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python patterns

Python

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modèles python

Une collection de modèles de conception et d'idiomes en Python.

N'oubliez pas que chaque modèle comporte ses propres compromis. Et vous devez prêter davantage attention à la raison pour laquelle vous choisissez un certain modèle qu'à la manière de le mettre en œuvre.

Modèles actuels

Modèles de création :

Modèle	Description
usine_abstraite	utiliser une fonction générique avec des usines spécifiques
borg	un singleton avec un état partagé entre les instances
constructeur	au lieu d'utiliser plusieurs constructeurs, l'objet constructeur reçoit des paramètres et renvoie les objets construits
usine	déléguer une fonction/méthode spécialisée pour créer des instances
évaluation_paresseuse	modèle de propriété évalué paresseusement en Python
piscine	préinstancier et maintenir un groupe d'instances du même type
prototype	utiliser une usine et des clones d'un prototype pour de nouvelles instances (si l'instanciation coûte cher)

Modèles structurels :

Modèle	Description
3 niveaux	données<->logique métier<->séparation de présentation (relations strictes)
adaptateur	adapter une interface à une autre à l'aide d'une liste blanche
pont	un intermédiaire client-prestataire pour adoucir les changements d'interface
composite	permet aux clients de traiter les objets individuels et les compositions de manière uniforme
décorateur	envelopper la fonctionnalité avec d'autres fonctionnalités afin d'affecter les sorties
façade	utiliser une classe comme API pour plusieurs autres
poids mouche	réutiliser de manière transparente les instances existantes d'objets avec un état similaire/identique
contrôleur_frontal	requêtes à gestionnaire unique arrivant dans l'application
mvc	model<->view<->controller (relations non strictes)
procuration	un objet canalise les opérations vers autre chose

Modèles comportementaux :

Modèle	Description
chaîne_de_responsabilité	appliquer une chaîne de gestionnaires successifs pour essayer de traiter les données
catalogue	les méthodes générales appelleront différentes méthodes spécialisées en fonction du paramètre de construction
méthode_de_chaînage	continuer le rappel de la méthode objet suivante
commande	regrouper une commande et des arguments à appeler plus tard
itérateur	parcourir un conteneur et accéder aux éléments du conteneur
itérateur (alt. impl.)	parcourir un conteneur et accéder aux éléments du conteneur
médiateur	un objet qui sait comment connecter d'autres objets et agir comme un proxy
mémento	générer un jeton opaque qui peut être utilisé pour revenir à un état précédent
observateur	fournir un rappel pour la notification des événements/modifications des données
publier_abonnement	une source syndique les événements/données à plus de 0 auditeurs enregistrés
enregistrement	garder une trace de toutes les sous-classes d'une classe donnée
spécification	les règles métier peuvent être recombinées en enchaînant les règles métier à l'aide d'une logique booléenne
État	la logique est organisée en un nombre discret d'états potentiels et l'état suivant qui peut être transitionné vers
stratégie	opérations sélectionnables sur les mêmes données
modèle	un objet impose une structure mais prend des composants enfichables
visiteur	invoquer un rappel pour tous les éléments d'une collection

Conception de modèles de testabilité :

Modèle	Description
dépendance_injection	3 variantes d'injection de dépendances

Modèles fondamentaux :

Modèle	Description
motif_délégation	un objet gère une requête en déléguant à un deuxième objet (le délégué)

Autres :

Modèle	Description
tableau noir	modèle architectural, assembler différentes connaissances de sous-systèmes pour construire une solution, approche IA - modèle sans groupe de quatre
graph_search	algorithmes graphiques - modèle sans groupe de quatre
hsm	machine à états hiérarchique - modèle sans groupe de quatre

Vidéos

Modèles de conception en Python par Peter Ullrich

Sebastian Buczyński - Pourquoi n'avez-vous pas besoin de modèles de conception en Python ?

Vous n'avez pas besoin de ça !

Bibliothèques enfichables via des modèles de conception

Contribuer

Lorsqu’une implémentation est ajoutée ou modifiée, veuillez consulter les directives suivantes :

Docstrings

Ajoutez une description au niveau du module sous la forme d'une docstring avec des liens vers les références correspondantes ou d'autres informations utiles.

Ajoutez la section "Exemples dans l'écosystème Python" si vous en connaissez. Il montre comment des modèles pourraient être appliqués à des problèmes du monde réel.

façade.py a un bon exemple de description détaillée, mais parfois la plus courte comme dans template.py suffirait.

Compatibilité Python 2

Pour voir les versions compatibles Python 2 de certains modèles, veuillez consulter la balise héritée.

Mettre à jour le fichier README

Lorsque tout le reste est terminé, mettez à jour la partie correspondante du README.

Travis CI

Veuillez exécuter ce qui suit avant de soumettre un correctif

black . Cela peluche votre code.

Alors soit :

tox ou tox -e ci37 Ceci exécute des tests unitaires. voir tox.ini pour plus de détails.
Si vous avez un shell compatible bash, utilisez ./lint.sh Ce script peluchera et testera votre code. Ce script reflète les actions du pipeline CI.

Vous pouvez également exécuter les commandes flake8 ou pytest manuellement. Des exemples peuvent être trouvés dans tox.ini .

Contribuer via le tri des problèmes

Vous pouvez trier les problèmes et les demandes d'extraction qui peuvent inclure la reproduction de rapports de bogues ou la demande d'informations vitales, telles que des numéros de version ou des instructions de reproduction. Si vous souhaitez commencer à trier les problèmes, un moyen simple de commencer consiste à vous abonner aux modèles Python sur CodeTriage.