各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊Python中一个非常有趣的设计模式——观察者模式（Observer Pattern），也叫做发布-订阅模式。这玩意儿听起来高大上，但实际上理解起来很简单，用起来也相当顺手。 什么是观察者模式？（别被名字吓跑！） 想象一下，你订阅了一个你喜欢的博主的博客。只要他一更新文章，你的邮箱就会收到通知。这，就是一个典型的观察者模式！ 简单来说，观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，让多个观察者对象同时监听某一个主题对象。当这个主题对象的状态发生改变时，所有依赖它的观察者对象都会收到通知并自动更新。 这么说可能有点抽象，咱们换个更接地气的例子： 角色 作用 主题（Subject） 相当于那个博主，拥有自己的状态（比如文章内容），并且负责维护一个观察者列表，当状态改变时，通知所有观察者。 观察者（Observer） 相当于你，订阅了博主，当博主更新文章时，你会收到通知。 为什么要用观察者模式？（它能解决什么问题？） 解耦： 主题对象和观察者对象之间是松散耦合的。主题对象不需要知道观察者的具体实现，只需要知道它们实现了观察者接口即可。这使得系统更加灵活，易于扩展 …
Python高级技术之：`Python`的`Proxy`模式：`__getattr__`和`__getattribute__`的实现。
各位观众，各位朋友，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python里一个有点意思的东西——Proxy模式，以及实现它的一大利器：__getattr__和__getattribute__。 先别被这些名字吓跑，其实它们就像是Python世界里的“中间人”或者“代理”，能帮你巧妙地处理对象属性的访问。准备好了吗？咱们这就开始！ 一、什么是Proxy模式？（别跟我说你是第一次听说） 想象一下，你想买演唱会门票，但是官方渠道太难抢了，于是你找了个黄牛，让他帮你搞定。这个黄牛就是个Proxy，他替你和官方售票系统打交道。 在编程世界里，Proxy模式也是类似的概念。它允许你创建一个代理对象，控制对另一个对象的访问。这个代理对象可以执行一些额外的操作，比如： 延迟初始化： 只有在真正需要的时候才创建目标对象。 访问控制： 限制对目标对象某些属性的访问。 日志记录： 记录对目标对象属性的访问情况。 缓存： 缓存目标对象属性的值，避免重复计算。 总之，Proxy模式就像一个“中间人”，可以在访问目标对象之前或之后做一些“手脚”，从而增强或改变原有的行为。 二、__getattr__：属性不存在的 …
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Python高级技术之：`Python`的`Decorator`模式：从`Python`语法糖到设计模式的演变。
各位听众，大家好！今天咱们来聊聊Python里一个既神秘又实用的小玩意儿——Decorator，也就是装饰器。别害怕“设计模式”这四个字，听我慢慢道来，保证你听完觉得，这玩意儿，真香！ 开场白：生活中的“装饰” 话说回来，啥叫装饰器？咱先从生活中找找感觉。你想啊，你穿一件普通的白T恤，挺朴素的吧？但要是你往上面印个喜欢的图案，或者戴条项链，甚至穿个外套，是不是感觉立刻就不一样了？这不就是给T恤“装饰”了一下嘛！ Python里的装饰器，作用也差不多，就是给函数或者类“装饰”一下，给它添点新功能，但又不改变它原本的代码。 第一幕：函数“变身”大法 最简单的装饰器，其实就是个函数。这个函数接收另一个函数作为参数，然后返回一个“增强版”的函数。 def say_hello(name): return f”Hello, {name}!” def make_uppercase(func): def wrapper(name): original_result = func(name) modified_result = original_result.upper() return modifie …
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Python高级技术之：`Python`的`Adapter`模式：在处理不兼容接口时的应用。
