为什么需要工厂模式

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一、为什么需要工厂模式?

在软件开发中,对象的创建是一个非常常见的操作。然而,直接使用 new 关键字创建对象会带来一些问题,尤其是在以下情况下:

  1. 创建逻辑复杂:

    • 对象的创建过程可能很复杂,涉及多个步骤、多个依赖对象、复杂的初始化逻辑等。
    • 如果将这些复杂的创建逻辑直接分散在代码的各个地方,会导致代码重复、难以维护、可读性差。
    // 假设创建一个 Car 对象需要很多步骤
    Car car = new Car();
    car.setEngine(new Engine("V8"));
    car.setWheels(new Wheel[4]);
    // ... 其他复杂的初始化逻辑 ...
    car.setColor("Red");
    
  2. 依赖具体类:

    • 如果直接使用 new 关键字创建对象,会导致代码与具体类紧密耦合。
    • 当需要更换对象的具体实现时(例如,从 Car 切换到 ElectricCar),需要修改所有创建对象的代码。
    // 代码直接依赖于 Car 类
    Car car = new Car(); // 如果要换成 ElectricCar,需要修改这里
    
  3. 违反开闭原则:

    • 开闭原则 (Open/Closed Principle) 是面向对象设计的重要原则之一,它要求软件实体(类、模块、函数等)应该对扩展开放,对修改关闭。
    • 直接使用 new 关键字创建对象,违反了开闭原则。当需要添加新的对象类型时,需要修改创建对象的代码。
  4. 隐藏对象创建细节:

    • 在某些情况下,你可能希望隐藏对象的创建细节,只暴露一个简单的接口给客户端使用。
    • 例如,你可能希望隐藏对象的创建过程,或者隐藏对象的具体实现类。
  5. 创建一组相关的对象:

    • 在某些情况下,你需要创建一组相关的对象,这些对象之间存在依赖关系或约束条件。
    • 例如,你可能需要创建一组 UI 组件,这些组件必须使用相同的主题或样式。
  6. 创建对象开销较大

    • 对象的创建需要消耗较多的资源, 例如数据库连接、网络连接等. 直接在客户端代码中创建这些对象,可能会导致性能问题。

二、工厂模式如何解决这些问题?

工厂模式通过引入一个工厂类 (Factory Class) 来封装对象的创建逻辑,从而解决上述问题。 客户端代码不再直接使用 new 关键字创建对象,而是通过工厂类来创建对象。

工厂模式的核心思想:

  • 定义一个创建对象的接口 (或抽象类),让子类 (或具体工厂类) 决定实例化哪一个类。 工厂方法让类的实例化延迟到子类。
  • 将对象的创建逻辑集中到工厂类中,而不是分散在客户端代码中。
  • 客户端代码通过工厂类获取对象,而不是直接创建对象。

工厂模式带来的好处:

  1. 降低耦合度:

    • 客户端代码不再依赖于具体类,而是依赖于工厂接口 (或抽象类)。
    • 当需要更换对象的具体实现时,只需要修改工厂类,无需修改客户端代码。
  2. 提高代码的可维护性和可扩展性:

    • 对象的创建逻辑集中在工厂类中,更易于维护和修改。
    • 当需要添加新的对象类型时,只需要添加新的工厂类或修改现有的工厂类,无需修改客户端代码。
  3. 隐藏对象创建细节:

    • 客户端代码无需知道对象的创建过程,只需要通过工厂类获取对象即可。
    • 这使得代码更简洁、更易于理解。
  4. 符合开闭原则:

    • 工厂模式符合开闭原则,对扩展开放,对修改关闭。
  5. 提高代码复用性:

  • 工厂类可以被多个客户端代码复用。
  1. 控制对象的创建:
  • 工厂类可以控制对象的创建过程, 例如实现单例模式, 对象池等。

三、工厂模式的类型

工厂模式主要有以下几种类型:

  1. 简单工厂模式 (Simple Factory Pattern) / 静态工厂方法 (Static Factory Method):

    • 定义一个工厂类,该类包含一个静态方法,根据不同的参数返回不同类型的对象。
    • 不是 23 种经典设计模式之一。
    • 简单, 但违反开闭原则. 添加新类型需要修改工厂类。
  2. 工厂方法模式 (Factory Method Pattern):

    • 定义一个创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。
    • 每个具体的产品都有一个对应的具体工厂。
    • 符合开闭原则.
  3. 抽象工厂模式 (Abstract Factory Pattern):

    • 提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。
    • 一个工厂可以创建多个不同类型的产品 (产品族)。

四、 使用场景举例

  1. 日志记录器 (Logger):

    • 不同的日志记录器实现 (例如,文件日志、控制台日志、数据库日志) 可以通过工厂模式创建。
    • 客户端代码只需要通过工厂获取 Logger 对象,无需关心具体的日志记录方式。
  2. 数据库连接 (Database Connection):

    • 不同的数据库 (例如 MySQL, PostgreSQL, Oracle) 可以通过工厂模式创建 Connection 对象。
    • 客户端代码只需要通过工厂获取 Connection 对象,无需关心具体的数据库类型。
  3. UI 组件 (UI Components):

    • 不同的 UI 组件 (例如按钮、文本框、标签) 可以通过工厂模式创建。
    • 可以根据不同的主题或样式创建不同风格的 UI 组件。
  4. 支付方式 (Payment Methods):

    • 不同的支付方式 (例如支付宝、微信支付、银联支付) 可以通过工厂模式创建 Payment 对象。
    • 客户端代码只需要通过工厂获取 Payment 对象,无需关心具体的支付方式。
  5. JDBC 中的应用:

    • java.sql.DriverManager 的 getConnection() 方法可以看作是一个简单工厂方法,根据传入的 URL 返回不同类型的 Connection 对象。
    • java.sql.Connection 接口可以看作是工厂方法模式中的工厂接口,不同的数据库驱动提供了不同的 Connection 实现类。
  6. Spring 框架中的应用:

    • Spring 的 IoC 容器本身就是一个大的工厂,它负责创建和管理 Bean 对象。
    • BeanFactory 和 ApplicationContext 接口可以看作是工厂接口。
    • FactoryBean 接口可以用于创建复杂的 Bean 对象。

总结

工厂模式是一种非常有用的创建型设计模式,它可以帮助你:

  • 降低代码耦合度。
  • 提高代码的可维护性和可扩展性。
  • 隐藏对象创建细节。
  • 符合开闭原则。
  • 创建一组相关的对象。

在实际开发中,如果遇到对象的创建逻辑复杂、依赖具体类、需要隐藏对象创建细节、或需要创建一组相关对象等情况,可以考虑使用工厂模式。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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