type = "Type2"
self._value = number
def clone(self):
return copy.copy(self)
class ObjectFactory:
""" Manages prototypes.
Static factory, that encapsulates prototype
initialization and then allows instatiation
of the classes from these prototypes.
"""
__type1Value1 = None
__type1Value2 = None
__type2Value1 = None
__type2Value2 = None
@staticmethod
def initialize():
ObjectFactory.__type1Value1 = Type1(1)
ObjectFactory.__type1Value2 = Type1(2)
ObjectFactory.__type2Value1 = Type2(1)
ObjectFactory.__type2Value2 = Type2(2)
@staticmethod
def getType1Value1():
return ObjectFactory.__type1Value1.clone()
@staticmethod
def getType1Value2():
return ObjectFactory.__type1Value2.clone()
@staticmethod
def getType2Value1():
return ObjectFactory.__type2Value1.clone()
@staticmethod
def getType2Value2():
return ObjectFactory.__type2Value2.clone()
def main():
ObjectFactory.initialize()
instance = ObjectFactory.getType1Value1()
print "%s: %s" % (instance.getType(), instance.getValue())
instance = ObjectFactory.getType1Value2()
print "%s: %s" % (instance.getType(), instance.getValue())
instance = ObjectFactory.getType2Value1()
print "%s: %s" % (instance.getType(), instance.getValue())
instance = ObjectFactory.getType2Value2()
print "%s: %s" % (instance.getType(), instance.getValue())
if __name__ == "__main__":
main()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
この出力は、既存のオブジェクトを使用して新しいオブジェクトを作成するのに役立ち、上記の出力にはっきりと表示されます。
ファサードデザインパターンは、サブシステム内の一連のインターフェイスに統合されたインターフェイスを提供します。これは、任意のサブシステムが使用できる高レベルのインターフェースを定義します。
ファサードクラスは、どのサブシステムがリクエストを担当しているかを認識しています。
ファサードパターンをデザインする方法は?
ファサードパターンをデザインする方法を見てみましょう。
class _IgnitionSystem(object):
@staticmethod
def produce_spark():
return True
class _Engine(object):
def __init__(self):
self.revs_per_minute = 0
def turnon(self):
self.revs_per_minute = 2000
def turnoff(self):
self.revs_per_minute = 0
class _FuelTank(object):
def __init__(self, level=30):
self._level = level
@property
def level(self):
return self._level
@level.setter
def level(self, level):
self._level = level
class _DashBoardLight(object):
def __init__(self, is_on=False):
self._is_on = is_on
def __str__(self):
return self.__class__.__name__
@property
def is_on(self):
return self._is_on
@is_on.setter
def is_on(self, status):
self._is_on = status
def status_check(self):
if self._is_on:
print("{}: ON".format(str(self)))
else:
print("{}: OFF".format(str(self)))
class _HandBrakeLight(_DashBoardLight):
pass
class _FogLampLight(_DashBoardLight):
pass
class _Dashboard(object):
def __init__(self):
self.lights = {"handbreak": _HandBrakeLight(), "fog": _FogLampLight()}
def show(self):
for light in self.lights.values():
light.status_check()
# Facade
class Car(object):
def __init__(self):
self.ignition_system = _IgnitionSystem()
self.engine = _Engine()
self.fuel_tank = _FuelTank()
self.dashboard = _Dashboard()
@property
def km_per_litre(self):
return 17.0
def consume_fuel(self, km):
litres = min(self.fuel_tank.level, km / self.km_per_litre)
self.fuel_tank.level -= litres
def start(self):
print("\nStarting...")
self.dashboard.show()
if self.ignition_system.produce_spark():
self.engine.turnon()
else:
print("Can't start. Faulty ignition system")
def has_enough_fuel(self, km, km_per_litre):
litres_needed = km / km_per_litre
if self.fuel_tank.level > litres_needed:
return True
else:
return False
def drive(self, km = 100):
print("\n")
if self.engine.revs_per_minute > 0:
while self.has_enough_fuel(km, self.km_per_litre):
self.consume_fuel(km)
print("Drove {}km".format(km))
print("{:.2f}l of fuel still left".format(self.fuel_tank.level))
else:
print("Can't drive. The Engine is turned off!")
def park(self):
print("\nParking...")
self.dashboard.lights["handbreak"].is_on = True
self.dashboard.show()
self.engine.turnoff()
def switch_fog_lights(self, status):
print("\nSwitching {} fog lights...".format(status))
boolean = True if status == "ON" else False
self.dashboard.lights["fog"].is_on = boolean
self.dashboard.show()
def fill_up_tank(self):
print("\nFuel tank filled up!")
self.fuel_tank.level = 100
# the main function is the Client
def main():
car = Car()
car.start()
car.drive()
car.switch_fog_lights("ON")
car.switch_fog_lights("OFF")
car.park()
car.fill_up_tank()
car.drive()
car.start()
car.drive()
if __name__ == "__main__":
main()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
このプログラムは、シナリオを使用して設計されています。それは、車や運転中の車両のエンジンを始動することです。コードを観察すると、運転、駐車、燃料消費に関連する機能も含まれています。
コマンドパターンは、アクション間に抽象化レベルを追加し、これらのアクションを呼び出すオブジェクトを含みます。
このデザインパターンでは、クライアントは実行されるコマンドのリストを含むコマンドオブジェクトを作成します。作成されたコマンドオブジェクトは、特定のインターフェイスを実装します。
以下は、コマンドパターンの基本的なアーキテクチャです。
コマンドパターンを実装する方法は?
