


Memecahkan Penyongsangan Ketergantungan, IoC dan DI
Meneroka sistem suntikan kebergantungan NestJS mencetuskan penyelaman yang lebih mendalam ke dalam Penyongsangan Ketergantungan, Penyongsangan Kawalan dan Suntikan Ketergantungan. Konsep ini, walaupun kelihatan serupa, menawarkan penyelesaian yang berbeza untuk masalah yang berbeza. Penjelasan ini berfungsi sebagai penyegar peribadi, dan semoga panduan berguna untuk orang lain yang bergelut dengan istilah ini.
-
Prinsip Penyongsangan Kebergantungan (DIP)
Definisi: Modul peringkat tinggi tidak seharusnya bergantung pada modul peringkat rendah; kedua-duanya harus bergantung pada abstraksi. Abstraksi tidak seharusnya bergantung pada butiran; butiran harus bergantung pada abstraksi.
Maksud Ini:
Dalam perisian, modul peringkat tinggi merangkumi logik perniagaan teras, manakala modul peringkat rendah mengendalikan pelaksanaan tertentu (pangkalan data, API, dll.). Tanpa DIP, modul peringkat tinggi bergantung secara langsung pada modul peringkat rendah, mewujudkan gandingan ketat yang menghalang fleksibiliti, merumitkan ujian dan penyelenggaraan serta menyukarkan penggantian atau melanjutkan butiran peringkat rendah.
DIP membalikkan hubungan ini. Daripada kawalan langsung, kedua-dua modul peringkat tinggi dan rendah bergantung pada abstraksi yang dikongsi (antara muka atau kelas abstrak).
Tanpa DIP
Contoh Python
class EmailService: def send_email(self, message): print(f"Sending email: {message}") class Notification: def __init__(self): self.email_service = EmailService() def notify(self, message): self.email_service.send_email(message)
Contoh TypeScript
class EmailService { sendEmail(message: string): void { console.log(`Sending email: ${message}`); } } class Notification { private emailService: EmailService; constructor() { this.emailService = new EmailService(); } notify(message: string): void { this.emailService.sendEmail(message); } }
Masalah:
- Gandingan ketat:
Notification
secara langsung bergantung padaEmailService
. - Kebolehlanjutan terhad: Bertukar kepada
SMSService
memerlukan pengubahsuaianNotification
.
Dengan DIP
Contoh Python
from abc import ABC, abstractmethod class MessageService(ABC): @abstractmethod def send_message(self, message): pass class EmailService(MessageService): def send_message(self, message): print(f"Sending email: {message}") class Notification: def __init__(self, message_service: MessageService): self.message_service = message_service def notify(self, message): self.message_service.send_message(message) # Usage email_service = EmailService() notification = Notification(email_service) notification.notify("Hello, Dependency Inversion!")
Contoh TypeScript
interface MessageService { sendMessage(message: string): void; } class EmailService implements MessageService { sendMessage(message: string): void { console.log(`Sending email: ${message}`); } } class Notification { private messageService: MessageService; constructor(messageService: MessageService) { this.messageService = messageService; } notify(message: string): void { this.messageService.sendMessage(message); } } // Usage const emailService = new EmailService(); const notification = new Notification(emailService); notification.notify("Hello, Dependency Inversion!");
Kebaikan DIP:
- Fleksibiliti: Tukar perlaksanaan dengan mudah.
- Kebolehujian: Gunakan olok-olok untuk ujian.
- Kebolehselenggaraan: Perubahan dalam modul peringkat rendah tidak memberi kesan kepada modul peringkat tinggi.
-
Penyongsangan Kawalan (IoC)
IoC ialah prinsip reka bentuk di mana kawalan kebergantungan beralih kepada sistem luaran (rangka kerja) dan bukannya diuruskan dalam kelas. Secara tradisinya, kelas mencipta dan mengurus kebergantungannya. IoC membalikkan perkara ini—entiti luaran menyuntik kebergantungan.
Contoh Python: Tanpa IoC
class SMSService: def send_message(self, message): print(f"Sending SMS: {message}") class Notification: def __init__(self): self.sms_service = SMSService() # Dependency created internally def notify(self, message): self.sms_service.send_message(message)
Contoh TypeScript: Tanpa IoC
class SMSService { sendMessage(message: string): void { console.log(`Sending SMS: ${message}`); } } class Notification { private smsService: SMSService; constructor() { this.smsService = new SMSService(); // Dependency created internally } notify(message: string): void { this.smsService.sendMessage(message); } }
Masalah Tanpa IoC:
- Gandingan yang ketat.
- Fleksibiliti rendah.
- Ujian yang sukar.
Contoh Python: Dengan IoC
class EmailService: def send_email(self, message): print(f"Sending email: {message}") class Notification: def __init__(self): self.email_service = EmailService() def notify(self, message): self.email_service.send_email(message)
Contoh TypeScript: Dengan IoC
class EmailService { sendEmail(message: string): void { console.log(`Sending email: ${message}`); } } class Notification { private emailService: EmailService; constructor() { this.emailService = new EmailService(); } notify(message: string): void { this.emailService.sendEmail(message); } }
Faedah IoC:
- Gandingan longgar.
- Penukaran pelaksanaan yang mudah.
- Kebolehujian dipertingkatkan.
-
Suntikan Kebergantungan (DI)
DI ialah teknik di mana objek menerima kebergantungannya daripada sumber luaran. Ia merupakan pelaksanaan praktikal IoC, menyuntik kebergantungan melalui:
- Suntikan Pembina
- Suntikan Setter
- Suntikan Antara Muka
Contoh Python: Rangka Kerja DI (menggunakan pustaka injector
)
from abc import ABC, abstractmethod class MessageService(ABC): @abstractmethod def send_message(self, message): pass class EmailService(MessageService): def send_message(self, message): print(f"Sending email: {message}") class Notification: def __init__(self, message_service: MessageService): self.message_service = message_service def notify(self, message): self.message_service.send_message(message) # Usage email_service = EmailService() notification = Notification(email_service) notification.notify("Hello, Dependency Inversion!")
Contoh TypeScript: Rangka Kerja DI (menggunakan pustaka tsyringe
)
interface MessageService { sendMessage(message: string): void; } class EmailService implements MessageService { sendMessage(message: string): void { console.log(`Sending email: ${message}`); } } class Notification { private messageService: MessageService; constructor(messageService: MessageService) { this.messageService = messageService; } notify(message: string): void { this.messageService.sendMessage(message); } } // Usage const emailService = new EmailService(); const notification = new Notification(emailService); notification.notify("Hello, Dependency Inversion!");
Kebaikan DI:
- Ujian ringkas.
- Skala yang dipertingkatkan.
- Kebolehselenggaraan dipertingkatkan.
Penjelasan terperinci ini menjelaskan perhubungan dan perbezaan antara DIP, IoC dan DI, menekankan sumbangan individu mereka untuk membina perisian yang teguh dan boleh diselenggara.
Atas ialah kandungan terperinci Memecahkan Penyongsangan Ketergantungan, IoC dan DI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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 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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.

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
