Pont en Python
Le Pont est un patron de conception structurel qui scinde la logique métier ou divise de grandes classes dans des hiérarchies de classes séparées qui vont ensuite évoluer indépendamment.
Une de ces hiérarchies (souvent appelée l’abstraction) gardera une référence vers un objet de la seconde hiérarchie (l’implémentation). L’abstraction pourra déléguer certains (parfois la majorité) de ses appels aux objets de l’implémentation. Puisque toutes les implémentations ont une interface commune, elles sont interchangeables à l’intérieur de l’abstraction.
Complexité :
Popularité :
Exemples d’utilisation : Le patron de conception pont est très utile pour gérer les applications multiplateformes, prendre en charge différents types de serveurs de bases de données ou travailler avec plusieurs fournisseurs d’API d’un certain genre (par exemple les plateformes de cloud, réseaux sociaux, etc.).
Identification : Le pont peut être identifié grâce à une distinction très nette entre une entité de contrôle et plusieurs plateformes différentes dont elle dépend.
Exemple conceptuel
Dans cet exemple, nous allons voir la structure du patron de conception Pont. Nous allons répondre aux questions suivantes :
- Que contiennent les classes ?
- Quel rôle jouent-elles ?
- Comment les éléments du patron sont-ils reliés ?
main.py: Exemple conceptuel
from __future__ import annotations
from abc import ABC, abstractmethod
class Abstraction:
"""
The Abstraction defines the interface for the "control" part of the two
class hierarchies. It maintains a reference to an object of the
Implementation hierarchy and delegates all of the real work to this object.
"""
def __init__(self, implementation: Implementation) -> None:
self.implementation = implementation
def operation(self) -> str:
return (f"Abstraction: Base operation with:\n"
f"{self.implementation.operation_implementation()}")
class ExtendedAbstraction(Abstraction):
"""
You can extend the Abstraction without changing the Implementation classes.
"""
def operation(self) -> str:
return (f"ExtendedAbstraction: Extended operation with:\n"
f"{self.implementation.operation_implementation()}")
class Implementation(ABC):
"""
The Implementation defines the interface for all implementation classes. It
doesn't have to match the Abstraction's interface. In fact, the two
interfaces can be entirely different. Typically the Implementation interface
provides only primitive operations, while the Abstraction defines higher-
level operations based on those primitives.
"""
@abstractmethod
def operation_implementation(self) -> str:
pass
"""
Each Concrete Implementation corresponds to a specific platform and implements
the Implementation interface using that platform's API.
"""
class ConcreteImplementationA(Implementation):
def operation_implementation(self) -> str:
return "ConcreteImplementationA: Here's the result on the platform A."
class ConcreteImplementationB(Implementation):
def operation_implementation(self) -> str:
return "ConcreteImplementationB: Here's the result on the platform B."
def client_code(abstraction: Abstraction) -> None:
"""
Except for the initialization phase, where an Abstraction object gets linked
with a specific Implementation object, the client code should only depend on
the Abstraction class. This way the client code can support any abstraction-
implementation combination.
"""
# ...
print(abstraction.operation(), end="")
# ...
if __name__ == "__main__":
"""
The client code should be able to work with any pre-configured abstraction-
implementation combination.
"""
implementation = ConcreteImplementationA()
abstraction = Abstraction(implementation)
client_code(abstraction)
print("\n")
implementation = ConcreteImplementationB()
abstraction = ExtendedAbstraction(implementation)
client_code(abstraction)
Output.txt: Résultat de l’exécution
Abstraction: Base operation with:
ConcreteImplementationA: Here's the result on the platform A.
ExtendedAbstraction: Extended operation with:
ConcreteImplementationB: Here's the result on the platform B.
