说说如何使用 Python 函数实现策略模式

假设某电商平台网店制定了下述折扣规则：
A. 有 1000 或以上积分的顾客，每个订单享 5% 折扣；
B. 同一订单中，单个商品的数量达到 20 个或以上，享 10% 折扣；
C. 订单中的不同商品达到 10 个或以上，享 7% 折扣。

为了方便说明问题，我们假定一个订单一次只能享用一个折扣。

这个功能很明显应该采用策略设计模式，我们先画出类图：

类图属性栏中的 - 表示 private¹。

虚线三角箭头表示类实现关系，实现类指向接口；虚线箭头表示类依赖关系，箭头指向依赖类。

1 传统实现方式

1.1 定义

代码实现如下：

from abc import ABC, abstractmethod
from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:

    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.price = price
        self.quantity = quantity
        self.product = product

    def total(self):
        return self.price * self.quantity


class Order:
    def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
        self.promotion = promotion
        self.cart = cart
        self.customer = customer

    def total(self):
        if not hasattr(self, '__total'):
            self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
        return self.__total

    def due(self):
        if self.promotion is None:
            discount = 0
        else:
            discount = self.promotion.discount(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:2f}>'
        return fmt.format(self.total(), self.due())


class Promotion(ABC):

    @abstractmethod
    def discount(self, order):
        '''折扣'''


class FidelityPromo(Promotion):
    '''有 1000 或以上积分的顾客，每个订单享 5% 折扣'''

    def discount(self, order):
        return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


class BulkItemPromo(Promotion):
    '''同一订单中，单个商品的数量达到 20 个或以上，享 10% 折扣'''

    def discount(self, order):
        discount = 0
        for item in order.cart:
            if item.quantity >= 20:
                discount += item.total() * .1
        return discount


class LargeOrderPromo(Promotion):
    '''订单中的不同商品达到 10 个或以上，享 7% 折扣'''

    def discount(self, order):
        distinct_items = {item.product for item in order.cart}
        if len(distinct_items) >= 10:
            return order.total() * .07
        return 0

1. 在 Python 3.4 + 中，声明抽象基类最简单的方式是子类化 abc.ABC。ABC 模块提供了一个元类 ABCMeta，可以用来定义抽象类，另外还提供一个工具类 ABC，通过它可以按照继承的方式来定义抽象基类²。其中的 @abc.abstractmethod 是用于声明抽象方法的装饰器，类似于 Java 中的注解。

2. 我们利用 namedtuple 创建了一个具名元组。Python 引入了 collections.namedtuple 这个工厂函数，用来构造一个带字段名的元组³。

3. 然后定义了三个策略类，它们都继承自 Promotion，并实现了各自的 discount() 方法。

1.2 使用

joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

result = Order(joe, cart, FidelityPromo())
logging.info('result -> %s', result)

result = Order(ann, cart, FidelityPromo())
logging.info('result -> %s', result)

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 5), LineItem('apple', 10, 1.5)]
result = Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo())
logging.info('result -> %s', result)

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
result = Order(joe, long_order, LargeOrderPromo())
logging.info('result -> %s', result)

运行结果：

1. 首先定义了两个顾客，一个是 Joe，他的积分是 0；另一个是 Ann，她的积分是 1100。

2. 接着定义了一个包含三件水果的购物车。

3. 然后分别对 Joe 与 Ann，应用 FidelityPromo 策略，依据积分来确定折扣。因为 Ann 的积分超过了 1000，所以她最终只需要付款 39.9 即可。

4. 其它示例也是根据所选择的策略，来计算最终的付款金额。

2 Python 函数实现方式

我们来改写之前的示例，使用函数方式来定义策略模式。

from collections import namedtuple

Customer = namedtuple('Customer', 'name fidelity')


class LineItem:

    def __init__(self, product, quantity, price):
        self.price = price
        self.quantity = quantity
        self.product = product

    def total(self):
        return self.price * self.quantity


class Order:
    def __init__(self, customer, cart, promotion=None):
        self.promotion = promotion
        self.cart = cart
        self.customer = customer

    def total(self):
        if not hasattr(self, '__total'):
            self.__total = sum(item.total() for item in self.cart)
        return self.__total

    def due(self):
        if self.promotion is None:
            discount = 0
        else:
            discount = self.promotion(self)
        return self.total() - discount

    def __repr__(self):
        fmt = '<Order total: {:.2f} due: {:2f}>'
        return fmt.format(self.total(), self.due())


def FidelityPromo(order):
    '''有 1000 或以上积分的顾客，每个订单享 5% 折扣'''
    return order.total() * .05 if order.customer.fidelity >= 1000 else 0


def BulkItemPromo(order):
    '''同一订单中，单个商品的数量达到 20 个或以上，享 10% 折扣'''

    discount = 0
    for item in order.cart:
        if item.quantity >= 20:
            discount += item.total() * .1
    return discount


def LargeOrderPromo(order):
    '''订单中的不同商品达到 10 个或以上，享 7% 折扣'''

    distinct_items = {item.product for item in order.cart}
    if len(distinct_items) >= 10:
        return order.total() * .07
    return 0

使用示例：

joe = Customer('John Doe', 0)
ann = Customer('Ann Smith', 1100)
cart = [LineItem('banana', 4, .5), LineItem('apple', 10, 1.5), LineItem('watermellon', 5, 5.0)]

result = Order(joe, cart, FidelityPromo)
logging.info('result -> %s', result)

result = Order(ann, cart, FidelityPromo)
logging.info('result -> %s', result)

banana_cart = [LineItem('banana', 30, 5), LineItem('apple', 10, 1.5)]
result = Order(joe, banana_cart, BulkItemPromo)
logging.info('result -> %s', result)

long_order = [LineItem(str(item_code), 1, 1.0) for item_code in range(10)]
result = Order(joe, long_order, LargeOrderPromo)
logging.info('result -> %s', result)

运行结果与传统写法一致。因为无须定义抽象类，所以也不需要引入 ABC 模块；而且函数式的写法也比类的写法更加简洁。

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策略类本质上就是处理并输出数据，如果也不需要维护内部状态，我们就可以使用函数来替换实现。函数式写法相比抽象类写法，会更加轻量。

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1. UML类图.
2. abc --- 抽象基类.
3. 说说 Python 的具名元组.
4. Luciano Ramalho (作者)，安道，吴珂 (译者)．流畅的Python[M]．人民邮电出版社，2017:280-291.