Scopri come utilizzare il modello di progettazione Prototype per migliorare il tuo codice
introduzione
Questo non è il primo post blog che scrivo sui design pattern. Nei miei post recenti, ho ricevuto feedback positivi su questo argomento perché a quanto pare l’uso di design pattern non è una pratica comune nel mondo Python. Penso che le persone dovrebbero imparare questi modelli per migliorare e migliorare il proprio codice. Inoltre, oggi il software di intelligenza artificiale è fortemente basato su Python, quindi penso che questi tutorial siano utili a tutte le persone che hanno a che fare con l’intelligenza artificiale. Eseguirò il mio codice su Nota profonda piattaforma.
Cos’è un modello di progettazione?
I design pattern forniscono soluzioni ben definite a problemi che ricorrono molto spesso durante la progettazione del software. Invece di risolvere sempre lo stesso problema, questi modelli offrono soluzioni riutilizzabili, accelerando l’intero processo di sviluppo.
I modelli di progettazione forniscono essenzialmente un progetto robusto e testato per affrontare problemi specifici in modo ottimale, semplificandoci la vita.
Esistono vari tipi di design pattern, generalmente classificati in tre gruppi:
- Modelli Creativi: si concentrano sulla creazione di oggetti, fornendo meccanismi per la creazione di oggetti mantenendo il sistema flessibile ed efficiente.
- Modelli strutturali: ruotano attorno alla composizione di classi e oggetti, occupandosi delle relazioni tra diversi componenti per formare strutture più grandi.
- Modelli comportamentali: questa categoria governa il modo in cui le classi e gli oggetti interagiscono, delineando la distribuzione delle responsabilità tra di loro. Definisce i protocolli per la comunicazione e la collaborazione all’interno di un sistema software.”
Il problema
Quando lavoriamo su grandi progetti utilizzando Python, generalmente adottare una metodologia di programmazione orientata agli oggetti per rendere il codice più leggibile. Di solito, noi finiscono per avere molte classi e tonnellate di oggetti.
Fonte: towardsdatascience.com