次に、デザインパターンを実装する方法を説明します。
def demo(a,b,c):
print 'a:',a
print 'b:',b
print 'c:',c
class Command:
def __init__(self, cmd, *args):
self._cmd=cmd
self._args=args
def __call__(self, *args):
return apply(self._cmd, self._args+args)
cmd = Command(dir,__builtins__)
print cmd()
cmd = Command(demo,1,2)
cmd(3)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
出力は、Python言語でリストされたすべてのコマンドとキーワードを実装します。変数の必要な値を出力します。
アダプタパターンは、互換性のない2つのインターフェイス間のブリッジとして機能します。このタイプのデザインパターンは、2つの独立したインターフェイスの機能を組み合わせているため、構造パターンに分類されます。
このパターンには、独立したインターフェイスまたは互換性のないインターフェイスの機能を結合する単一のクラスが含まれます。実際の例としては、メモリカードとラップトップの間のアダプタとして機能するカードリーダーの場合があります。メモリカードをカードリーダーに接続し、カードリーダーをラップトップに接続して、ラップトップからメモリカードを読み取れるようにします。
アダプターのデザインパターンは、クラスを一緒に作業するのに役立ちます。要件に基づいて、クラスのインターフェースを別のインターフェースに変換します。このパターンには、1つの名前と複数の形式に名前を付ける多型の種分化が含まれています。収集した要件に従って使用できる形状クラスについて説明します。
アダプタパターンには2つのタイプがあります-
オブジェクトアダプタパターン
このデザインパターンは、オブジェクトの実装に依存しています。したがって、これはオブジェクトアダプタパターンと呼ばれます。
クラスアダプタパターン
これは、アダプタデザインパターンを実装するための代替方法です。このパターンは、多重継承を使用して実装できます。
アダプターパターンを実装する方法は?
ここで、アダプタパターンを実装する方法を見てみましょう。
class EuropeanSocketInterface:
def voltage(self): pass
def live(self): pass
def neutral(self): pass
def earth(self): pass
# Adaptee
class Socket(EuropeanSocketInterface):
def voltage(self):
return 230
def live(self):
return 1
def neutral(self):
return -1
def earth(self):
return 0
# Target interface
class USASocketInterface:
def voltage(self): pass
def live(self): pass
def neutral(self): pass
# The Adapter
class Adapter(USASocketInterface):
__socket = None
def __init__(self, socket):
self.__socket = socket
def voltage(self):
return 110
def live(self):
return self.__socket.live()
def neutral(self):
return self.__socket.neutral()
# Client
class ElectricKettle:
__power = None
def __init__(self, power):
self.__power = power
def boil(self):
if self.__power.voltage() > 110:
print "Kettle on fire!"
else:
if self.__power.live() == 1 and \
self.__power.neutral() == -1:
print "Coffee time!"
else:
print "No power."
def main():
# Plug in
socket = Socket()
adapter = Adapter(socket)
kettle = ElectricKettle(adapter)
# Make coffee
kettle.boil()
return 0
if __name__ == "__main__":
main()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
コードには、さまざまなパラメーターと属性を持つアダプターインターフェイスが含まれています。これには、すべての属性を実装し、出力を表示として表示するTargetインターフェースとともにAdapteeが含まれています。
デコレータパターンを使用すると、ユーザーは構造を変更せずに既存のオブジェクトに新しい機能を追加できます。このタイプのデザインパターンは、このパターンが既存のクラスのラッパーとして機能するため、構造パターンに分類されます。
このパターンは、元のクラスをラップし、クラスメソッドのシグネチャをそのまま維持する追加機能を提供するデコレータクラスを作成します。
デコレータパターンの動機は、オブジェクトの追加の責任を動的に付加することです。
デコレータデザインパターンの実装方法
以下で説明するコードは、Pythonでデコレータデザインパターンを実装する方法の簡単なデモンストレーションです。イラストには、クラス形式の喫茶店のデモンストレーションが含まれています。作成されたコーヒークラスは抽象であるため、インスタンス化できません。
import six
from abc import ABCMeta
@six.add_metaclass(ABCMeta)
class Abstract_Coffee(object):
def get_cost(self):
pass
def get_ingredients(self):
pass
def get_tax(self):
return 0.1*self.get_cost()
class Concrete_Coffee(Abstract_Coffee):
def get_cost(self):
return 1.00
def get_ingredients(self):
return 'coffee'
@six.add_metaclass(ABCMeta)
class Abstract_Coffee_Decorator(Abstract_Coffee):
def __init__(self,decorated_coffee):
self.decorated_coffee = decorated_coffee
def get_cost(self):
return self.decorated_coffee.get_cost()
def get_ingredients(self):
return self.decorated_coffee.get_ingredients()
class Sugar(Abstract_Coffee_Decorator):