咳咳，各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“Python魔法学院”，我是你们的魔法导师，今天咱们来聊聊一个在软件开发中非常实用的“变形术”——Adapter模式。 开场白：接口不兼容的烦恼 想象一下，你正在组装一个乐高机器人，辛辛苦苦拼了大半天，结果发现电机接口和主控板的接口压根不一样！这感觉是不是很崩溃？在软件开发中，我们也经常遇到类似的问题。不同的组件、不同的系统，它们提供的接口可能不一样，没法直接对接，这就让人很头疼。 Adapter模式就是来解决这个问题的，它就像一个万能转换器，能让原本不兼容的接口协同工作，让你的乐高机器人顺利启动。 什么是Adapter模式？ 简单来说，Adapter模式是一种结构型设计模式，它的核心思想是：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 这听起来有点抽象，没关系，咱们用一个通俗的比喻来解释： 假设你有一台老式的欧洲电器，它的插头是欧标的，而你家的插座是国标的，没法直接用。这时候，你就需要一个转换插头（也就是Adapter），把欧标插头转换成国标插头，这样才能给你的电 …
Python高级技术之：`Python`的`Strategy`模式：如何实现可插拔的算法。
嘿，大家好！今天咱们来聊聊Python的Strategy模式，这玩意儿可是个好东西，能让你的代码变得像乐高积木一样，想换个算法就换个算法，灵活得不要不要的。 一、啥是Strategy模式？别搞得神神秘秘的。 简单来说，Strategy模式就是定义一系列的算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互相替换，并且让算法的变化独立于使用算法的客户。 听起来有点绕？没关系，咱用人话解释： 假设你要去旅行，去不同的地方可能选择不同的交通方式： 去隔壁城市：坐高铁🚄 去国外：坐飞机✈️ 去郊区：开车🚗 这里的“去旅行”就是你的主程序，而“高铁”、“飞机”、“开车”就是不同的策略（Strategy）。 你可以根据不同的目的地（也就是不同的条件），选择不同的策略。 二、Strategy模式的组成部分，一个都不能少。 Strategy模式主要由以下几个部分组成： Context（环境类）： 负责维护一个Strategy对象的引用，并定义一个执行策略的方法。 就像你这个“人”，知道要“去旅行”，并且决定使用哪个交通工具。 Strategy（策略接口）： 定义所有策略类需要实现的接口。 就像“交通工具”这个抽象 …
Python高级技术之：`Python`的`Iterator`和`Generator`模式：`PEP 234`和`PEP 255`的设计思想。
各位听众，大家好！今天我们来聊聊Python里两个既强大又有点神秘的概念：Iterator（迭代器）和Generator（生成器）。它们就像Python的内功心法，学会了能让你写出更优雅、更高效的代码。而且，我们还要深入探讨这两个概念背后的设计思想，也就是PEP 234和PEP 255。 准备好了吗？让我们开始吧！ 开场白：为什么要关注迭代器和生成器？ 设想一下，你要处理一个巨大的文件，比如几GB甚至几TB的日志文件。如果一次性把所有数据都加载到内存里，那你的电脑可能会直接崩溃。这时候，迭代器和生成器就派上用场了。它们允许你逐个处理数据，而不是一次性加载所有数据，从而大大节省了内存。 更重要的是，它们是Python中很多高级特性的基石，比如列表推导式、生成器表达式、itertools模块等等。理解了它们，你才能更好地掌握Python的精髓。 第一部分：Iterator（迭代器）—— 披着羊皮的狼？ 首先，我们来认识一下迭代器。迭代器，顾名思义，就是用来迭代的。但是，迭代器到底是什么？ 简单来说，一个对象如果实现了__iter__()和__next__()这两个方法，那么它就是一个迭代器 …
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Python高级技术之：`Python`的`Factory`模式：在创建复杂对象时的应用。
各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Python里的“工厂模式”，这玩意儿听起来好像很高大上，但其实核心思想特别简单，用人话说就是：“想要啥，跟工厂说一声，工厂给你造出来，你不用管它咋造的。” 咱们先从一个实际例子入手，看看为啥需要这玩意儿。 一、 场景：多种支付方式 假设我们要做一个电商网站，支付方式有很多种：支付宝、微信、银行卡、信用卡等等。每种支付方式都有自己的处理逻辑，比如支付宝需要跳转到支付宝页面，微信需要调起微信APP等等。 如果直接在订单处理的代码里写死这些逻辑，那代码就会变成这样： def process_order(order, payment_method): if payment_method == “alipay”: # 支付宝支付逻辑 print(“跳转到支付宝页面…”) # … elif payment_method == “wechat”: # 微信支付逻辑 print(“调起微信APP…”) # … elif payment_method == “bankcard”: # 银行卡支付逻辑 print(“跳转到银行卡支付页面…”) # …
