Python 重构“策略”模式：用函数简化设计模式的实践

在软件设计中，设计模式是解决问题的通用模板。但随着编程语言特性的发展，某些经典模式可以通过更简洁的方式实现。本文以电商促销折扣场景为例，演示如何通过函数重构“策略”模式，减少代码量并提升可维护性。

经典策略模式实现

• 核心概念
  上下文（Context）：订单（Order）类，负责计算总价和应用折扣。
• 策略接口（Strategy）：
  抽象类Promotion，定义discount方法。
• 具体策略（Concrete Strategies）：
  三个子类分别实现不同折扣规则。

class Promotion(ABC):
    @abstractmethod 
    def discount(self, order):
        """返回折扣金额（正值）"""
 
class FidelityPromo(Promotion):
    def discount(self, order):
        return order.total()  * .05 if order.customer.fidelity  >= 1000 else 0 

• 实现特点
  每个策略类仅包含一个方法，且无状态。
  需手动实例化策略对象并传递给订单。

函数重构策略模式

• 核心思想
  将策略类转换为函数，利用Python的一等函数特性简化代码：

def fidelity_promo(order):
    return order.total()  * .05 if order.customer.fidelity  >= 1000 else 0 
 
def bulk_item_promo(order):
    discount = 0 
    for item in order.cart: 
        if item.quantity  >= 20:
            discount += item.total()  * .1
    return discount 

优势对比

动态选择最佳策略

简单实现

通过遍历函数列表计算最大折扣：

promos = [fidelity_promo, bulk_item_promo, large_order_promo]
def best_promo(order):
    return max(promo(order) for promo in promos)

动态收集策略

利用模块内省自动发现所有策略函数：

from inspect import isfunction 
promos = [func for name, func in getmembers(promotions, isfunction) 
          if name.endswith('_promo')  and name != 'best_promo']

重构总结

适用场景：当策略无状态且仅需单次计算时，函数重构能大幅提升开发效率。若需维护策略状态，则仍需使用类实现。

通过这一重构实践，我们不仅减少了代码冗余，还充分利用了Python的函数特性，展现了设计模式与语言特性的结合之美。