模板方法模式是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重新定义该算法的某些特定步骤。 ，，这种模式的优点是可以减少代码的重复，提高代码的可复用性；缺点是如果子类需要修改算法中的某些步骤，则需要修改模板方法中的对应步骤，增加了维护成本。
本文目录导读：
在软件开发过程中，我们经常会遇到一些通用的功能，这些功能在多个子类中都有相似的实现，为了避免重复代码，我们可以使用模板方法模式来实现这一目标，本文将详细介绍模板方法模式的概念、结构以及如何在评测编程中应用。
模板方法模式概述
模板方法模式是一种行为设计模式，它在一个抽象类中定义了一个算法的骨架，将一些步骤延迟到子类中实现，模板方法模式使得子类可以在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤，这样可以提高代码的可扩展性和可维护性。
模板方法模式结构
1、抽象类(AbstractClass):定义了算法的骨架，包括一个模板方法(Template Method)和一系列辅助方法(如抽象方法)。
2、具体类(ConcreteClassA、ConcreteClassB):实现了抽象类中的模板方法和辅助方法，重写了其中的某些步骤。
模板方法模式应用场景
在评测编程中，我们可能会遇到一些通用的功能，如下所示：
1、评测数据预处理：对于不同类型的数据，我们需要进行不同的预处理操作，如数据清洗、数据转换等，这些操作在多个评测任务中都有相似之处，使用模板方法模式可以避免重复代码。
2、评测结果计算：对于不同的评测任务，我们需要计算不同的评估指标，这些指标在多个评测任务中都有相似之处，使用模板方法模式可以避免重复代码。
3、评测报告生成：根据评测结果，我们需要生成相应的评测报告，这些报告在多个评测任务中都有相似之处，使用模板方法模式可以避免重复代码。
实例解析
以评测数据预处理为例，我们可以创建一个抽象类Preprocessing,定义一个模板方法preprocess,并提供一个抽象方法processData作为辅助方法，针对不同的数据类型，创建具体的子类PreprocessingA、PreprocessingB等，分别实现preprocess和processData方法，在评测程序中，根据需要选择合适的子类进行数据预处理。
from abc import ABC, abstractmethod
class Preprocessing(ABC):
@abstractmethod
def preprocess(self):
pass
@abstractmethod
def processData(self, data):
pass
class PreprocessingA(Preprocessing):
def preprocess(self):
# 实现数据清洗等操作
pass
def processData(self, data):
# 实现数据转换等操作
return processed_data
class PreprocessingB(Preprocessing):
def preprocess(self):
# 实现其他类型的数据预处理操作
pass
def processData(self, data):
# 实现其他类型的数据转换等操作
return processed_data模板方法模式是一种非常实用的设计模式，它可以帮助我们在评测编程中实现通用的功能，提高代码的可扩展性和可维护性，通过合理地运用模板方法模式，我们可以更好地应对各种复杂的评测任务。
