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目次
バックエンドの階層アーキテクチャ:ビジネスロジックと非ビジネスロジックの明確な境界
ビジネスロジックと非ビジネスロジックの定義
Djangoフィルター機(jī)能をシミュレートします
データエンティティと階層関係
ホームページ Java &#&チュートリアル バックエンド開発におけるビジネスロジックと非ビジネスロジックを區(qū)別し、合理的な階層化されたデザインを?qū)g行する方法は?

バックエンド開発におけるビジネスロジックと非ビジネスロジックを區(qū)別し、合理的な階層化されたデザインを?qū)g行する方法は?

Apr 19, 2025 pm 08:45 PM
python データアクセス スプリングフレームワーク

バックエンド開発におけるビジネスロジックと非ビジネスロジックを區(qū)別し、合理的な階層化されたデザインを?qū)g行する方法は?

バックエンドの階層アーキテクチャ:ビジネスロジックと非ビジネスロジックの明確な境界

バックエンド開発では、コントローラー、サービス、DAOの一般的な3層アーキテクチャが常に十分に明確ではありません。この記事では、サービスとDAOレイヤーのビジネスロジックと非ビジネスロジックを効果的に區(qū)別する方法について説明し、マネージャーレイヤーを?qū)毪筏皮狻ⅳ瑜旰侠淼膜圣欹ぅ洎`デザインを構(gòu)築するために、マネージャーレイヤーを?qū)毪工敕椒à摔膜い普h明します。

ビジネスロジックと非ビジネスロジックの定義

ビジネスロジックはビジネス要件を直接関連付けますが、ビジネスロジックはデータアクセス、データ検証などの基礎(chǔ)となる操作に責(zé)任を負(fù)いません。2つの間のぼやけた境界は、しばしばコードの混亂につながります。

  1. データ操作のカプセル化:たとえば、 UserManager.delete()およびDepartmentManager.delete() UserDeptModelの関連する削除を同時(shí)に処理できます。これは、ビジネスプロセス自體ではなくデータの一貫性に焦點(diǎn)を當(dāng)てているため、非ビジネスロジックです。コード例:

     クラスのusermanager:
         def delete(self、user_id):
             self.user_dao.delete(user_id)
             self.user_dept_dao.delete_by_user_id(user_id)
    
     クラスの部門マネージャー:
         def delete(self、dept_id):
             self.dept_dao.delete(dept_id)
             self.user_dept_dao.delete_by_dept_id(dept_id)
  2. データセキュリティ処理:パスワード塩分およびその他の操作は、通常、ビジネスロジックではなくデータ保護(hù)メカニズムであるため、DAOまたはマネージャーレイヤーで通常実行されます。コード例(仮想salt関數(shù)を備えたPython):

     クラスuserdao:
         def save(self、user):
             user.password = self.salt(user.password)
             #...ユーザーをデータベースに保存...
    
         DEF SALT(自己、パスワード):
             #...パスワードの塩漬けロジック...
             Salted_pa??sswordを返します
  3. DAOレイヤーメソッド命名仕様: DAOレイヤーメソッド名は、ビジネスの意味を含めることを避ける必要があります。たとえば、 get_super_user() get_user_by_type("super")ほど明確ではありません。

  4. 外部サービスコールカプセル化:バックエンドが外部サービスに依存している場(chǎng)合、これらの呼び出しはサービスレイヤーではなくDAOレイヤーでカプセル化する必要があります。これは、ビジネスロジックではなくデータアクセスであるためです。

Djangoフィルター機(jī)能をシミュレートします

Pythonでは、依存関係噴射フレームワークがない場(chǎng)合、Djangoフィルターをock笑するには、DAOレイヤーでリクエストパラメーターを処理し、レイヤーごとにそれらを渡す必要があります。 Javaのスプリングフレームワークは、このプロセスを簡(jiǎn)素化します。

データエンティティと階層関係

コントローラー、サービス、およびDAOは、1つずつ対応しません。彼らの責(zé)任は次のとおりです。

  1. コントローラー:システムの入力、受信、およびプロセスリクエストを軽量に保ちます。
  2. サービス:コアビジネスロジック処理層は比較的複雑です。
  3. DAO:データアクセスレイヤーはデータの相互作用のみを擔(dān)當(dāng)し、ビジネスロジックは含まれません。

