策略模式是一种行为设计模式，它使你能在运行时改变对象的行为。在策略模式中，一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。策略模式实现了代码逻辑的解耦和重用，提高了系统的灵活性。
策略模式（Strategy Pattern）是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装在一个具有共同接口的独立类中，使得它们可以相互替换，策略模式让算法的变化独立于使用它们的客户端。
策略模式的主要优点是实现了代码逻辑的解耦和重用，通过将算法封装在独立的类中，我们可以在运行时动态地选择和切换算法，而不需要修改客户端代码，这使得策略模式非常适合于需要根据不同条件执行不同操作的场景。
策略模式的基本结构包括以下几个部分：
1、上下文（Context）：负责维护和使用算法的策略对象，上下文通常包含一个指向具体策略对象的引用，该引用可以在运行时更改。
2、抽象策略（Strategy）：定义了一组用于解决特定问题的算法，这些算法具有相同的接口，但实现可能不同。
3、具体策略（Concrete Strategy）：实现了抽象策略中的算法，每个具体策略都是一个独立的类，可以相互替换。
下面是一个简单的策略模式示例：
from abc import ABC, abstractmethod
抽象策略
class Strategy(ABC):
@abstractmethod
def execute(self, a, b):
pass
具体策略A
class ConcreteStrategyA(Strategy):
def execute(self, a, b):
return a + b
具体策略B
class ConcreteStrategyB(Strategy):
def execute(self, a, b):
return a - b
上下文
class Context:
def __init__(self, strategy: Strategy):
self._strategy = strategy
def set_strategy(self, strategy: Strategy):
self._strategy = strategy
def execute_strategy(self, a, b):
return self._strategy.execute(a, b)
客户端代码
if __name__ == "__main__":
context = Context(ConcreteStrategyA())
print("10 + 5 =", context.execute_strategy(10, 5))
context.set_strategy(ConcreteStrategyB())
print("10 - 5 =", context.execute_strategy(10, 5))在这个示例中，我们定义了一个Strategy抽象策略，它有一个名为execute的抽象方法，我们还定义了两个具体策略ConcreteStrategyA和ConcreteStrategyB，它们分别实现了加法和减法运算。
上下文Context负责维护和使用策略对象，它包含一个指向具体策略对象的引用，并在运行时可以更改这个引用，客户端代码可以通过调用execute_strategy方法来执行具体策略中的算法，而不需要关心具体策略的实现。
策略模式的优点：
1、解耦：策略模式将算法与客户端代码分离，使得它们之间的依赖关系降低，这使得我们可以在不修改客户端代码的情况下更改算法。
2、重用：由于具体策略是独立的类，我们可以在不同的上下文中使用它们，或者在多个应用程序中重用它们。
3、灵活性：策略模式允许我们在运行时动态地选择和切换算法，这使得我们的代码更加灵活和可扩展。
4、简化客户端代码：客户端代码只需要关注上下文，而不需要了解具体策略的实现，这使得客户端代码更加简洁和易于理解。
策略模式的缺点：
1、增加了系统的复杂性：由于策略模式引入了新的抽象概念，这可能会增加系统的复杂性。
2、可能导致过多的策略类：如果系统中存在大量不同的算法，那么可能需要创建大量的具体策略类，这可能会导致代码难以管理和维护。
策略模式是一种非常有用的设计模式，它可以帮助我们实现代码逻辑的解耦和重用，通过将算法封装在独立的类中，我们可以在运行时动态地选择和切换算法，而不需要修改客户端代码，这使得策略模式非常适合于需要根据不同条件执行不同操作的场景。
