python的工廠模式
⑴ python設計模式：工廠方法模式
工廠，大家一般能想到的是生產產品的地方， 在設計模式中，工廠可分為：簡單工廠模式、工廠方法模式。 在前期推文 Python 簡單工廠模式 中有關於簡單工廠模式的解讀。
根據工廠的抽象程度可分為：工廠方法模式、抽象工廠模式。 該模式用於封裝和管理對象的創建，是一種創建型模式。
在簡單工廠模式中，只提供了一個工廠類，該工廠類處於對產品類進行實例化的中心位置，它知道每一個產品對象的創建細節，並決定何時實例化哪一個產品類。
簡單工廠模式最大的缺點是：當有新產品要加入到系統中時，必須修改工廠類，加入必要的處理邏輯，這違背了「開閉原則」。
在簡單工廠模式中，所有的產品都是由同一個工廠創建，工廠類職責較重，業務邏輯較為復雜，具體產品與工廠類之間的耦合度高，嚴重影響了系統的靈活性和擴展性，而工廠方法模式則可以很好地解決這一問題。因此工廠方法模式應運而生。
(1)、工廠方法模式定義一個用於創建對象的介面，但是工廠本身並不負責創建對象，而是讓子類決定將哪一個類實例化。工廠方法模式讓一個類的實例化延遲到其子類。 工廠方法的創建是通過繼承而不是通過實例化來完成的。
(2)、工廠方法模式就是簡單工廠模式的進一步抽象。由於面向對象多態性，工廠方法模式保持了簡單工廠的優點同時克服了它的缺點。工廠方法模式中，核心的工廠被提升為一個抽象類，將具體的創建工作交給他的子類完成。
這個抽象的工廠類僅規定具體工廠實現的介面，而不明確指出如何實例化一個產品類，這使得工廠方法模式允許系統在不修改原有產品結構的情況下輕松的引進新產品。
工廠方法使設計更加具有可定製性，它可以返回相同的實例或子類，而不是某種類型的對象。
前期分享的 Python 簡單工廠模式 和今天分享的Python 工廠方法模式，大家在實際應用時能解決問題滿足需求即可，可靈活變通，自由選擇，無所謂哪種設計模式更高級。
同時無論哪種設計模式，由於可能封裝了大量對象和工廠創建，當有新加入產品的需求時，需要修改已定義好的工廠相關的類，因此對於產品和工廠的擴展性不太友好，在選擇使用時利弊需要權衡一下。
⑵ 編程學什麼好
操作系統、資料庫、設計模式、軟體工程、數據結構與演算法
編程是編定程序的中文簡稱，就是讓計算機代碼解決某個問題，對某個計算體系規定一定的運算方式，使計算體系按照該計算方式運行，並最終得到相應結果的過程。
為了使計算機能夠理解人的意圖，人類就必須將需解決的問題的思路、方法和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據人的指令一步一步去工作，完成某種特定的任務。
這種人和計算體系之間交流的過程就是編程。
編程：設計具備邏輯流動作用的一種「可控體系」
⑶ python後端開發需要學什麼
第一階段：Python語言基礎
主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。
第二階段：Python語言高級
主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
第三階段：Pythonweb開發
主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。
第四階段：Linux基礎
主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
第五階段：Linux運維自動化開發
主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
第六階段：Python爬蟲
主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
第七階段：Python數據分析和大數據
主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
第八階段：Python機器學習
主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。
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