たとえば、「ユーザーの作成」ビジネス:サービスレイヤーは「ユーザー名が複製されているかどうかを確認(rèn)します」と「ユーザーの作成」を?qū)g行します。 DAOレイヤーは、「ユーザー名に基づいてクエリユーザー」と「ユーザーの保存」メソッドを提供します。

ビジネスロジックを非ビジネスロジックと明確に區(qū)??別し、合理的な階層化された設(shè)計(jì)に従って、コードの保守性とスケーラビリティを改善することができます。

以上がバックエンド開発におけるビジネスロジックと非ビジネスロジックを區(qū)別し、合理的な階層化されたデザインを?qū)g行する方法は?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

PythonでAPIをテストする方法 PythonでAPIをテストする方法 Jul 12, 2025 am 02:47 AM

APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get()またはrequests.post()およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json()を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。

関數(shù)のPython変數(shù)スコープ 関數(shù)のPython変數(shù)スコープ Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場(chǎng)合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場(chǎng)合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。

Python Fastapiチュートリアル Python Fastapiチュートリアル Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。

タイムアウト付きのループ用Python タイムアウト付きのループ用Python Jul 12, 2025 am 02:17 AM

ループ用のPythonにタイムアウトコントロールを追加します。 1. The Timeモジュールで開始時(shí)間を記録し、各反復(fù)でタイムアウトしているかどうかを判斷し、ブレークを使用してループから飛び出すことができます。 2。クラスのタスクを投票するには、whileループを使用して時(shí)間の判斷に合わせて、睡眠を追加してCPUの膨満感を避けることができます。 3.高度な方法は、より正確な制御を?qū)g現(xiàn)するためにスレッドまたは信號(hào)を検討することができますが、複雑さは高く、初心者が選択することは推奨されません。概要キーポイント:手動(dòng)の時(shí)間判斷は基本的なソリューションですが、時(shí)間制限付き待機(jī)クラスのタスクに適しています。睡眠は不可欠であり、高度な方法は特定のシナリオに適しています。

Pythonで大きなJSONファイルを解析する方法は? Pythonで大きなJSONファイルを解析する方法は? Jul 13, 2025 am 01:46 AM

Pythonで大きなJSONファイルを効率的に処理する方法は? 1. IJSONライブラリを使用して、アイテムごとの解析を介してメモリオーバーフローをストリーミングして回避します。 2. JSonlines形式の場(chǎng)合は、行ごとに読み取り、json.loads()で処理できます。 3.または、大きなファイルを小さな部分に分割してから、個(gè)別に処理します。これらの方法は、メモリ制限の問題を効果的に解決し、さまざまなシナリオに適しています。

タプルの上のループ用のPython タプルの上のループ用のPython Jul 13, 2025 am 02:55 AM

Pythonでは、ループを使用してタプルを通過する方法には、要素を直接繰り返し、インデックスと要素を同時(shí)に取得し、ネストされたタプルを処理する方法が含まれます。 1。インデックスを管理せずに、for loopを直接使用して、各要素に順番に各要素にアクセスします。 2。enumerate()を使用して、同時(shí)にインデックスと値を取得します。デフォルトのインデックスは0で、開始パラメーターも指定できます。 3.ネストされたタプルはループで開梱できますが、サブタプル構(gòu)造が一貫していることを確認(rèn)する必要があります。さらに、タプルは不変であり、ループでコンテンツを変更することはできません。不要な値は\ _によって無(wú)視できます。エラーを避けるために、トラバースする前にタプルが空であるかどうかを確認(rèn)することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

Pythonデフォルトの引數(shù)とそれらの潛在的な問題とは何ですか? Pythonデフォルトの引數(shù)とそれらの潛在的な問題とは何ですか? Jul 12, 2025 am 02:39 AM

Pythonデフォルトパラメーターは、機(jī)能が定義されているときに評(píng)価され、固定値が評(píng)価され、予期しない問題を引き起こす可能性があります。デフォルトのパラメーターなどのリストなどの変數(shù)オブジェクトを使用すると、変更が保持され、代わりになしを使用することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。デフォルトのパラメータースコープは、定義されたときの環(huán)境変數(shù)であり、その後の変數(shù)の変更はその値に影響しません。狀態(tài)を保存するためにデフォルトのパラメーターに依存しないでください。クラスのカプセル化狀態(tài)を使用して、関數(shù)の一貫性を確保する必要があります。

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