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8面向对象编程(上篇)
9面向对象编程(下篇)
10十大数据结构
11包和模块使用总结
12Python 正则使用专题总结
真正理解设计模式
设计模式是无数开发者前辈，经过大量编码实践，总结下来的一套能提高程序扩展性、可复用性的哲学。它就像建筑大师多年经验沉淀下来的楼宇设计方法，又像武侠小说中的武林高手击败对手的武林秘籍。
1 设计模式的由来
实话讲，很多开发者初次接触设计模式时，觉得它太玄学，明明封装为一个对象就能解决问题，为啥非要创建多个对象，各个对象还有引用关系，既不简约，也不可读。学完几个设计模式，最后真心觉得设计模式没用！
直到接手一个大项目时，对设计模式的认识才渐渐有所改变。客户的需求总会变，几天一个样。于是，开发者总要去改动原来的类或方法。好不容易上线，客户需求还在变，于是开发者再回去修改原来的方法。客户新需求确实实现了，但不要求改动的某些功能却意外出现bug，这令开发者非常挠头。
于是，这些前辈们，痛定思定，要设计出一套开发模式，既能保证住原功能的稳定性，同时也能实现客户需求变化。
这才有了设计模式。
2 面向特定场景
前辈们发现，为了同时实现原功能和新功能，一种设计模式很难做到。不同的需求场景，对应开发出不同的设计模式，久而久之，沉淀下十几种经典常用的设计模式。
这些设计模式大概可分类为：创建对象的设计方法，定义行为的设计方法。至于创建对象的设计模式，前辈们根据具体的场景不同，又制定出几种方法；定义行为的方法，也根据场景不同定义出不同的设计方法。
3 对象工厂
这是一种创建对象的设计模式。诞生它的初衷之一，是因为设计出了多个子类，导致这些类的使用者调用起来不是很便捷，于是他们对开发这些类的作者提出需求，需要增加一个对象工厂类来管理子类，由对象工厂组装出不同的子类对象。
这样，使用者只需找到对象工厂类，调用它创建出工厂里的任意一个对象。
大家注意：设计模式与具体的实现语言无关，它是一种提高面向对象可复用性、可扩展性的设计思想。一般来讲，设计模式普遍使用的语言包括：Java、C#、Python等。
此处是讲设计模式，简化语言实现，重点帮助大家理解设计模式，因此不要纠结语法，你可以理解为下面是伪代码
首先定义一个接口：
class Interface(object): def createCar(): pass
如下定义 3 个实现接口的类：
class A(Interface): def createCar(): print('A-method') class B(Interface): def createCar(): print('B-method') class C(Interface): def createCar(): print('C-method')
创建一个对象工厂，专门用于创建A或B或C：
class CarFactory(object): def getObject(methodStr): if methodStr == 'A': return A() # 返回A对象 if methodStr == 'B': return B() if methodStr == 'C': return C()
使用时，通过 CarFactory().getObject('C') 得到C对象，调用C对象的方法createCar就能根据此方法造车。
4 思考一下
学习设计模式的最终目标是要用到实际开发中，要灵活运用，要养成一种使用直觉。上版对象工厂实现，大家对其有何预期？
首先来看，如果将来生成Car又增加一种D方法，于是乎，需要增加下面的代码:
新增一个类D，这是没有问题的，符合面向对象的可扩展性：
class D(Interface): def createCar(): print('D-method')
但是对象工厂CarFactory这个模块就要修改内部的方法getObject，增加一条生成D对象的分支。但这确实破坏了类的封装！
为解决此问题，实际上还可以进一步抽象，进一步扩展出几个类。比如增加一个抽象工厂类：
class CarFactoryInterface(object): pass
重新创建一个实现接口的工厂类：CarFactoryExtend，从而不用修改用来的类文件。
class CarFactoryExtend(CarFactoryInterface): def getObject(methodStr): if methodStr == 'A': return A() # 返回A对象 if methodStr == 'B': return B() if methodStr == 'C': return C() if methodStr == 'D': return D()
以上设计模式就是所谓的抽象工厂模式。你看，这些设计模式的形成都是由需求背景的。因此，不是先有设计模式后，开发者们循着设计模式去解决实际需求；而恰恰相反，是有了源源不断的开发需求后，日积月累沉淀下这十几种实际模式。并被后来的开发者们争相模仿学习，更是被领悟其思想精髓者，大呼其好用。
5 设计禁忌
设计模式的几个禁忌，大概总结为以下几点：
不是越抽象越好，也不是不抽象，而是要把握好一个度； 继承链条的根不要是具体的实现类，因为具体不等于抽象，根最好是接口或抽象类； 不要生搬硬套各种设计模式，虽然每个模式都有一个标准版本，但日常使用一般不是死板的模仿，一个角色都不能少； 设计模式不是无用的，如果喜欢总结，再工作几年后，脑子里会有几个常用设计模式； 没有一个通用的设计模式，一个设计模式往往只针对某个特定场景。6 练习一个设计模式
有一种设计模式常被用于算法开发，先不说它的名字，我们根据实际的需求场景，倒推出这个设计模式。
解决某个特定问题可以使用策略A类里的方法solve:
class A(object): def solver(): print('A method')
后来又发明方法B类：
class B(object): def solver(): print('B method')
设计模式最重要一条：继承链条的根要是抽象类或接口，因此提取出接口StrategyInterface:
class StrategyInterface(object): def solver(): # 这是接口的方法 pass
所以，A类和B类稍作修改：
class A(StrategyInterface): def solver(): print('A method') class B(StrategyInterface): def solver(): print('B method')
使用方在使用这些策略时，到底该使用哪个策略呢？为了方便策略管理，又多出一个策略管理类：
class StrategyContext(object)： def setStrategy(StrategyInterface): self.strategy = StrategyInterface def callMethod(): print('context of strategy') self.strategy.solver() print('done')# other things
实际使用时的方法：
context = StrategyContext() context.setStrategy(A()) context.callMethod()
以上就是策略模式，是一种关于行为控制的设计模式。
如果不想要StrategyContext类，实际使用时的方法如下：
StrategyInterface strategy = A() print('before strategy') strategy.solver() print('done')# other things
这样又未尝不可呢，继承链收敛于接口，只不过使用者需要多写一些可能不是"太标准"的代码。依赖于设计模式，又能独立思考某些设计模式，这样更有可能灵活使用设计模式。
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