def __init__(self,decorated_coffee):
Abstract_Coffee_Decorator.__init__(self,decorated_coffee)
def get_cost(self):
return self.decorated_coffee.get_cost()
def get_ingredients(self):
return self.decorated_coffee.get_ingredients() + ', sugar'
class Milk(Abstract_Coffee_Decorator):
def __init__(self,decorated_coffee):
Abstract_Coffee_Decorator.__init__(self,decorated_coffee)
def get_cost(self):
return self.decorated_coffee.get_cost() + 0.25
def get_ingredients(self):
return self.decorated_coffee.get_ingredients() + ', milk'
class Vanilla(Abstract_Coffee_Decorator):
def __init__(self,decorated_coffee):
Abstract_Coffee_Decorator.__init__(self,decorated_coffee)
def get_cost(self):
return self.decorated_coffee.get_cost() + 0.75
def get_ingredients(self):
return self.decorated_coffee.get_ingredients() + ', vanilla'
コーヒーショップの抽象クラスの実装は、以下に説明するように別のファイルで行われます-
import coffeeshop
myCoffee = coffeeshop.Concrete_Coffee()
print('Ingredients: '+myCoffee.get_ingredients()+
'; Cost: '+str(myCoffee.get_cost())+'; sales tax = '+str(myCoffee.get_tax()))
myCoffee = coffeeshop.Milk(myCoffee)
print('Ingredients: '+myCoffee.get_ingredients()+
'; Cost: '+str(myCoffee.get_cost())+'; sales tax = '+str(myCoffee.get_tax()))
myCoffee = coffeeshop.Vanilla(myCoffee)
print('Ingredients: '+myCoffee.get_ingredients()+
'; Cost: '+str(myCoffee.get_cost())+'; sales tax = '+str(myCoffee.get_tax()))
myCoffee = coffeeshop.Sugar(myCoffee)
print('Ingredients: '+myCoffee.get_ingredients()+
'; Cost: '+str(myCoffee.get_cost())+'; sales tax = '+str(myCoffee.get_tax()))
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
プロキシデザインパターンには、「実際のサブジェクト」と呼ばれる既存のオブジェクトの代わりに「プロキシ」と呼ばれる新しいオブジェクトが含まれています。実際のサブジェクトで作成されたプロキシオブジェクトは、クライアントが実際のオブジェクトの代わりにプロキシが使用されていることを認識しないように、同じインターフェイス上にある必要があります。クライアントからプロキシに生成されたリクエストは、実際のサブジェクトを介して渡されます。
プロキシパターンのUML表現は次のとおりです-
プロキシパターンを実装する方法は?
プロキシパターンを実装する方法を見てみましょう。
class Image:
def __init__( self, filename ):
self._filename = filename
def load_image_from_disk( self ):
print("loading " + self._filename )
def display_image( self ):
print("display " + self._filename)
class Proxy:
def __init__( self, subject ):
self._subject = subject
self._proxystate = None
class ProxyImage( Proxy ):
def display_image( self ):
if self._proxystate == None:
self._subject.load_image_from_disk()
self._proxystate = 1
print("display " + self._subject._filename )
proxy_image1 = ProxyImage ( Image("HiRes_10Mb_Photo1") )
proxy_image2 = ProxyImage ( Image("HiRes_10Mb_Photo2") )
proxy_image1.display_image() # loading necessary
proxy_image1.display_image() # loading unnecessary
proxy_image2.display_image() # loading necessary
proxy_image2.display_image() # loading unnecessary
proxy_image1.display_image() # loading unnecessary
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
プロキシパターンの設計は、作成した画像の複製に役立ちます。display_image()関数は、コマンドプロンプトに値が出力されているかどうかを確認するのに役立ちます。
責任の連鎖パターンは、クライアントからの指定された要求がそれに含まれるオブジェクトの連鎖を介して渡されるソフトウェアで疎結合を実現するために使用されます。オブジェクトのチェーンを構築するのに役立ちます。リクエストは一方の端から入り、あるオブジェクトから別のオブジェクトに移動します。
このパターンにより、オブジェクトは、どのオブジェクトが要求を処理するかを知らなくてもコマンドを送信できます。
責任の連鎖パターンを実装する方法は?
次に、責任の連鎖パターンを実装する方法を説明します。
class ReportFormat(object):
PDF = 0
TEXT = 1
class Report(object):
def __init__(self, format_):
self.title = 'Monthly report'
self.text = ['Things are going', 'really, really well.']
