14、Python设计模式：模板模式

### **哲学思想：**

模板模式是一种面向对象的设计模式，它的哲学思想是“模板化”。模板化是指将一个算法的骨架固定下来，而将算法的具体实现交由子类去完成。这种方法可以使得算法的骨架在不同的场景下被复用，并且可以根据需要灵活地替换算法的具体实现。

在模板模式中，抽象类定义了算法的骨架，其中可能包含一些抽象方法或者钩子方法，这些方法由子类去实现。具体实现类则实现了抽象类中定义的抽象方法或者钩子方法，从而完成算法的具体实现。在客户端调用时，只需要使用抽象类来表示算法的骨架，而不需要关心具体实现类的细节。

模板模式的哲学思想还体现在模板化的过程中，我们将通用的部分提取出来，形成了一个模板，而将特定的部分留给子类去实现。这种做法符合“封装变化”的原则，即将变化隔离开来，使得不同的变化可以独立地进行扩展和修改，从而增强了程序的灵活性和可维护性。

### **简介：**

模板模式（Template Pattern）是一种设计模式，它定义了一个算法的骨架，将一些步骤延迟到子类中实现。模板模式的核心思想是，将算法中不变的部分放到父类中实现，而将可变的部分留给子类去实现，从而使得不同的子类可以根据自己的需求来实现算法中的可变部分。

在模板模式中，父类通常会定义一个模板方法（Template Method），该方法是算法的骨架，其中包含一系列的步骤。这些步骤可能会调用一些抽象方法，这些抽象方法需要子类去实现。子类可以根据自己的需求来实现这些抽象方法，从而定制自己的算法实现。

模板模式的优点在于它可以让算法的实现更加灵活，而且能够提高代码的复用性。由于算法的骨架已经在父类中实现了，因此子类只需要关注实现自己特有的部分即可，大大简化了子类的实现过程。此外，模板模式还能够降低算法的复杂度，提高代码的可维护性。

### **优点：**

1、 提高代码复用性：模板模式通过将算法中不变的部分放到父类中实现，而将可变的部分留给子类去实现，从而提高了代码的复用性；
2、 简化代码实现：由于算法的骨架已经在父类中实现了，子类只需要关注实现自己特有的部分即可，大大简化了子类的实现过程；
3、 提高代码可维护性：模板模式降低了算法的复杂度，提高了代码的可维护性由于算法的骨架已经在父类中实现了，因此子类的实现变得更加简单和清晰；
4、 可扩展性强：由于模板模式具有良好的抽象层次，因此可以很方便地扩展和修改算法的实现，而不会影响到其他部分的代码；
5、 符合开闭原则：模板模式通过将可变的部分留给子类去实现，而将不变的部分放到父类中实现，从而符合了开闭原则，即对扩展开放，对修改关闭；

### **缺点：**

1、 可能会带来类层次的复杂性：模板模式通常需要创建一个抽象父类以及多个子类来实现具体的算法，这样可能会带来类层次的复杂性，使得代码难以理解和维护；
2、 可能会限制子类的灵活性：由于模板模式的算法骨架已经在父类中实现，因此子类只能在父类定义的方法中进行具体的实现，这可能会限制子类的灵活性；
3、 可能会增加代码量：模板模式需要定义抽象父类和多个子类，这可能会增加代码量，使得代码更加复杂和难以维护；
4、 可能会影响性能：模板模式通常需要在运行时进行动态绑定，这可能会影响性能如果模板方法中包含大量的计算和操作，可能会对性能造成影响；

### **实际应用场景：**

1、 算法骨架固定，但是具体实现可能会变化的情况，例如在开发一个框架时，框架中的某些算法是固定不变的，但是具体实现可能会因为不同的业务需求而变化；
2、 需要一种通用的算法骨架，让不同的子类来实现具体的细节，例如在开发一个游戏时，游戏中的某些场景、角色等都具有相同的行为模式，但是具体实现可能会因为场景、角色的不同而变化；
3、 重构一些复杂的、冗长的代码，将其重构为一个模板方法，然后通过继承来实现具体的实现细节，从而提高代码的可读性和可维护性；
4、 需要一种标准化的算法实现方式，例如在开发一个应用程序时，需要对用户输入进行验证，可以使用模板模式来定义一个标准的验证算法骨架，然后让不同的子类来实现具体的验证逻辑；

### **代码实现：**
```python
from abc import ABC, abstractmethod

# 抽象类定义了算法骨架
class Algorithm(ABC):
    def run(self):
        self.initialize()
        self.sort()
        self.display()
        self.cleanup()

# 具体方法：初始化
    def initialize(self):
        print("Initializing algorithm...")

# 具体方法：排序
    @abstractmethod
    def sort(self):
        pass

# 具体方法：显示结果
    def display(self):
        print("Displaying result...")

# 具体方法：清理
    def cleanup(self):
        print("Cleaning up algorithm...")

# 子类实现具体的排序算法
class BubbleSortAlgorithm(Algorithm):
    def sort(self):
        print("Sorting using bubble sort...")

# 子类实现具体的排序算法
class QuickSortAlgorithm(Algorithm):
    def sort(self):
        print("Sorting using quick sort...")

# 客户端代码
if __name__ == "__main__":
    bubble_sort = BubbleSortAlgorithm()
    bubble_sort.run()

quick_sort = QuickSortAlgorithm()
    quick_sort.run()

```
在上面的示例代码中，抽象类Algorithm定义了算法骨架，并且包含了四个具体方法initialize、sort、display和cleanup。其中sort方法是一个抽象方法，子类需要实现具体的排序算法。

在子类BubbleSortAlgorithm和QuickSortAlgorithm中，分别实现了具体的排序算法。然后在客户端代码中，创建了两个不同的子类实例，并且调用了它们的run方法，从而执行了整个算法骨架。