Python編程應(yīng)用設(shè)計(jì)原則的示例分析

這篇文章主要介紹Python編程應(yīng)用設(shè)計(jì)原則的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

1、單一職責(zé)原則 SRP

單一職責(zé)原則（Single Responsibility Principle）這個(gè)原則的英文描述是這樣的：A class or module should have a single responsibility。如果我們把它翻譯成中文，那就是：一個(gè)類或者模塊只負(fù)責(zé)完成一個(gè)職責(zé)（或者功能）。

讓我們舉一個(gè)更簡單的例子，我們有一個(gè)數(shù)字 L = [n1, n2, …, nx] 的列表，我們計(jì)算一些數(shù)學(xué)函數(shù)。例如，計(jì)算最大值、平均值等。

一個(gè)不好的方法是讓一個(gè)函數(shù)來完成所有的工作：

import numpy as np
 
def math_operations(list_):
    # Compute Average
    print(f"the mean is {np.mean(list_)}")
    # Compute Max
    print(f"the max is {np.max(list_)}") 
 
math_operations(list_ = [1,2,3,4,5])
# the mean is 3.0
# the max is 5

實(shí)際開發(fā)中，你可以認(rèn)為 math_operations 很龐大，揉雜了各種功能代碼。

為了使這個(gè)更符合單一職責(zé)原則，我們應(yīng)該做的第一件事是將函數(shù) math_operations 拆分為更細(xì)粒度的函數(shù)，一個(gè)函數(shù)只干一件事：

def get_mean(list_):
    '''Compute Max'''
    print(f"the mean is {np.mean(list_)}") 
def get_max(list_):
    '''Compute Max'''
    print(f"the max is {np.max(list_)}") 
def main(list_): 
    # Compute Average
    get_mean(list_)
    # Compute Max
    get_max(list_)
main([1,2,3,4,5])
# the mean is 3.0
# the max is 5

這樣做的好處就是：

• 易讀易調(diào)試，更容易定位錯(cuò)誤。

• 可復(fù)用，代碼的任何部分都可以在代碼的其他部分中重用。

• 可測(cè)試，為代碼的每個(gè)功能創(chuàng)建測(cè)試更容易。

但是要增加新功能，比如計(jì)算中位數(shù)，main 函數(shù)還是很難維護(hù)，因此還需要第二個(gè)原則：OCP。

2、開閉原則 OCP

開閉原則（Open Closed Principle）就是對(duì)擴(kuò)展開放，對(duì)修改關(guān)閉，這可以大大提升代碼的可維護(hù)性，也就是說要增加新功能時(shí)只需要添加新的代碼，不修改原有的代碼，這樣做即簡單，也不會(huì)影響之前的單元測(cè)試，不容易出錯(cuò)，即使出錯(cuò)也只需要檢查新添加的代碼。

上述代碼，可以通過將我們編寫的所有函數(shù)變成一個(gè)類的子類來解決這個(gè)問題。代碼如下：

import numpy as np
from abc import ABC, abstractmethod
class Operations(ABC):
    '''Operations'''
    @abstractmethod
    def operation():
        pass
class Mean(Operations):
    '''Compute Max'''
    def operation(list_):
        print(f"The mean is {np.mean(list_)}") 
class Max(Operations):
    '''Compute Max'''
    def operation(list_):
        print(f"The max is {np.max(list_)}") 
class Main:
    '''Main'''
    def get_operations(list_):
        # __subclasses__ will found all classes inheriting from Operations
        for operation in Operations.__subclasses__():
            operation.operation(list_)
if __name__ == "__main__":
    Main.get_operations([1,2,3,4,5])
# The mean is 3.0
# The max is 5

如果現(xiàn)在我們想添加一個(gè)新的操作，例如：median，我們只需要添加一個(gè)繼承自 Operations 類的 Median 類。新形成的子類將立即被 __subclasses__()接收，無需對(duì)代碼的任何其他部分進(jìn)行修改。

3、里氏替換原則 (LSP)

里式替換原則的英文是 Liskov Substitution Principle，縮寫為 LSP。這個(gè)原則最早是在 1986 年由 Barbara Liskov 提出，他是這么描述這條原則的：

If S is a subtype of T, then objects of type T may be replaced with objects of type S, without breaking the program。

也就是說 子類對(duì)象能夠替換程序中父類對(duì)象出現(xiàn)的任何地方，并且保證原來程序的邏輯行為不變及正確性不被破壞。

實(shí)際上，里式替換原則還有另外一個(gè)更加能落地、更有指導(dǎo)意義的描述，那就是按照協(xié)議來設(shè)計(jì)，子類在設(shè)計(jì)的時(shí)候，要遵守父類的行為約定（或者叫協(xié)議）。父類定義了函數(shù)的行為約定，那子類可以改變函數(shù)的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)邏輯，但不能改變函數(shù)原有的行為約定。這里的行為約定包括：函數(shù)聲明要實(shí)現(xiàn)的功能；對(duì)輸入、輸出、異常的約定；甚至包括注釋中所羅列的任何特殊說明。