self.format_ = format_
class Handler(object):
def __init__(self):
self.nextHandler = None
def handle(self, request):
self.nextHandler.handle(request)
class PDFHandler(Handler):
def handle(self, request):
if request.format_ == ReportFormat.PDF:
self.output_report(request.title, request.text)
else:
super(PDFHandler, self).handle(request)
def output_report(self, title, text):
print '<html>'
print ' <head>'
print ' <title>%s</title>' % title
print ' </head>'
print ' <body>'
for line in text:
print ' <p>%s' % line
print ' </body>'
print '</html>'
class TextHandler(Handler):
def handle(self, request):
if request.format_ == ReportFormat.TEXT:
self.output_report(request.title, request.text)
else:
super(TextHandler, self).handle(request)
def output_report(self, title, text):
print 5*'*' + title + 5*'*'
for line in text:
print line
class ErrorHandler(Handler):
def handle(self, request):
print "Invalid request"
if __name__ == '__main__':
report = Report(ReportFormat.TEXT)
pdf_handler = PDFHandler()
text_handler = TextHandler()
pdf_handler.nextHandler = text_handler
text_handler.nextHandler = ErrorHandler()
pdf_handler.handle(report)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
上記のコードは、各関数を介してコマンドを送信する月次タスクのレポートを作成します。PDF用とテキスト用の2つのハンドラーが必要です。必要なオブジェクトが各関数を実行すると、出力が出力されます。
このパターンでは、オブジェクトは、イベントがトリガーされるのを待つオブザーバーとして表されます。指定されたイベントが発生すると、オブザーバーはサブジェクトにアタッチします。イベントが発生すると、被験者はオブザーバーにイベントが発生したことを伝えます。
次のUMLダイアグラムは、オブザーバーパターンを表しています。
オブザーバーパターンを実装する方法は?
ここで、オブザーバーパターンを実装する方法を見てみましょう。
import threading
import time
import pdb
class Downloader(threading.Thread):
def run(self):
print 'downloading'
for i in range(1,5):
self.i = i
time.sleep(2)
print 'unfunf'
return 'hello world'
class Worker(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(1,5):
print 'worker running: %i (%i)' % (i, t.i)
time.sleep(1)
t.join()
print 'done'
t = Downloader()
t.start()
time.sleep(1)
t1 = Worker()
t1.start()
t2 = Worker()
t2.start()
t3 = Worker()
t3.start()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
上記のコードは、特定の結果をダウンロードする手順を説明しています。オブザーバーパターンロジックに従って、すべてのオブジェクトはオブザーバーとして扱われます。イベントがトリガーされたときに出力を出力します。
これは、指定されたステートマシンクラスから派生したサブクラスを使用して実装されるステートマシン用のモジュールを提供します。メソッドは状態に依存せず、デコレータを使用して宣言された遷移を引き起こします。
状態パターンを実装する方法は?
状態パターンの基本的な実装を以下に示します-
class ComputerState(object):
name = "state"
allowed = []
def switch(self, state):
""" Switch to new state """
if state.name in self.allowed:
print 'Current:',self,' => switched to new state',state.name
self.__class__ = state
else:
print 'Current:',self,' => switching to',state.name,'not possible.'
def __str__(self):
return self.name
class Off(ComputerState):
name = "off"
allowed = ['on']
class On(ComputerState):
""" State of being powered on and working """
name = "on"
allowed = ['off','suspend','hibernate']
class Suspend(ComputerState):
""" State of being in suspended mode after switched on """
name = "suspend"
allowed = ['on']
class Hibernate(ComputerState):
""" State of being in hibernation after powered on """
name = "hibernate"
allowed = ['on']
class Computer(object):
""" A class representing a computer """
def __init__(self, model='HP'):
self.model = model
# State of the computer - default is off.
self.state = Off()
def change(self, state):
""" Change state """
self.state.switch(state)
if __name__ == "__main__":
comp = Computer()
comp.change(On)
comp.change(Off)
comp.change(On)
comp.change(Suspend)
comp.change(Hibernate)
comp.change(On)
comp.change(Off)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
戦略パターンは、行動パターンの一種です。戦略パターンの主な目標は、クライアントがさまざまなアルゴリズムまたは手順から選択して、指定されたタスクを完了できるようにすることです。上記のタスクを複雑にすることなく、さまざまなアルゴリズムを入れ替えることができます。
このパターンを使用すると、外部リソースにアクセスする際の柔軟性を向上させることができます。
戦略パターンを実装する方法は?
