用于可扩展、可重用和优雅的代码的Python工厂
通过将行为（在工厂超类中定义）与对象创建（在子类中）解耦，创建灵活、可扩展的代码。
在现实生活中的工厂中，相同或相似对象的生产不是单独完成的，而是在流水线上精简的。同样地，工厂设计模式允许你创建的软件不与特定的产品相联系，而是可以在许多类似的应用中重复使用。工厂模式是著名的Gof（四人帮）设计模式之一[1]。它是一种创造型的设计模式，它将对象的创建封装在一个叫做工厂的类中。这种模式通过与系统解耦来促进系统的灵活性，即如何、何时以及由谁来创建其对象[6]。
当你需要创建新类型的对象时，工厂就特别有用。如果对象的创建分散在整个代码中，那么你将不得不花时间去寻找代码中对象类型的确切位置[2]。在软件工程方面，这意味着你有大量的技术债务需要处理。这在机器学习中尤其如此，正如[4]中所解释的那样。机器学习会产生巨大的维护成本，这源于数据依赖、数据漂移和隐藏的反馈回路。最近，通过创建特征商店[3][5]，工厂已经在机器学习中找到了自己的方式。特征库可以是在线的，也可以是离线的，其主要目的是抽象数据转换，因为它们适用于不同的特征，并通过这种方式实现更快的开发，更好的协作，有效的模型部署和扩展[7]。
1.0 在Python中实现工厂的一个例子
现在让我们来看一个如何在Python中使用工厂的具体例子。假设我们想为一个刚从大学毕业的儿子创建一个新的衣柜，他在一家银行找到了第一份工作，是一个定量金融分析师。鉴于他精通Python，他决定实现一个虚拟衣柜的索引。我们将帮助他为每件衣服分配一个 “正式等级”，因为他完全有能力穿着T恤和破洞牛仔裤出现在一个重要的会议上。
如下图所示，虚拟衣橱索引从创建两个抽象工厂开始， 一个是鞋类（FootWear） 一个是衣服（MensClothes）
这些都是抽象类，它们只起到模板的作用。与 Java 不同，Python 没有一个固有的抽象类类型。相反，它提供了一个叫做 abc 的模块，它提供了抽象类的基础结构。
类的 和 变量分别代表上衣 (衬衫、毛衣等) 和下衣 (裤子) 的颜色。注意，我们给鞋子和上下装的颜色分配了一个默认值 “棕色”（安全的颜色）。
现在让我们通过定义具体的类和来实现两种类型的鞋类。我们继承自类，然后覆盖其方法来实现每个具体类的具体动作。
同样地，我们创建了两个继承自的具体类：，和。
每个具体的类都重写了抽象类的方法 ，以便为每个样式指定特定的内容。请注意，方法接受一个对象，以使鞋类的颜色与裤子的颜色相匹配。
下面的抽象类Outfit是一个工厂，它提供了选择衣服和鞋子的方法，分别是和，并且有一个实例属性，。
下面的具体类继承自抽象类，有以下方法。
(a) 一个构造函数，指定了形式和名称变量。形式变量是从Outfit继承的。
(b) 类的方法的重载形式，它返回一个对象。
(c) 的方法的重载形式，该方法返回一个对象。
正如我们所看到的，当我们向上移动类的层次时，事情变得更加具体，而较低级别的类，如、和，对于创建什么子类、在哪里创建它们的对象以及它们如何被聚合都是不可知的。
下面的类也定义了一种类似的结构，它定义了一些方法来返回衣服的对象和鞋类的对象。
与到目前为止我们看到的抽象工厂相比，和是具体的工厂。它们如何作为对象的工厂，在下面的Look类的定义中得到了说明。类Look是负责创建对象的协调类。
正如我们在下面看到的，它的构造函数需要一个工厂作为参数。在我们有限的衣柜里，这个工厂可以是或对象。
当我们创建一个Look类的对象时，工厂的和被调用，它们分别给实例变量和赋值。
然后，这些变量被用于重要的方法，该方法将所有东西放在一起并创建完整的外观！这是一个可扩展、可重复使用的方法。这是可扩展的、可重复使用的代码，因为战略性地放置了对象创建的封装和多态性。
在下面的代码片段中，我们可以看到我们的对象创建和礼服()方法的调用。请注意，我们检查了两个对象是否相等或对象g2是否大于对象g1。
来源：qq_40523298
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