Какие паттерны проектирования ООП часто используются в Python?

В Python, как и в других объектно-ориентированных языках, активно применяются различные паттерны проектирования для создания гибкого, расширяемого и поддерживаемого кода. Вот некоторые из часто используемых паттернов:

1. Singleton (Одиночка)

   • Назначение: Гарантирует, что у класса есть только один экземпляр, и предоставляет глобальную точку доступа к нему. Это полезно для объектов, которые должны быть уникальными в системе, например, менеджеры конфигурации, пулы соединений или логирование.

   • Пример реализации в Python (через __new__):

     class Singleton:
         _instance = None
     
         def __new__(cls):
             if cls._instance is None:
                 cls._instance = super().__new__(cls)
             return cls._instance
     
     # Использование:
     s1 = Singleton()
     s2 = Singleton()
     print(s1 is s2) # Выведет True

2. Factory Method (Фабричный метод)

   • Назначение: Определяет интерфейс для создания объекта, но позволяет подклассам решать, какой класс инстанцировать. Это делегирует создание объектов подклассам, делая систему более гибкой к изменениям в типах создаваемых объектов.

   • Пример:

     from abc import ABC, abstractmethod
     
     class Product(ABC):
         @abstractmethod
         def operation(self):
             pass
     
     class ConcreteProductA(Product):
         def operation(self):
             return "ConcreteProductA"
     
     class ConcreteProductB(Product):
         def operation(self):n                return "ConcreteProductB"
     
     class Creator(ABC):
         @abstractmethod
         def factory_method(self) -> Product:
             pass
     
         def some_operation(self) -> str:
             product = self.factory_method()
             return f"Creator: {product.operation()}"
     
     class ConcreteCreatorA(Creator):
         def factory_method(self) -> Product:
             return ConcreteProductA()
     
     class ConcreteCreatorB(Creator):
         def factory_method(self) -> Product:
             return ConcreteProductB()
     
     # Использование:
     creator_a = ConcreteCreatorA()
     print(creator_a.some_operation()) # Выведет "Creator: ConcreteProductA"

3. Observer (Наблюдатель)

   • Назначение: Определяет зависимость "один ко многим" между объектами так, что при изменении состояния одного объекта (субъекта) все его зависимые объекты (наблюдатели) автоматически уведомляются и обновляются. Используется для реализации распределенных систем событий.

   • Пример:

     class Subject:
         def __init__(self):
             self._observers = []
     
         def attach(self, observer):
             if observer not in self._observers:
                 self._observers.append(observer)
     
         def detach(self, observer):
             self._observers.remove(observer)
     
         def notify(self, message):
             for observer in self._observers:
                 observer.update(message)
     
     class Observer:
         def __init__(self, name):
             self.name = name
     
         def update(self, message):
             print(f"Observer {self.name} received: {message}")
     
     # Использование:
     subject = Subject()
     observer1 = Observer("One")
     observer2 = Observer("Two")
     
     subject.attach(observer1)
     subject.attach(observer2)
     
     subject.notify("State changed!")
     # Вывод:
     # Observer One received: State changed!
     # Observer Two received: State changed!

4. Decorator (Декоратор)

   • Назначение: Динамически добавляет новую функциональность объекту, оборачивая его в другой объект. В Python часто реализуется с помощью функций-декораторов или классов-декораторов, что позволяет изменять поведение функций или методов без изменения их исходного кода.

   • Пример (функция-декоратор):

     def log_execution(func):
         def wrapper(*args, **kwargs):
             print(f"Вызов функции '{func.__name__}' с аргументами: {args}, {kwargs}")
             result = func(*args, **kwargs)
             print(f"Функция '{func.__name__}' завершила работу. Результат: {result}")
             return result
         return wrapper
     
     @log_execution
     def add(a, b):
         return a + b
     
     @log_execution
     def multiply(a, b):
         return a * b
     
     # Использование:
     print(add(2, 3))
     print(multiply(4, 5))

Помимо этих, в Python также широко используются другие паттерны, такие как:

• Adapter (Адаптер): Позволяет объектам с несовместимыми интерфейсами работать вместе.
• Strategy (Стратегия): Определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми.
• Facade (Фасад): Предоставляет унифицированный интерфейс к набору интерфейсов в подсистеме, упрощая ее использование.
• Command (Команда): Инкапсулирует запрос как объект, позволяя параметризовать клиентов с различными запросами, ставить запросы в очередь или логировать их, а также поддерживать отмену операций.