以下に示すプログラムは、戦略パターンの実装に役立ちます。
import types
class StrategyExample:
def __init__(self, func = None):
self.name = 'Strategy Example 0'
if func is not None:
self.execute = types.MethodType(func, self)
def execute(self):
print(self.name)
def execute_replacement1(self):
print(self.name + 'from execute 1')
def execute_replacement2(self):
print(self.name + 'from execute 2')
if __name__ == '__main__':
strat0 = StrategyExample()
strat1 = StrategyExample(execute_replacement1)
strat1.name = 'Strategy Example 1'
strat2 = StrategyExample(execute_replacement2)
strat2.name = 'Strategy Example 2'
strat0.execute()
strat1.execute()
strat2.execute()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
これは、出力を実行する関数からの戦略のリストを提供します。この行動パターンの主な焦点は行動です。
テンプレートパターンは、サブクラスが具体的な動作をオーバーライドする抽象操作を使用して、基本クラスの基本的なアルゴリズムを定義します。テンプレートパターンは、アルゴリズムの概要を別の方法で保持します。このメソッドは、テンプレートメソッドと呼ばれます。
テンプレートパターンのさまざまな機能は次のとおりです-
操作のアルゴリズムのスケルトンを定義します
これには、アルゴリズムの特定のステップを再定義するサブクラスが含まれています。
class MakeMeal:
def prepare(self): pass
def cook(self): pass
def eat(self): pass
def go(self):
self.prepare()
self.cook()
self.eat()
class MakePizza(MakeMeal):
def prepare(self):
print "Prepare Pizza"
def cook(self):
print "Cook Pizza"
def eat(self):
print "Eat Pizza"
class MakeTea(MakeMeal):
def prepare(self):
print "Prepare Tea"
def cook(self):
print "Cook Tea"
def eat(self):
print "Eat Tea"
makePizza = MakePizza()
makePizza.go()
print 25*"+"
makeTea = MakeTea()
makeTea.go()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
このコードは、食事を準備するためのテンプレートを作成します。ここで、各パラメーターは、お茶やピザなどの食事の一部を作成するための属性を表します。
出力は、属性の視覚化を表します。
フライ級パターンは、構造設計パターンのカテゴリに分類されます。オブジェクト数を減らす方法を提供します。これには、アプリケーション構造の改善に役立つさまざまな機能が含まれています。フライ級オブジェクトの最も重要な機能は不変です。これは、一度構築すると変更できないことを意味します。このパターンは、HashMapを使用して参照オブジェクトを格納します。
フライウェイトパターンを実装する方法は?
次のプログラムは、フライウェイトパターンの実装に役立ちます-
class ComplexGenetics(object):
def __init__(self):
pass
def genes(self, gene_code):
return "ComplexPatter[%s]TooHugeinSize" % (gene_code)
class Families(object):
family = {}
def __new__(cls, name, family_id):
try:
id = cls.family[family_id]
except KeyError:
id = object.__new__(cls)
cls.family[family_id] = id
return id
def set_genetic_info(self, genetic_info):
cg = ComplexGenetics()
self.genetic_info = cg.genes(genetic_info)
def get_genetic_info(self):
return (self.genetic_info)
def test():
data = (('a', 1, 'ATAG'), ('a', 2, 'AAGT'), ('b', 1, 'ATAG'))
family_objects = []
for i in data:
obj = Families(i[0], i[1])
obj.set_genetic_info(i[2])
family_objects.append(obj)
for i in family_objects:
print "id = " + str(id(i))
print i.get_genetic_info()
print "similar id's says that they are same objects "
if __name__ == '__main__':
test()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
抽象ファクトリパターンは、ファクトリのファクトリとも呼ばれます。このデザインパターンは、作成デザインパターンのカテゴリに分類されます。これは、オブジェクトを作成するための最良の方法の1つを提供します。
これには、Factoryに関連するオブジェクトの作成を担当するインターフェイスが含まれています。
抽象ファクトリパターンを実装する方法は?
次のプログラムは、抽象ファクトリパターンの実装に役立ちます。
class Window:
__toolkit = ""
__purpose = ""
def __init__(self, toolkit, purpose):
self.__toolkit = toolkit
self.__purpose = purpose
def getToolkit(self):
return self.__toolkit
def getType(self):
return self.__purpose
class GtkToolboxWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Gtk", "ToolboxWindow")
class GtkLayersWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Gtk", "LayersWindow")
class GtkMainWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Gtk", "MainWindow")
class QtToolboxWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Qt", "ToolboxWindow")
class QtLayersWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Qt", "LayersWindow")
class QtMainWindow(Window):
def __init__(self):
Window.__init__(self, "Qt", "MainWindow")
# Abstract factory class
class UIFactory:
def getToolboxWindow(self): pass
def getLayersWindow(self): pass
def getMainWindow(self): pass
class GtkUIFactory(UIFactory):
def getToolboxWindow(self):
return GtkToolboxWindow()
def getLayersWindow(self):
return GtkLayersWindow()
def getMainWindow(self):
return GtkMainWindow()
class QtUIFactory(UIFactory):
def getToolboxWindow(self):
return QtToolboxWindow()
def getLayersWindow(self):
return QtLayersWindow()
def getMainWindow(self):
return QtMainWindow()
if __name__ == "__main__":
gnome = True
kde = not gnome
if gnome:
ui = GtkUIFactory()
elif kde:
ui = QtUIFactory()
toolbox = ui.getToolboxWindow()
layers = ui.getLayersWindow()
main = ui.getMainWindow()
print "%s:%s" % (toolbox.getToolkit(), toolbox.getType())
print "%s:%s" % (layers.getToolkit(), layers.getType())
print "%s:%s" % (main.getToolkit(), main.getType())
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
上記のプログラムでは、抽象ファクトリはウィンドウごとにオブジェクトを作成します。各メソッドを呼び出し、期待どおりに出力を実行します。
オブジェクト指向パターンは、最も一般的に使用されるパターンです。このパターンは、ほとんどすべてのプログラミング言語で見られます。
オブジェクト指向パターンを実装する方法は?
