Modelul Flyweight în Python

Ce este

Șablonul Flyweight economisește memorie atunci când un program păstrează mii de obiecte asemănătoare: partea grea, comună, este stocată o singură dată și referită peste tot, iar fiecare obiect păstrează doar partea sa mică, unică.

O pădure de 10.000 de copaci nu are nevoie de 10.000 de texturi — are nevoie de 2 tipuri de copaci și de 10.000 de înregistrări mici (x, y, tip).

Exemplu: o pădure cu tipuri comune

get_kind() oferă obiecte-tip comune dintr-un cache simplu de tip dicționar și creează fiecare tip doar la prima cerere. Fiecare copac stochează doar o poziție și o referință.

Mulți copaci, puține tipuri

Patru copaci, dar „se creează tipul” se afișează doar de două ori — oak și pine există câte o singură dată, oricât de mare ar deveni pădurea.

Scrie un program Python cu șablonul Flyweight: o clasă de date grea TreeKind (name, texture), stocată o singură dată pentru fiecare tip într-un dicționar din spatele unei funcții get_kind, care afișează un mesaj când creează un tip, și clase de date ușoare Tree care păstrează doar o poziție și o referință către tipul lor. Plantează patru copaci de două tipuri și afișează câți copaci există față de câte tipuri au fost stocate.

> Ieșire: program Python complet

Prompt

Scrie un program Python cu șablonul Flyweight: o clasă de date grea TreeKind (name, texture), stocată o singură dată pentru fiecare tip într-un dicționar din spatele unei funcții get_kind, care afișează un mesaj când creează un tip, și clase de date ușoare Tree care păstrează doar o poziție și o referință către tipul lor. Plantează patru copaci de două tipuri și afișează câți copaci există față de câte tipuri au fost stocate.

Ieșire: program Python complet

from dataclasses import dataclass

# Partea grea, comună - creată o singură dată pentru fiecare tip.
@dataclass
class TreeKind:
  name: str
  texture: str

kinds: dict[str, TreeKind] = {}

def get_kind(name: str) -> TreeKind:
  if name in kinds:
    return kinds[name]
  print("se creează tipul:", name)
  kind = TreeKind(name=name, texture=name + ".png")
  kinds[name] = kind
  return kind

# Partea ușoară, a fiecărui copac: o poziție și o referință.
@dataclass
class Tree:
  x: int
  y: int
  kind: TreeKind

forest = [
  Tree(x=1, y=2, kind=get_kind("oak")),
  Tree(x=3, y=4, kind=get_kind("pine")),
  Tree(x=5, y=6, kind=get_kind("oak")),
  Tree(x=7, y=8, kind=get_kind("pine")),
]

print("copaci plantați:", len(forest))
print("tipuri stocate:", len(kinds))

Când să-l folosești

Folosește-l atunci când măsurătorile arată probleme de memorie din cauza multor obiecte care repetă date grele — dale de hartă, glife, particule, stiluri memorate în cache.

Renunță la el sub câteva mii de obiecte sau când partea comună este mică. Acesta este un șablon de optimizare: fără problema de memorie, el aduce doar complexitate.

Avantaje și dezavantaje

Avantaje: economii mari de memorie la scară mare; datele comune se actualizează într-un singur loc.

Dezavantaje: obiectele comune trebuie tratate ca fiind doar pentru citire — o singură scriere neatentă schimbă „fiecare oak din pădure”; împărțirea în părți comune și unice complică modelul.