工厂方法是最常用的模式之一它用于仅用一个API创建不同类型的对象，并使用子类来定义将创建哪一个对象。例子：我们将通过导入微信、支付宝等账单到我们自己的的系统中。使用工厂模式的话，我们将构建一个代表微信账单对象和一个支付包账单的对象。img1、分析微信、支付宝账单的csv文件1.1、微信账单表头从16(图中的序号17)行开始：df = pd.readcsv(csvfile, header=16)重命名列索引WECHATRECORDMAP ={ #定义 csv中需要读取的列名：对应序列化器中的字段名收/支:paytype,交易对方:addr,商品:note,支付方式:payway,金额(元):amount,交易类型:categoryid,交易时间:paydate}img1.2、支付宝账单表头从1(图中的序号2)行开始： df = pd.readcsv(csvfile, header=1)重命名列索引ALIPAYRECORDMAP ={收/支:paytype,交易对方:addr,商品说明:note,收/付款方式:payway,金额:amount,交易分类:categoryid,交易时间:paydate}img2、创建账单csv抽象类BillCsvImport代表每种账单csv概念的的抽象类from abc import ABC, abstractmethodclassBillCsvImport(ABC):definit(self, csvfile, columnmap: dict,**kwargs): self.csvfile = csvfile #账单文件 self.columns = columnmap #需要读取的列和对应字段的字典 self.kwargs = kwargs @abstractmethoddefreadcsv(self, csvfile):#读取文件passdefdatatreating(self):"""数据处理""" df = self.readcsv(self.csvfile)# 读取数据 df.columns = df.columns.str.strip()# 去除columns前后空格 df = df.rename(columns=self.columns)# 索引重命名#删除包含nan的列，all全为nan才删除，any包含一个才删除 df = df.dropna(axis=1, how=all)#去除前后空格# df.replace(\s+,, regex=True, inplace=True)# 对整个表去除空格,不太好，去除了字符串之间的空格for column in df.columns:if df[column].dtype ==object: df[column]= df[column].str.strip()#将不同账单通过删除、修改或者替换数据等方式，整理成统一样式的DataFrame df = self.dropupdatedata(df)#通过正则替换paytype列：支出替换成0...，inplace=True:表示直接修改表中数据 df[paytype].replace(regex={支出:, 收入:1, r^[^支收]:3}, inplace=True) df = df.loc[:, self.columns.values()]# 获取指定列数据,return dfdefdropupdatedata(self, df):#不同账单，通过删除、替换等方式，返回统一格式的DataFramereturn df3、定义二个子类一个用于处理微信账单import pandas as pdclassWeChatBill(BillCsvImport): WECHATRECORDMAP ={ #定义 csv中需要读取的列名：对应序列化器中的字段名收/支:paytype,交易对方:addr,商品:note,支付方式:payway,金额(元):amount,交易类型:categoryid,交易时间:paydate}definit(self, csvfile,**kwargs): super(WeChatBill, self).init(csvfile, self.WECHATRECORDMAP,**kwargs)defreadcsv(self, csvfile): super(WeChatBill, self).readcsv(csvfile)# header:指定表头,微信账单从第16行开始 df = pd.readcsv(csvfile, header=16)return dfdefdropupdatedata(self, df): df = super(WeChatBill, self).dropupdatedata(df) df.dropna(subset=[商户单号], inplace=True)# 删除商家订单号为空的数据 df[amount]= df[amount].str.replace(,)# 0.10->0.10去除# 分类设置扫码付款、商户消费->生活消费；微信红包->红包 df[categoryid].replace(regex={商户消费:生活消费,扫二维码付款:生活消费, r.*红包.*:红包}, inplace=True)return df一个用于处理支付宝账单import pandas as pdclassAliPayBill(BillCsvImport): ALIPAYRECORDMAP ={收/支:paytype,交易对方:addr,商品说明:note,收/付款方式:payway,金额:amount,交易分类:categoryid,交易时间:paydate}definit(self, csvfile,**kwargs): super(AliPayBill, self).init(csvfile, self.ALIPAYRECORDMAP,**kwargs)defreadcsv(self, csvfile): super(AliPayBill, self).readcsv(csvfile) df = pd.readcsv(csvfile, header=1#, encoding=gbk)return dfdefdropupdatedata(self, df): df = super(AliPayBill, self).dropupdatedata(df) df.dropna(subset=[商家订单号], inplace=True)# 删除商家订单号为空的数据#去除交易关闭的行 df.drop(df[(df[交易状态]==关闭交易)(df[交易状态]==退款成功)].index, inplace=True)return df4、简单工厂模式如果不使用工厂模式，我们可以使用简单的if-else语句，根据账单类型给出对应的账单对象defgetbill(billtype, csvfile):if billtype ==WeChatBill:return WeChatBill(csvfile)elif billtype ==AliPayBill:return AliPayBill(csvfile)#测试alipaybilldf = getbill(../const/alipaybill.csv,AliPayBill).datatreating()wechatbilldf = getbill(../const/wechatbill.csv,WeChatBill).datatreating()这就是简单的工厂方法，当你需要使用较少数量类型或者较少数量的依赖项时是可以的，但是当类型数量变多时，这就不是一个很好的解决方案。从软件工程的角度分析:1、它违背了开闭原则:软件实体(类、模块、函数等)应该对扩展开放，对修改关闭。如果我们要导入其他的账单时，例如:抖音账单,必须在getbill中添加新的分支。2、它违背了依赖倒置原则:抽象不应该依赖于细节，细节应该取决于抽象。把抽象层放在程序设计的高层，并保持稳定，程序的细节变化由低层的实现层来完成。这个方法依赖于类的实现，而不是抽象类。同时当你的代码中存在大量if-else时，你就应该考虑另一种方法了。5、工厂方法模式接下来我们尝试通过遵循这两个原则来改进这个逻辑imgBillFactory类的核心是classmap属性，它是一个简单的字典，用于映射每个具体账单，从RowFactory到BillCsvImport的虚线可以看到，它只依赖于抽象类，遵循依赖倒置原则。createclassmap()函数解析billimport模块，并搜索所有成员判断：是否是一个类、并且不是抽象类、并且是BillCsvImport的子类import billimportfrom inspect import getmembers, isclass, isabstractclassBillImportFactory: classmap =[]definit(self): self.classmap = self.createclassmap()@staticmethoddefcreateclassmap(): classlist =[] concreteclasses = getmembers(billimport, lambda m: isclass(m)andnot isabstract(m)and issubclass(m, billimport.BillCsvImport))for classname, concreteclass in concreteclasses: classlist.append(dict(classname=classname, concreteclass=concreteclass))return classlistdefgetbill(self, classname, csvfile,**kwargs): rowclass = list(filter(lambda elem: elem.get(classname)== classname, self.classmap))if len(rowclass)==:raise Exception(没有找到这个名字的账单)return rowclass[].get(concreteclass)(csvfile,**kwargs)接下来我们就可以使用getbill方法返回一个账单对象下面是一个如何使用这个工厂类来创建对象的例子:billfactory = BillImportFactory()alipaybilldf = billfactory.getbill(AliPayBill,../const/alipaybill.csv).datatreating()wechatbilldf = billfactory.getbill(WeChatBill,../const/wechatbill.csv).datatreating()#接下来我们便可以通过序列化进行批量的创建，保存到我们的数据库中# expenseser = ExpenseImportSerializer(data=alipaybilldf.todict(records), many=True)# expenseser.isvalid(raiseexception=True)# expenseser.save(createdby=request.user)6、结论工厂模式帮助我们创建从同一子类派生的不同类型的对象，并防止修改代码的创建部分。