设计模式-原型模式-prototype-python

def

用原型实例指定创建对象的种类， 并且通过拷贝这些原型创建新的对象。

usage

● 性能优良
原型模式是在内存二进制流的拷贝， 要比直接new一个对象性能好很多， 特别是要在一个循环体内产生大量的对象时， 原型模式可以更好地体现其优点。
● 逃避构造函数的约束
这既是它的优点也是缺点， 直接在内存中拷贝， 构造函数是不会执行的 。 优点就是减少了约束， 缺点也是减少了约束， 需要大家在实际应用时考虑。

● 资源优化场景
类初始化需要消化非常多的资源， 这个资源包括数据、 硬件资源等。
● 性能和安全要求的场景
通过new产生一个对象需要非常繁琐的数据准备或访问权限， 则可以使用原型模式。
● 一个对象多个修改者的场景

一个对象需要提供给其他对象访问， 而且各个调用者可能都需要修改其值时， 可以考虑使用原型模式拷贝多个对象供调用者使用。

code

class Prototype(object):    value = 'default'    def clone(self, **attrs):        """Clone a prototype and update inner attributes dictionary"""        # Python in Practice, Mark Summerfield        obj = self.__class__()        obj.__dict__.update(attrs)        return objclass PrototypeDispatcher(object):    def __init__(self):        self._objects = {}    def get_objects(self):        """Get all objects"""        return self._objects    def register_object(self, name, obj):        """Register an object"""        self._objects[name] = obj    def unregister_object(self, name):        """Unregister an object"""        del self._objects[name]def main():    dispatcher = PrototypeDispatcher()    prototype = Prototype()    d = prototype.clone()    a = prototype.clone(value='a-value', category='a')    b = prototype.clone(value='b-value', is_checked=True)    dispatcher.register_object('objecta', a)    dispatcher.register_object('objectb', b)    dispatcher.register_object('default', d)    print([{n: p.value} for n, p in dispatcher.get_objects().items()])if __name__ == '__main__':    main()### OUTPUT #### [{'objectb': 'b-value'}, {'default': 'default'}, {'objecta': 'a-value'}]