适配器模式 Adapter Pattern

本文深入解析适配器模式原理,通过实例演示如何利用适配器模式解决不同类接口不兼容的问题,提高代码复用性和灵活性。通过具体代码实现,展示了适配器模式在实际开发中的应用。

摘要

  本文主要介绍适配器的原理,并给出了代码实现,以及该模式的UML图。通过本文的学习,可以理解适配器模式的原理、模式运用场景,从而在以后的工作学习中使用适配模式。

一、适配器模式

  适配器,顾名思义用于匹配统一标准的工具。生活中也存在很多的适配器,比如苹果手机与安卓手机的充电器不同,但我们想用安卓的充电器给苹果手机充电,该如何解决?其中一个解决方案就是买一个转接头,将苹果充电接口变为安卓充电接口,即可用安卓充电器充电。
  在上面的例子中,转接头就是一个适配器,它是用于匹配安卓充电接口标准的工具。
  适配器的优点:
   1、不用重新实现一个具体类,只需实现适配器类;
   2、具有解耦的作用,比如适配器实现了苹果手机与苹果充电器的解耦。

二、适配器模式的实现

   本节将设计一个场景,并采用适配器模式实现。

2.1 场景设计

   有两个学生分别为独立的具体类,有不同的方法,学生Tom正在学习English (learningEnglish()方法)、学生Damon正在学习Computer (learningComputer ()方法)。现在想通过调用Student接口类learning()方法实现调用不同具体类的不同方法,比如对Tom学生调用learning()方法时,显示正在学习English;对Damon学生调用learning()方法时,显示正在学习Computer;

2.2 代码实现

2.2.1 StudentTom.java

package ft.pattern.adapter;

public class StudentTom {
	public void learningEnglish() {
		System.out.println("I am learning English");
	}
}

2.2.2 StudentDamon.java

package ft.pattern.adapter;

public class StudentDamon{
	public void learningComputer() {
		System.out.println("I am learning Computer");
	}
}

2.2.3 Student.java

package ft.pattern.adapter;

public interface Student {
	public void learning();
}

2.2.4 AdapterTom.java

package ft.pattern.adapter;

public class AdapterTom extends StudentTom implements Student{
	@Override
	public void learning() {
		this.learningEnglish();
	}
}

2.2.5 AdapterDamon.java

package ft.pattern.adapter;

public class AdapterDamon extends StudentDamon implements Student{

	@Override
	public void learning() {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.learningComputer();
		
	}
}

2.2.6 Main.java

package ft.pattern.adapter;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Student Tom = new AdapterTom();
		Student Damon = new AdapterDamon();
		
		Tom.learning();
		Damon.learning();
	}
}

三、适配器UML图

适配器模式UML类图

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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