这篇文章主要介绍Python中行为型观察者模式的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
观察者模式,必须包含 “观察者” 和 “被观察者” 这两个角色,并且观察者和被观察者之间存在 “观察” 的逻辑关联,当被观察者发生改变的时候,观察者就会观察到这样的变化,并且做出相应的响应。例如:业务数据是被观察者,用户界面是观察者。
实际上,观察者模式大部分都是一对多的关系,可以多个观察者对象同时观察某一个被观察对象。
观察者模式的实现思路是:核心的抽象类用于管理所有依赖它的其他类,当核心类发生变动时,主动通知并更新其他类。
一个抽象模型有两个方面,其中一个方面依赖于另一个方面。将这些方面封装在独立的对象中使它们可以各自独立地改变和复用。
一个对象的改变将导致其他一个或多个对象也发生改变,而不知道具体有多少对象将发生改变,可以降低对象之间的耦合度。
一个对象必须通知其他对象,而并不知道这些对象是谁。
需要在系统中创建一个触发链,A 对象的行为将影响 B 对象,B 对象的行为将影响 C 对象,…。可以使用观察者模式创建一种链式触发机制。
当客户的数量减少到阀值时,销售将通知工厂减少生产量、同时通知人力资源开始裁员,反之则增加。
classObserver:"""观察者核心类,销售人员"""def__init__(self):self._number=Noneself._department=[]@propertydefnumber(self):returnself._number@number.setterdefnumber(self,value):self._number=valueprint('当前客户数:{}'.format(self._number))forobjinself._department:obj.change(value)print('------------------')defnotice(self,department):"""相关部门"""self._department.append(department)classHr:"""观察者类,人事部门"""defchange(self,value):ifvalue<10:print("人事变动:裁员")elifvalue>20:print("人事变动:扩员")else:print("人事不受影响")classFactory:"""观察者类,工厂类"""defchange(self,value):ifvalue<15:print("生产计划变动:减产")elifvalue>25:print("生产计划变动:增产")else:print("生产计划保持不变")if__name__=='__main__':observer=Observer()hr=Hr()factory=Factory()observer.notice(hr)observer.notice(factory)observer.number=10observer.number=15observer.number=20observer.number=25
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