ここで、オブジェクト指向パターンを実装する方法を見てみましょう。
class Parrot:
# class attribute
species = "bird"
# instance attribute
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# instantiate the Parrot class
blu = Parrot("Blu", 10)
woo = Parrot("Woo", 15)
# access the class attributes
print("Blu is a {}".format(blu.__class__.species))
print("Woo is also a {}".format(woo.__class__.species))
# access the instance attributes
print("{} is {} years old".format( blu.name, blu.age))
print("{} is {} years old".format( woo.name, woo.age))
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します
説明
コードには、出力の要件に従って出力されるクラス属性とインスタンス属性が含まれています。オブジェクト指向パターンの一部を形成するさまざまな機能があります。機能については、次の章で説明します。
この章では、オブジェクト指向の概念を使用したパターンと、Pythonでのその実装に焦点を当てます。関数の周りのデータを操作するステートメントのブロックの周りにプログラムを設計するとき、それはプロシージャ指向プログラミングと呼ばれます。オブジェクト指向プログラミングでは、クラスとオブジェクトと呼ばれる2つの主要なインスタンスがあります。
クラスとオブジェクト変数を実装する方法は?
クラスとオブジェクト変数の実装は次のとおりです-
class Robot:
population = 0
def __init__(self, name):
self.name = name
print("(Initializing {})".format(self.name))
Robot.population += 1
def die(self):
print("{} is being destroyed!".format(self.name))
Robot.population -= 1
if Robot.population == 0:
print("{} was the last one.".format(self.name))
else:
print("There are still {:d} robots working.".format(
Robot.population))
def say_hi(self):
print("Greetings, my masters call me {}.".format(self.name))
@classmethod
def how_many(cls):
print("We have {:d} robots.".format(cls.population))
droid1 = Robot("R2-D2")
droid1.say_hi()
Robot.how_many()
droid2 = Robot("C-3PO")
droid2.say_hi()
Robot.how_many()
print("\nRobots can do some work here.\n")
print("Robots have finished their work. So let's destroy them.")
droid1.die()
droid2.die()
Robot.how_many()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
この図は、クラス変数とオブジェクト変数の性質を示すのに役立ちます。
「人口」は「ロボット」クラスに属します。したがって、これはクラス変数またはオブジェクトと呼ばれます。
ここでは、人口クラス変数をself.populationではなくRobot.populationと呼びます。
イテレータデザインパターンは、ビヘイビアデザインパターンカテゴリに分類されます。開発者は、ほぼすべてのプログラミング言語でイテレーターパターンに出くわします。このパターンは、基になるレイヤーデザインを理解せずに、コレクション(クラス)の要素に順番にアクセスするのに役立つように使用されます。
イテレーターパターンを実装する方法は?
ここで、イテレーターパターンを実装する方法を見ていきます。
import time
def fib():
a, b = 0, 1
while True:
yield b
a, b = b, a + b
g = fib()
try:
for e in g:
print(e)
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("Calculation stopped")
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
パターンに注目すると、フィボナッチ数列はイテレーターパターンでプリントされています。ユーザーを強制終了すると、次の出力が出力されます-
説明
このPythonコードは、イテレーターパターンに従います。ここでは、インクリメント演算子を使用してカウントを開始します。カウントは、ユーザーによる強制終了で終了します。
辞書はデータ構造であり、キーと値の組み合わせが含まれています。これらは、JSON –JavaScriptオブジェクト表記の代わりに広く使用されています。辞書は、API(アプリケーションプログラミングインターフェイス)プログラミングに使用されます。ディクショナリは、オブジェクトのセットを別のオブジェクトのセットにマップします。辞書は変更可能です。これは、要件に基づいて必要に応じて変更できることを意味します。
Pythonで辞書を実装する方法は?
次のプログラムは、Pythonでの辞書の作成から実装までの基本的な実装を示しています。
# Create a new dictionary
d = dict() # or d = {}
# Add a key - value pairs to dictionary
d['xyz'] = 123
d['abc'] = 345
# print the whole dictionary
print(d)
# print only the keys
print(d.keys())
# print only values
print(d.values())
# iterate over dictionary
for i in d :
print("%s %d" %(i, d[i]))
# another method of iteration
for index, value in enumerate(d):
print (index, value , d[value])
# check if key exist 23. Python Data Structure –print('xyz' in d)
# delete the key-value pair
del d['xyz']
# check again
print("xyz" in d)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
Note −Pythonでの辞書の実装に関連する欠点があります。
欠点
辞書は、文字列、タプル、リストなどのシーケンスデータ型のシーケンス操作をサポートしていません。これらは、組み込みのマッピングタイプに属しています。
Listsデータ構造は、Pythonの用途の広いデータ型であり、角かっこで囲まれたコンマ区切りの値のリストとして記述できます。
構文
構造の基本的な構文は次のとおりです-
List_name = [ elements ];
観察すると、構文は配列のように宣言されていますが、リストに異なるデータ型の要素を含めることができるという唯一の違いがあります。配列には、同じデータ型の要素が含まれています。リストには、文字列、整数、およびオブジェクトの組み合わせを含めることができます。リストは、スタックとキューの実装に使用できます。
リストは変更可能です。これらは必要に応じて変更できます。
リストを実装する方法は?
