23种设计模式之(七)装饰模式(python_c++实现)

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23种设计模式之(七)装饰模式(Decorator)

本文主要介绍23种设计模式之装饰模式,附详细python/c++示例代码。
- 概念
- 应用场景
- 注意事项
- 代码示例
- 总结
- 代码链接


装饰模式(Decorator)

概念

装饰( Decorator )模式又叫做包装模式,通过一种对客户端透明的方式来扩展对象的功能,是继承关系的一个替换方案,装饰模式就是把要添加的附加功能分别放在单独的类中,并让这个类包含它要装饰的对象,当需要执行时,客户端就可以有选择地、按顺序地使用装饰功能包装对象。

GoF对装饰模式的定义是:动态地给一个对象添加一些额外的职责,就扩展功能而言,Decorator模式比生成子类方式更为灵活。

应用场景

(1)当系统需要扩展一个类的功能,或者客户端需要动态的给一个对象添加功能,并且使用继承会很复杂时候。

(2)当要改变已有函数的功能,这个函数又在多处被使用不方便改动原函数和改动调用方代码,这种场景python的装饰器工作得很好。

代码示例

C++代码示例

/************************************************************************/
/* 设计模式专题
/*
/* 装饰模式
/*
/* Author  : zzl
/*
/* 编程环境: window10 vs2010
/*
/* Date    : 20180915
/************************************************************************/

#include <iostream>
using namespace std;

class Car
{
public:
    virtual void show() = 0;
};

class RunCar : public Car 
{
public:
    virtual void show()
    {
        printf("i can run\n");
    }
};

class SwimCarDecorator : public Car
{
public:
    SwimCarDecorator(Car *car)
    {
        m_car = car;
    }
    void swim()
    {
        printf("i can swim\n");
    }
    virtual void show()
    {
        m_car->show();
        swim();
    }
private:
    Car *m_car;
};

class  FlyCarDecorator : public Car
{
public:
    FlyCarDecorator(Car *car)
    {
        m_car = car;
    }
    void fly()
    {
        printf("i can fly\n");
    }

    virtual void show()
    {
        m_car->show();
        fly();
    }
private:
    Car *m_car;
};

void main()
{
    Car * mycar = NULL;
    printf("-----1.-------\n");
    mycar = new RunCar;
    mycar->show();

    printf("-----2.fly --------\n");
    FlyCarDecorator *flycar = new FlyCarDecorator(mycar);
    flycar->show();

    printf("----3.swim---------\n");
    SwimCarDecorator *swimcar = new SwimCarDecorator(flycar);
    swimcar->show();

    delete swimcar;
    delete flycar;
    delete mycar;
}

python代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
###################################################################
# 设计模式专题
# 
# 装饰模式
# 
# Author  : zzl
# 
# 编程环境: window10 python2.7
# 
# Date    : 20180915
##################################################################
# python 语言本身特性支持装饰器

def fly(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("i can fly")
        return func(*args, **kwargs)

    return inner


def swim(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print("i can swim")
        return func(*args, **kwargs)

    return inner


@fly
@swim
def run_car():
    print ("i can run ")


if __name__ == "__main__":
    run_car()


源码链接

设计模式(七)装饰模式示例代码(python–c++)

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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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