4、接口隔離原則 (ISP)

接口隔離原則的英文翻譯是 Interface Segregation Principle，縮寫為 ISP。Robert Martin 在 SOLID 原則中是這樣定義它的：Clients should not be forced to depend upon interfaces that they do not use。

直譯成中文的話就是：客戶端不應(yīng)該被強(qiáng)迫依賴它不需要的接口。其中的 客戶端 ，可以理解為接口的調(diào)用者或者使用者。

舉個(gè)例子：

from abc import ABC, abstractmethod
class Mammals(ABC):
    @abstractmethod
    def swim(self) -> bool:
        pass
    @abstractmethod
    def walk(self) -> bool:
        pass
class Human(Mammals):
    def swim(self)-> bool:
        print("Humans can swim")
        return True 
    def walk(self)-> bool:
        print("Humans can walk")
        return True 
class Whale(Mammals):
     def walk(self) -> bool:
        print("Whales can't walk")
        return False
     def swim(self):
        print("Whales can swim")
        return True 
human = Human()
human.swim()
human.walk()
whale = Whale()
whale.swim()
whale.walk()

執(zhí)行結(jié)果：

Humans can swim
Humans can walk
Whales can swim
Whales can't walk

事實(shí)上，子類鯨魚不應(yīng)該依賴它不需要的接口 walk，針對(duì)這種情況，就需要對(duì)接口進(jìn)行拆分，代碼如下：

from abc import ABC, abstractmethod
class Swimer(ABC): 
    @abstractmethod
    def swim(self) -> bool:
        pass
class Walker(ABC):
    @abstractmethod
    def walk(self) -> bool:
        pass
class Human(Swimer,Walker):
    def swim(self)-> bool:
        print("Humans can swim")
        return True
    def walk(self)-> bool:
        print("Humans can walk")
        return True
class Whale(Swimer):
    def swim(self):
        print("Whales can swim")
        return True
human = Human()
human.swim()
human.walk()
whale = Whale()
whale.swim()

5、依賴反轉(zhuǎn)原則 (DIP)

依賴反轉(zhuǎn)原則的英文翻譯是 Dependency Inversion Principle，縮寫為 DIP。英文描述：High-level modules shouldn't depend on low-level modules. Both modules should depend on abstractions. In addition, abstractions shouldn't depend on details. Details depend on abstractions。

我們將它翻譯成中文，大概意思就是：高層模塊不要依賴低層模塊。高層模塊和低層模塊應(yīng)該通過抽象（abstractions）來互相依賴。除此之外，抽象不要依賴具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)依賴抽象。

在調(diào)用鏈上，調(diào)用者屬于高層，被調(diào)用者屬于低層，我們寫的代碼都屬于低層，由框架來調(diào)用。在平時(shí)的業(yè)務(wù)代碼開發(fā)中，高層模塊依賴低層模塊是沒有任何問題的，但是在框架層面設(shè)計(jì)的時(shí)候，就要考慮通用性，高層應(yīng)該依賴抽象的接口，低層應(yīng)該實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的接口。如下圖所示：

也就是說本來 ObjectA 依賴 ObjectB，但為了擴(kuò)展后面可能會(huì)有 ObjectC，ObjectD，經(jīng)常變化，因此為了頻繁改動(dòng)，讓高層模塊依賴抽象的接口 interface，然后讓 ObjectB 也反過來依賴 interface，這就是依賴反轉(zhuǎn)原則。

舉個(gè)例子，wsgi 協(xié)議就是一種抽象接口，高層模塊有 uWSGI，gunicorn等，低層模塊有 Django，F(xiàn)lask 等，uWSGI，gunicorn 并不直接依賴 Django，F(xiàn)lask，而是通過 wsgi 協(xié)議進(jìn)行互相依賴。

依賴倒置原則概念是高層次模塊不依賴于低層次模塊。看似在要求高層次模塊，實(shí)際上是在規(guī)范低層次模塊的設(shè)計(jì)。低層次模塊提供的接口要足夠的抽象、通用，在設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮高層次模塊的使用種類和場景。明明是高層次模塊要使用低層次模塊，對(duì)低層次模塊有依賴性。現(xiàn)在反而低層次模塊需要根據(jù)高層次模塊來設(shè)計(jì)，出現(xiàn)了「倒置」的顯現(xiàn)。

這樣設(shè)計(jì)好處有兩點(diǎn)：

• 低層次模塊更加通用，適用性更廣

• 高層次模塊沒有依賴低層次模塊的具體實(shí)現(xiàn)，方便低層次模塊的替換

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