次のプログラムは、リストの実装を示しています-
my_list = ['p','r','o','b','e']
# Output: p
print(my_list[0])
# Output: o
print(my_list[2])
# Output: e
print(my_list[4])
# Error! Only integer can be used for indexing
# my_list[4.0]
# Nested List
n_list = ["Happy", [2,0,1,5]]
# Nested indexing
# Output: a
print(n_list[0][1])
# Output: 5
print(n_list[1][3])
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
Pythonリストの組み込み関数は次のとおりです-
Append()−リストの最後に要素を追加します。
Extend()−リストの要素を別のリストに追加します。
Insert()−定義されたインデックスにアイテムを挿入します。
Remove()−指定したリストから要素を削除します。
Reverse()−リスト内の要素を逆にします。
sort() −要素を時系列で並べ替えるのに役立ちます。
セットは、反復可能、変更可能であり、重複する要素が含まれていない順序付けられていないコレクションとして定義できます。Pythonでは、セットクラスは数学的なセットの表記です。セットを使用する主な利点は、特定の要素をチェックするための高度に最適化された方法が含まれていることです。
Pythonには、フリーズセットと呼ばれる別のカテゴリが含まれています。これらのセットは、必要な結果を生成するメソッドと演算子のみをサポートする不変オブジェクトです。
セットを実装する方法は?
次のプログラムは、セットの実装に役立ちます-
# Set in Python
# Creating two sets
set1 = set()
set2 = set()
# Adding elements to set1
for i in range(1, 6):
set1.add(i)
# Adding elements to set2
for i in range(3, 8):
set2.add(i)
print("Set1 = ", set1)
print("Set2 = ", set2)
print("\n")
# Union of set1 and set2
set3 = set1 | set2# set1.union(set2)
print("Union of Set1 & Set2: Set3 = ", set3)
# Intersection of set1 and set2
set4 = set1 & set2# set1.intersection(set2)
print("Intersection of Set1 & Set2: Set4 = ", set4)
print("\n")
# Checking relation between set3 and set4
if set3 > set4: # set3.issuperset(set4)
print("Set3 is superset of Set4")
elif set3 < set4: # set3.issubset(set4)
print("Set3 is subset of Set4")
else : # set3 == set4
print("Set3 is same as Set4")
# displaying relation between set4 and set3
if set4 < set3: # set4.issubset(set3)
print("Set4 is subset of Set3")
print("\n")
# difference between set3 and set4
set5 = set3 - set4
print("Elements in Set3 and not in Set4: Set5 = ", set5)
print("\n")
# checkv if set4 and set5 are disjoint sets
if set4.isdisjoint(set5):
print("Set4 and Set5 have nothing in common\n")
# Removing all the values of set5
set5.clear()
print("After applying clear on sets Set5: ")
print("Set5 = ", set5)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
凍結されたセットは、次のプログラムを使用してデモンストレーションできます-
normal_set = set(["a", "b","c"])
# Adding an element to normal set is fine
normal_set.add("d")
print("Normal Set")
print(normal_set)
# A frozen set
frozen_set = frozenset(["e", "f", "g"])
print("Frozen Set")
print(frozen_set)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
キューはオブジェクトのコレクションであり、FIFO(高速入力高速出力)およびLIFO(後入れ先出し)手順に従って単純なデータ構造を定義します。挿入および削除操作は、enqueue そして dequeue 操作。
キューは、キューに含まれるオブジェクトへのランダムアクセスを許可しません。
FIFO手順を実装する方法は?
次のプログラムは、FIFOの実装に役立ちます-
import Queue
q = Queue.Queue()
#put items at the end of the queue
for x in range(4):
q.put("item-" + str(x))
#remove items from the head of the queue
while not q.empty():
print q.get()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
LIFO手順を実装する方法は?
次のプログラムは、LIFO手順の実装に役立ちます-
import Queue
q = Queue.LifoQueue()
#add items at the head of the queue
for x in range(4):
q.put("item-" + str(x))
#remove items from the head of the queue
while not q.empty():
print q.get()
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
優先キューとは何ですか?
優先キューは、順序付けられたキーを使用して一連のレコードを管理し、指定されたデータ構造内の最小または最大のキーを使用してレコードにすばやくアクセスできるようにするコンテナデータ構造です。
優先キューを実装する方法は?