Python高级技术之：`Python`的`Singleton`模式：实现方式、优缺点与`Pythonic`替代方案。
各位观众，各位朋友，大家好！欢迎来到“Python高级技术之Singleton模式”专场。我是今天的讲师，江湖人称“代码段子手”，希望能用最轻松幽默的方式，带大家彻底搞懂这个听起来高大上，用起来却可能让你踩坑的Singleton模式。 开场白：Singleton，你为何而来？ 话说江湖上，面向对象编程的世界里，类就像一座座工厂，可以源源不断地生产对象。但有时候，我们只需要一座工厂，而且必须保证全天下只有一个，这就是Singleton模式的用武之地。 想象一下，你开发的系统需要一个全局的配置管理器，或者一个数据库连接池。如果每次需要都创建一个新的对象，那内存还不得炸了？Singleton模式就是为了解决这类问题而生的，它确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 第一幕：Singleton的几种常见实现方式 接下来，我们来看看Singleton在Python中是如何“化身”的。 1. 最原始的姿势：利用模块（Module） 这是最简单，也是最Pythonic的实现方式。Python的模块在第一次导入时会被执行，之后每次导入都只是引用同一个模块对象。 # my_singleton.py …
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Python高级技术之：`Python`中的`Message Queue`：`Celery`和`RabbitMQ`在异步任务中的实践。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，Bug终结者，今天咱们不聊风花雪月，就来聊聊Python世界里的“快递小哥”——消息队列。 没错，今天的主题就是：Python中的Message Queue，特别是Celery和RabbitMQ在异步任务中的实践。 准备好了吗？让我们一起踏上这段降妖伏魔的旅程吧！ 一、 为什么要用“快递小哥”？ 想象一下，你在网上购物，点了个“立即购买”，然后浏览器就卡死不动了，等了半天啥反应都没有，你会不会想把电脑砸了？ 这就是同步任务的弊端。 用户请求直接触发耗时操作，用户必须等待，用户体验极差！ 而异步任务呢？ 你点了“立即购买”，页面告诉你“订单已提交，正在处理…”，然后你就可以继续逛其他商品了。 订单处理（扣款、生成订单等等）在后台默默进行。 这就是异步任务的魅力！ 那么，问题来了，怎么实现异步呢？ 这就需要我们的“快递小哥”——消息队列上场了。 二、 “快递小哥”的原理：消息队列 消息队列（Message Queue，简称MQ）就像一个中转站。 应用程序A（生产者）把消息扔到MQ里，应用程序B（消费者）从MQ里取出消息进行处理。 生产者和 …
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Python高级技术之：`Python`的`CQRS`（命令查询责任分离）模式：在读写分离系统中的应用。
早上好，各位！今天咱们来聊聊一个听起来高大上，但其实也能很接地气的玩意儿——CQRS，也就是命令查询责任分离。别怕，这玩意儿不是火箭科学，咱们用大白话把它掰开了揉碎了讲明白，保证你听完能上手。 CQRS是个啥？别急，先来个小故事 想象一下，你开了一家银行。以前，存钱、取钱、查余额都在同一个窗口办理。这窗口既要处理复杂的存取款逻辑，又要快速响应查询余额的需求，简直忙得焦头烂额。 CQRS就像是把银行窗口拆分成两个： 命令窗口： 专门负责处理存钱、取钱等“命令”操作，这些操作会改变银行账户的状态。 查询窗口： 专门负责快速查询余额，它只读数据，不改变账户状态。 这样一来，命令窗口可以专注于处理业务逻辑，查询窗口可以针对查询进行优化，互不干扰，效率嗖嗖地往上涨。 CQRS的官方定义 CQRS (Command Query Responsibility Segregation) 是一种架构模式，它将应用程序的读取（Queries）和写入（Commands）操作分离到不同的模型中。简单来说，就是读写分离。 为什么要用CQRS？ CQRS 主要解决的是复杂的业务场景下，读写操作对性能和可维护性带来 …