项目设计原则

开始以前须要引入一些项目设计知识，如接口，抽象方法抽象类，组合，程序设计原则等，我的理解项目的合理设计可增长其灵活性，下降数据之间的耦合性，提升稳定性，下面介绍一些预备知识 

1. 接口

　　其实py中没有接口这个概念。要想实现接口的功能,能够经过主动抛出异常来实现

　　接口做用：对派生类起到限制的做用

例：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
接口，python中的接口，经过在父类中主动抛出异常实现
接口的做用:起到了限制的做用
"""

class IFoo:
    def fun1(self):
        pass
        raise Exception("----")

class Bar(IFoo):
    def fun1(self):
        #方法名必须和父类中的方法名相同，否则没办法正常执行，会抛出异常
        print("子类中若是想要调用父类中的方法，子类中必需要有父类中的方法名")
    def fun2(self):
        print("test")

obj = Bar()
obj.fun2()

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2.抽象方法抽象类

　　抽象类，抽象方法是普通类和接口的综合，便可以继承也能够起到限制做用

　　因为python 自己没有抽象类、接口的概念，因此要实现这种功能得abc.py 这个类库，具体实现方法以下 :

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
抽象类，抽象方法
抽象类，抽象方法是普通类和接口的综合，便可以继承也能够起到限制做用
"""

import abc
class Foo(metaclass=abc.ABCMeta):
    def fun1(self):
        print("fun1")

    def fun2(self):
        print("fun2")

    @abc.abstractclassmethod
    def fun3(self):
        pass


class Bar(Foo):
    def fun3(self):
        print("子类必须有父类的抽象方法名，否则会抛出异常")


obj = Bar()
obj.fun1()
obj.fun2()
obj.fun3()

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3. 组合

　　python中“多用组合少用继承”，由于继承的偶合性太强，能够把基类，当作参数传入派生类中，用于解偶

如;

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#继承

class Animals:
    def eat(self):
        print(self.Name + " eat")
    def drink(self):
        print(self.Name + " drink")

class Person(Animals):
    def __init__(self, name):
        self.Name = name

    def think(self):
        print(self.Name + " think")
obj = Person("user1")
obj.drink()
obj.eat()
obj.think()

继承

 

class Animals:
    def __init__(self,name):
        self.Name = name

    def eat(self):
        print(self.Name + " eat")

    def drink(self):
        print(self.Name + " drink")

class Person:
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def eat(self):
        self.obj.eat()

    def think(self,name):
        print(name + " think")

animals = Animals("animals")
obj = Person(animals)
obj.think("person")
obj.eat()

组合

 

4.依赖注入

　　刚接触理解的比较浅显

　　像上一例中，若是有多层关系时，须要传入多个对象，为了解决这个问题就引入了依赖注入，如上例在Person类实例化时自动传入Animals对象

　　那么，在引入依赖注入时先了解一下python类实例化过程当中背后作了什么事情

class Foo:
    def __init__(self):
        self.name = 111
    
    
    def fun(self)
        print(self.name)
        
obj = Foo() #obj是Foo的实例化对象

在python中一切皆对象，Foo是经过type类建立的

例：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

class MyType(type):

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        obj = cls.__new__(cls, *args, **kwargs)
        obj.__init__(*args, **kwargs)
        return obj


class Foo(metaclass=MyType):

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def f1(self):
        print(self.name)

 解释器解释：
    1.遇到 class Foo，执行type的__init__方法
    1.Type的init的方法里作什么么呢？不知道
        obj = Foo(123)
    3.执行Type的 __call__方法
        执行Foo类的 __new__方法
        执行Foo类的 __init__ 方法

先来了解几个概念

new 和 __init()和__metaclass__:

• __new__函数是实例一个类所要调用的函数,每当咱们调用obj = Foo()来实例一个类时,都是先调用__new__()