優先キューの実装は次のとおりです-
import Queue
class Task(object):
def __init__(self, priority, name):
self.priority = priority
self.name = name
def __cmp__(self, other):
return cmp(self.priority, other.priority)
q = Queue.PriorityQueue()
q.put( Task(100, 'a not agent task') )
q.put( Task(5, 'a highly agent task') )
q.put( Task(10, 'an important task') )
while not q.empty():
cur_task = q.get()
print 'process task:', cur_task.name
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
文字列のシリアル化は、オブジェクトの状態をバイトストリームに書き込むプロセスです。Pythonでは、シリアル化を有効にするために「pickle」ライブラリが使用されます。このモジュールには、Pythonオブジェクト構造をシリアル化および逆シリアル化するための強力なアルゴリズムが含まれています。「ピクルス」はPythonオブジェクト階層をバイトストリームに変換するプロセスであり、「アンピクル」はその逆の手順です。
酸洗いモジュールのデモンストレーションは次のとおりです-
import pickle
#Here's an example dict
grades = { 'Alice': 89, 'Bob': 72, 'Charles': 87 }
#Use dumps to convert the object to a serialized string
serial_grades = pickle.dumps( grades )
print(serial_grades)
#Use loads to de-serialize an object
received_grades = pickle.loads( serial_grades )
print(received_grades)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
並行性は、並列性と誤解されることがよくあります。並行性とは、独立したコードを体系的に実行するようにスケジュールすることを意味します。この章では、Pythonを使用したオペレーティングシステムの同時実行の実行に焦点を当てます。
次のプログラムは、オペレーティングシステムの同時実行の実行に役立ちます-
import os
import time
import threading
import multiprocessing
NUM_WORKERS = 4
def only_sleep():
print("PID: %s, Process Name: %s, Thread Name: %s" % (
os.getpid(),
multiprocessing.current_process().name,
threading.current_thread().name)
)
time.sleep(1)
def crunch_numbers():
print("PID: %s, Process Name: %s, Thread Name: %s" % (
os.getpid(),
multiprocessing.current_process().name,
threading.current_thread().name)
)
x = 0
while x < 10000000:
x += 1
for _ in range(NUM_WORKERS):
only_sleep()
end_time = time.time()
print("Serial time=", end_time - start_time)
# Run tasks using threads
start_time = time.time()
threads = [threading.Thread(target=only_sleep) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[thread.start() for thread in threads]
[thread.join() for thread in threads]
end_time = time.time()
print("Threads time=", end_time - start_time)
# Run tasks using processes
start_time = time.time()
processes = [multiprocessing.Process(target=only_sleep()) for _ in range(NUM_WORKERS)]
[process.start() for process in processes]
[process.join() for process in processes]
end_time = time.time()
print("Parallel time=", end_time - start_time)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
説明
「マルチプロセッシング」は、スレッドモジュールに似たパッケージです。このパッケージは、ローカルおよびリモートの同時実行性をサポートします。このモジュールにより、プログラマーは特定のシステムで複数のプロセスを使用できるという利点があります。
アンチパターンは、事前定義されたデザインパターンとは反対の戦略に従います。この戦略には、一般的な問題に対する一般的なアプローチが含まれています。これは、形式化することができ、一般に優れた開発手法と見なすことができます。通常、アンチパターンは反対であり、望ましくありません。アンチパターンは、ソフトウェア開発で使用される特定のパターンであり、悪いプログラミング手法と見なされます。
アンチパターンの重要な機能
ここで、アンチパターンのいくつかの重要な機能を見てみましょう。
正しさ
これらのパターンは文字通りコードを壊し、間違ったことをさせます。以下はこれの簡単な説明です-
class Rectangle(object):
def __init__(self, width, height):
self._width = width
self._height = height
r = Rectangle(5, 6)
# direct access of protected member
print("Width: {:d}".format(r._width))
保守性
プログラムは、要件に従って理解および変更が容易である場合、保守可能であると言われます。モジュールのインポートは、保守性の例と見なすことができます。
import math
x = math.ceil(y)
# or
import multiprocessing as mp
pool = mp.pool(8)
アンチパターンの例
次の例は、アンチパターンのデモンストレーションに役立ちます-
#Bad
def filter_for_foo(l):
r = [e for e in l if e.find("foo") != -1]
if not check_some_critical_condition(r):
return None
return r
res = filter_for_foo(["bar","foo","faz"])
if res is not None:
#continue processing
pass
#Good
def filter_for_foo(l):
r = [e for e in l if e.find("foo") != -1]
if not check_some_critical_condition(r):
raise SomeException("critical condition unmet!")
return r
try:
res = filter_for_foo(["bar","foo","faz"])
#continue processing
except SomeException:
i = 0
while i < 10:
do_something()
#we forget to increment i
説明
この例には、Pythonで関数を作成するための良い基準と悪い基準のデモンストレーションが含まれています。
例外の処理も、デザインパターンの主要な基準です。例外は、プログラムの実行中に発生するエラーです。特定のエラーが発生した場合、例外を生成することが重要です。これは、プログラムのクラッシュを抑えるのに役立ちます。
なぜ例外を使用するのですか?
例外は、プログラムのエラーや特別な条件を処理する便利な方法です。指定されたコードでエラーが発生する可能性があるとユーザーが考える場合は、例外処理を使用することが重要です。
例–ゼロ除算
import sys
randomList = ['a', 0, 2]
for entry in randomList:
try:
print("The entry is", entry)
r = 1/int(entry)
break
except:
print("Oops!",sys.exc_info()[0],"occured.")
print("Next entry.")
print()
print("The reciprocal of",entry,"is",r)
出力
上記のプログラムは次の出力を生成します-
例外の発生
特にPythonプログラミングでは、実行時に対応するコードエラーが発生すると、例外が発生します。これは、を使用して強制的に上げることができます“raise” キーワード。
構文
raise KeyboardInterrupt
Traceback (most recent call last):
...
KeyboardInterrupt