python – 可扩展程序的良好设计模式

概述我有一个关于如何为我的程序设计好的问题.我的程序非常简单,但我希望拥有良好的架构,并使我的程序在未来易于扩展. 我的程序需要从外部数据源(XML)获取数据,从这些数据中提取信息,最后需要准备SQL语句以将信息导入数据库.因此,对于现在存在的所有外部数据源,将来会有我的应用程序的简单“流程”：获取,提取和加载. 我正在考虑创建名为DataFetcher,DataExtractor和DataLoade 我有一个关于如何为我的程序设计好的问题.我的程序非常简单,但我希望拥有良好的架构,并使我的程序在未来易于扩展.

我的程序需要从外部数据源(XML)获取数据,从这些数据中提取信息,最后需要准备SQL语句以将信息导入数据库.因此,对于现在存在的所有外部数据源,将来会有我的应用程序的简单“流程”：获取,提取和加载.

我正在考虑创建名为DataFetcher,DataExtractor和DataLoader的泛型类,然后编写将继承它们的特定类.我想我需要一些工厂设计模式,但是哪个？ FactoryMethod还是抽象工厂？

我也想不要使用这样的代码：

if data_source == 'X':     fetcher = XDataFetcher()elif data_source == 'Y':     fetcher = YDataFetcher()....

理想情况下(我不确定这是否容易实现),我想编写新的“数据源处理器”,在现有代码中添加一行或两行,我的程序将从新数据源加载数据.

如何利用设计模式来实现目标？如果您可以在python中提供一些示例,那就太棒了.

解决方法 如果取出器都具有相同的接口,则可以使用字典：

fetcher_dict = {'X':XDataFetcher,'Y':YDataFetcher}data_source = ...fetcher = fetcher_dict[data_source]()

保持灵活性 – 只需编写干净的惯用代码即可.我倾向于喜欢“你不需要它”(YAGNI)哲学.如果您花费太多时间来展望未来以找出您将需要的东西,那么当您找到实际需要的内容时,您的代码将变得过于臃肿和复杂,无法进行简单的调整.如果代码是清理的,那么以后应该很容易重构以满足您的需求.

总结

以上是内存溢出为你收集整理的python – 可扩展程序的良好设计模式全部内容，希望文章能够帮你解决python – 可扩展程序的良好设计模式所遇到的程序开发问题。

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