Jadual Kandungan
1. Reka Bentuk Dipacu Antara Muka
2. Suntikan Ketergantungan (DI)
3. Pengurusan Kitaran Hayat Dipertingkat
4. Struktur Pakej Diperhalusi
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menyelesaikan Ketergantungan Pekeliling: Perjalanan ke Seni Bina yang Lebih Baik

Menyelesaikan Ketergantungan Pekeliling: Perjalanan ke Seni Bina yang Lebih Baik

Jan 15, 2025 am 10:57 AM

Solving Circular Dependencies: A Journey to Better Architecture

Pertumbuhan projek HyperGraph saya mendedahkan hutang teknikal yang ketara, terutamanya dimanifestasikan sebagai kebergantungan bulat yang melumpuhkan. Ini menghalang kebolehselenggaraan dan ujian, mendorong pemfaktoran semula seni bina yang lengkap. Catatan ini memperincikan cabaran, penyelesaian yang dilaksanakan dan penambahbaikan yang terhasil.

Cabaran

Pembangunan awal yang pesat membawa kepada kompromi seni bina. Apabila HyperGraph berkembang, isu ini menjadi semakin bermasalah:

  1. Kebergantungan bulatan antara modul.
  2. Gandingan ketat antara komponen.
  3. Senario ujian yang sukar dikawal.
  4. Jujukan permulaan yang rumit dan tidak dapat diramalkan.
  5. Pengasingan kebimbangan yang lemah.

Titik pecah tiba semasa pelaksanaan sistem pemalam. Kitaran pergantungan yang melibatkan CLI, sistem pemalam dan perkhidmatan negeri menyebabkan seni bina bersih tidak dapat dicapai.

Penyelesaian: Pendekatan Senibina Moden

Penyelesaian saya menggabungkan beberapa corak reka bentuk utama:

1. Reka Bentuk Dipacu Antara Muka

Mengutamakan antara muka berbanding pelaksanaan konkrit menyahgandingan modul. Pakej interfaces khusus mentakrifkan kontrak untuk semua komponen teras, menghapuskan kebergantungan bulat.

2. Suntikan Ketergantungan (DI)

Sistem DI yang mantap mengurus:

  • Pendaftaran perkhidmatan dan penyelesaian.
  • Pengurusan kitaran hayat komponen.
  • Suntikan konfigurasi.
  • Malas memuatkan.

Ini menyediakan kawalan berbutir ke atas pemulaan komponen dan kebergantungan.

3. Pengurusan Kitaran Hayat Dipertingkat

Sistem pengurusan kitaran hayat yang komprehensif beralamat:

  • Peralihan keadaan komponen.
  • Perintah permulaan.
  • Pembersihan sumber.
  • Ralat pengendalian.

4. Struktur Pakej Diperhalusi

Pangkalan kod yang disusun semula menampilkan pemisahan yang jelas:

<code>hypergraph/
├── core/
│   ├── di/           # Dependency Injection
│   ├── interfaces/   # Core Interfaces
│   ├── lifecycle.py  # Lifecycle Management
│   └── implementations/
├── cli/
│   ├── interfaces/
│   └── implementations/</code>
Salin selepas log masuk

Keputusan: Menangani Isu Utama

Pemfaktoran semula menghasilkan peningkatan yang ketara:

  1. Kebergantungan Pekeliling Dihapuskan: Kebergantungan berasaskan antara muka menyelesaikan semua kebergantungan pekeliling.
  2. Ujian Ringkas: Ejekan berasaskan antara muka meredakan ujian unit dengan ketara.
  3. Kebolehselenggaraan yang Dipertingkat: Pemisahan kebimbangan yang lebih jelas meningkatkan kebolehselenggaraan dan kebolehbacaan kod.
  4. Peningkatan Fleksibiliti: Sistem pemalam kini dilaksanakan dengan bersih.
  5. Pengendalian Ralat Teguh: Pengurusan kitaran hayat yang dipertingkatkan memastikan pengendalian ralat yang lebih dipercayai.

Kemungkinan Masa Depan: Melepaskan Potensi

Seni bina yang difaktorkan semula membuka potensi yang ketara:

  1. Ekosistem Pemalam Matang: Sistem pemalam yang mantap kini boleh dilaksanakan.
  2. Peluasan Ciri Diperkemas: Menambah ciri adalah lebih bersih dan lebih cekap.
  3. Ujian Komprehensif: Ujian menyeluruh kini boleh dicapai.
  4. Pengurusan Negeri yang Canggih: Corak pengurusan negeri yang maju boleh dilaksanakan.

Pembelajaran Utama

Pengalaman ini mengukuhkan nilai jangka panjang reka bentuk seni bina pendahuluan. Walaupun pada mulanya kelihatan berlebihan, pemisahan kebimbangan yang bersih dan pengurusan pergantungan yang mantap terbukti penting mengikut skala projek. Kepentingan pengurusan kitaran hayat dalam sistem yang kompleks juga ditekankan. Keadaan dan peralihan yang ditakrifkan dengan baik meningkatkan kebolehramalan dan kebolehnyahpenyahpepijatan.

Melihat Ke Hadapan

Seni bina baharu menyediakan asas yang kukuh untuk pembangunan masa hadapan, termasuk:

  • Sistem pemalam berfungsi sepenuhnya.
  • Keupayaan pengurusan negeri lanjutan.
  • Rangka kerja ujian yang lebih komprehensif.
  • Fungsi CLI baharu.

Usaha pemfaktoran semula yang meluas tidak dapat dinafikan membuahkan hasil, menghasilkan pangkalan kod yang lebih boleh diselenggara, boleh diuji dan diperluaskan. Tumpuan kini boleh beralih kepada pembangunan ciri tanpa kekangan seni bina. Kadangkala, regresi strategik diperlukan untuk kemajuan yang ketara.

Atas ialah kandungan terperinci Menyelesaikan Ketergantungan Pekeliling: Perjalanan ke Seni Bina yang Lebih Baik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1676
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles