Question

有时候，基于类的设计要求要创建的对象来响应条件，而这些条件是在编写程序的时候无法预料的。工厂设计模式允许这样的一种延迟方法。在很大程度上由于Python的灵活性，工厂可以采取多种形式，其中的一些根本不会显得特殊。

类是对象，因此它很容易在程序中进行传递，保存在数据结构中。也可以把类传给会产生任意种类对象的函数。这类函数在OOP设计领域中偶尔称为工厂。这些函数是C++这类强类型语言的主要工作。但是在Python中进行实现，几乎是轻而易举的一件事。第17章介绍的apply函数和更新的替代语法，可以用一步调用带有任意构造方法参数的类，从而产生任意种类的实例^[1]。

在这段代码中，我们定义了一个对象生成器函数，称为factory。它预期传入的是类对象（任何对象都行），还有该类构造函数的一个或多个参数。这个函数使用特殊的"varargs"调用语法来调用该函数并返回实例。

这个例子的其余部分只是定义了两个类，并将其传给factory函数以产生两者的实例。而这就是在Python中编写的工厂函数所需要做的事。它适用于任何类以及任何构造函数参数。

可能的改进之处就是，在构造函数调用中支持关键词参数。工厂函数能够通过**args参数收集参数，并在类调用中传递它们：

现在，你应该知道，在Python中一切都是“对象”，包括类（类在C++这类语言中仅仅是编译器的输入而已）。然而，就像第6部分一开始所说的，只有从类衍生的对象才是Python中的OOP对象。

为什么有工厂

工厂函数有什么优势（除了作为本书示范类对象的原因外）呢？可惜，如果没有列出超出篇幅以外的代码的话，是很难展现出这种设计模式的应用的。不过，一般而言，这类工厂可以将代码和动态配置对象的构造细节隔离开。

例如，回想第25章以抽象方式介绍的例子processor，以及本章中再次作为“有一个”关系的组合例子。这个程序接受读取器和写入器对象来处理任意的数据流。这个例子的原始版本可以手动传入特定的类的实例，例如，FileWriter和SocketReader，来调整正被处理的数据流。稍后，我们传入硬编码的文件、流以及格式对象。在更为动态的场合下，像配置文件或GUI这类外部工具可能用来配置流。

在这种动态世界中，我们可能无法在脚本中把流的接口对象的建立方式固定地编写好。但是有可能根据配置文件的内容在运行期间创建它。

例如，这个文件可能会提供从模块导入的流的类的字符串名称，以及选用构造函数的调用参数。工厂式的函数或程序代码在这里可能很方便，因为它们可以让我们取出并传入没有预先在程序中硬编码的类。实际上，这些类在编写程序时可能还不存在。

在这里，getattr内置函数依然用于取出特定字符串名称的模块属性（很像obj.attr，但attr是字符串）。因为这个程序代码片段是假设的单独的构造函数参数，因此并不见得需要factory或apply：我们能够使用aclass(classarg)直接创建其实例。然而，存在未知的参数列表时，它们可能就更有用了，而通用的工厂编码模式可以改进代码的灵活性。

[1]其实，这种语法可以调用任何可调用的对象，包括函数、类和方法。这里的factory函数也会运行任何可调用的对象，而不仅仅是类（尽管参数名称是这样）。此外，正如我们在第18章所介绍的，Python 2.6有一种aClass(*args)的替代方法：apply(aClass,args)内置调用，它在Python 3.0中已经删除了，因为有冗余性和局限性。