パラメーター化されたファクトリ メソッドで過剰な依存関係を効果的に管理するにはどうすればよいですか?
依存性注入と制御反転を使用したファクトリ メソッド
あなたはファクトリ メソッドと依存関係注入 (DI) パターンについてはよく知っていますが、パラメータ化されたファクトリ メソッドに多数の依存関係がある特定のケースについてのガイダンスが必要です。
問題: パラメーター化されたファクトリーへの過度の依存
ファクトリ クラスでは、コンストラクターには 6 つの依存関係が必要で、ファクトリによって作成された各 car インスタンスには異なる依存関係のセットがあります。これにより、ファクトリの管理が難しくなり、CreateCar
メソッドに switch case
ステートメントが導入されます。
代替方法
あなたは、車のインスタンスをファクトリ コンストラクターに直接挿入するか、サービス ロケーターを使用するという 2 つの代替案を提案しました。ただし、これらのソリューションにはそれぞれ欠点があります。車のインスタンスの挿入は工場の設計原則に違反するため、サービス ロケーターの使用は一般に推奨されません。
解決策: 依存性注入の戦略パターン
ファクトリで switch case
ステートメントを使用する代わりに、依存関係の注入に Strategy パターンを採用することを検討してください。このパターンでは、それぞれが特定のタイプの車の作成専用の複数のファクトリ実装を作成できます。
実装:
-
インターフェースの定義:
ICarFactory
とICarStrategy
のインターフェースを導入します。ICarFactory
は車のインスタンスの作成に使用されるファクトリーを表し、ICarStrategy
はファクトリーのコレクションを表します。 -
ファクトリーの作成:
Car1Factory
やCar2Factory
など、車種ごとに具体的なファクトリー クラスを実装します。これらのファクトリーは、コンストラクターを通じて必要な依存関係を注入します。 -
実装戦略:
CarStrategy
を実装し、ICarStrategy
インスタンスの配列を含むICarFactory
クラスを作成します。CarStrategy
のCreateCar
メソッドは、ファクトリを反復処理して、要求された車種を作成できるファクトリを見つけます。 -
使用法:
CarStrategy
インスタンスをコードに挿入します。その後、CreateCar
メソッドを使用して、依存関係を直接指定せずに car インスタンスをインスタンス化できます。
ストラテジーモードの利点:
- ファクトリ メソッド内の
switch case
ステートメントを削除します - 新しい自動車工場を簡単に追加できます
- 各ファクトリーの DI 依存関係を容易にします
- 工場登録をサポートする集中ロケーション
以上がパラメーター化されたファクトリ メソッドで過剰な依存関係を効果的に管理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

Cは、現代のプログラミングにおいて依然として重要な関連性を持っています。 1)高性能および直接的なハードウェア操作機能により、ゲーム開発、組み込みシステム、高性能コンピューティングの分野で最初の選択肢になります。 2)豊富なプログラミングパラダイムとスマートポインターやテンプレートプログラミングなどの最新の機能は、その柔軟性と効率を向上させます。学習曲線は急ですが、その強力な機能により、今日のプログラミングエコシステムでは依然として重要です。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。

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