• 而后再调用__init__()函数初始化实例. __init__()在__new__()执行后执行,

• 类中还有一个属性 __metaclass__，其用来表示该类由 谁 来实例化建立，因此，咱们能够为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类，从而查看 类 建立的过程。

那么依赖注入的实现方法，自定义一个type方法，实例化类的时候指定由自定义的type方法建立，具体实现方法以下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 依赖注入应用
#DI
class Mapper:
    __mapper_relation ={}

    @staticmethod
    def register(cls,value):
        Mapper.__mapper_relation[cls] = value

    @staticmethod
    def exist(cls):
        if cls in Mapper.__mapper_relation:
            return True
        return False

    @staticmethod
    def value(cls):
        return Mapper.__mapper_relation[cls]


class MyType(type):
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
        arg_list = list(args)
        if Mapper.exist(self):
            value=Mapper.value(self)
            arg_list.append(value)
        obj.__init__(*arg_list, **kwargs)
        return obj


#定义由谁来实例化
class Foo(metaclass=MyType):
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    def f1(self):
        print(self.name)

class Bar(metaclass=MyType):
    def __init__(self,name):
        self.name = name

    def f1(self):
        print(self.name)

Mapper.register(Foo,"test1")
Mapper.register(Bar,"test12")
f=Foo()
print(f.name)

依赖注入应用

5.程序的设计原则

　 1. 单一责任原则 　　　　　　　

一个对象只对一个元素负责

优势;

　　消除耦合，减少因需求变化引发代码僵化

　　2.开放封闭原则

　　　　对扩展开放，对修改关闭

　　　　优势：

　　　　　　按照OCP原则设计出来的系统，下降了程序各部分之间的耦合性，其适应性、灵活性、稳定性都比较好。当已有软件系统须要增长新的功能时，

　　　　　　不须要对做为系统基础的抽象层进行修改，只须要在原有基础上附加新的模块就能实现所须要添加的功能。增长的新模块对原有的模块彻底没有影响或影响很小，

　　　　　　这样就无须为原有模块进行从新测试

　　　　如何实现 ？　

　　　　　　在面向对象设计中，不容许更必的是系统的抽象层，面容许扩展的是系统的实现层，因此解决问题的关键是在于抽象化。

　　　　　　在面向对象编程中，经过抽象类及接口，规定具体类的特征做为抽象层，相对稳定，不须要作更改的从面能够知足“对修改关闭”的原则；而从抽象类导出的具体 类能够

　　　　　　改变系统 的行为，从而知足“对扩展开放的原则"

　　3.里氏替换原则　　

　　　　能够使用任何派生类替换基类

　　　　优势：

　　　　　　能够很容易的实现同一父类下各个子类的互换，而客户端能够绝不察觉

　　4.接口分享原则

　　　　对于接口进行分类避免一个接口的方法过多，避免”胖接口"

　　　　优势：

　　　　　　会使一个软件系统功能扩展时，修改的压力不会传到别的对象那里

　　　　如何实现 ?

　　　　　　得用委托分离接口

　　　　　　利用多继承分离接口

　　5.依赖倒置原则　　　　

隔离关系，使用接口或抽象类代指

高层次的模块不该该依赖于低层次的模块，而是，都应该依赖于抽象

　　　　优势：

　　　　　　使用传统过程化程序设计所建立的依赖关系，策略依赖于细节，这是糟糕的，由于策略受到细节改变的影响。

　　　　　　依赖倒置原则使细节和策略都依赖于抽象，抽象的稳定性决定了系统的稳定性

　　 6.依赖注入和控制反转原则

　　　　

　　　　使用钩子再原来执行流程中注入其余对象

6. 目录规划

 

 

注:

　　Infrastructure 目录：公共组件目录

　　Model:业务逻辑处理目录

　　Repository:　数据仓库及数据处理目录

　　Statics：静态文件目录如（css,js,images等)

　　UIAdmin: UI层

　　Views:模板文件目录

　　Application.py ： 服务启动文件