


Bagaimana cara membahagikan logik perniagaan dan logik perniagaan dengan betul dalam seni bina hierarki dalam pembangunan back-end?
Apr 19, 2025 pm 07:15 PMSenibina hierarki back-end: bijak membahagikan logik perniagaan dan logik bukan perniagaan
Dalam pembangunan back-end, seni bina berlapis (contohnya, pengawal, perkhidmatan, dan lapisan DAO) adalah penting. Walaupun prinsip hierarki jelas, dalam amalan, terutama sempadan antara lapisan perkhidmatan dan lapisan DAO, serta pembahagian logik selepas pengenalan lapisan pengurus, sering mengelirukan. Artikel ini akan meneroka bagaimana untuk membezakan secara berkesan antara logik perniagaan dan logik bukan perniagaan.
Definisi antara logik perniagaan dan logik bukan perniagaan
Logik perniagaan secara langsung berkaitan dengan keperluan perniagaan, yang pengguna dapat melihat; Walaupun logik bukan perniagaan adalah operasi asas dan tidak ada kaitan dengan proses perniagaan, seperti butiran operasi pangkalan data atau penyulitan kata laluan.
Berikut adalah beberapa contoh logik bukan perniagaan:
-
Butiran operasi pangkalan data:
UserManager.delete()
danDepartmentManager.delete()
boleh memadamkan data dalam jadual persatuan (sepertiuserdeptmodel
) pada masa yang sama. Ini adalah logik bukan perniagaan kerana ia hanya melibatkan operasi pangkalan data, bukan proses perniagaan sendiri. Tanpa lapisan pengurus, lapisan DAO juga boleh mengendalikan operasi sedemikian, selagi ia tidak ada kaitan dengan perniagaan.Kelas Usermanager: def delete (diri): userdao.delete () userDeptdao.delete () Kelas Jabatan Kelas: def delete (diri): jabatandao.delete () userDeptdao.delete ()
-
Penyulitan Kata Laluan: Pengguna tidak perlu mengetahui butiran penyimpanan kata laluan, dan operasi garam boleh diletakkan di lapisan DAO atau pengurus.
USERDAO KELAS: def make_password (diri, passwd): Kembalikan garam (passwd) # menganggap bahawa fungsi garam digunakan untuk menambah garam ke kata laluan def simpan (diri): passwd = self.make_password (passwd) self.passwd = passwd Super (). Simpan () #Suppose Super (). Simpan () adalah kaedah Simpan pangkalan data
Kaedah Layer DAO Penamaan: Sama ada nama kaedah seperti
get_super_user
sesuai bergantung kepada sama ada ia melibatkan logik perniagaan. Jikasuper
tidak berkaitan dengan perniagaan, ia boleh digunakan; Jika tidak, ia harus ditangani di lapisan perkhidmatan.Permintaan HTTP enkapsulasi: enkapsulasi yang bergantung kepada backend boleh diletakkan di lapisan DAO dan bukannya lapisan perkhidmatan.
Melaksanakan fungsi yang serupa dengan penapis django di python
Dalam Django/Flask, penapisan data agak mudah. Walau bagaimanapun, dalam seni bina tiga lapisan Python, perlu mempertimbangkan bagaimana memproses parameter permintaan di lapisan DAO. Sekiranya tidak ada kerangka suntikan ketergantungan seperti musim bunga, parameter perlu diluluskan secara manual. Di Java, rangka kerja ORM seperti Hibernate menyediakan penapisan data yang kuat dan fungsi pertanyaan.
Entiti data dan seni bina hierarki
Entiti data digunakan untuk kegigihan data. Dalam seni bina tiga lapisan, pengawal, perkhidmatan dan lapisan DAO tidak sesuai dengan satu demi satu. Lapisan perkhidmatan boleh memanggil pelbagai DAO untuk menyelesaikan operasi perniagaan, dan DAO juga boleh dipanggil oleh pelbagai perkhidmatan.
Ringkasnya, logik perniagaan yang membezakan dengan betul dari logik bukan perniagaan adalah kunci untuk pembangunan back-end, dan seni bina hierarki yang munasabah dapat meningkatkan kebolehbacaan kod dan kebolehkawalan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara membahagikan logik perniagaan dan logik perniagaan dengan betul dalam seni bina hierarki dalam pembangunan back-end?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

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

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

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

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Python melaksanakan panggilan API tak segerak dengan async/menunggu dengan AIOHTTP. Gunakan async untuk menentukan fungsi coroutine dan laksanakannya melalui pemacu asyncio.run, contohnya: asyncdeffeted_data (): Awaitasyncio.sleep (1); Memulakan permintaan HTTP asynchronous melalui AIOHTTP, dan gunakan asyncwith untuk membuat klien dan menunggu hasil tindak balas; Gunakan asyncio.gather untuk membungkus senarai tugas; Langkah berjaga -jaga termasuk: mengelakkan operasi menyekat, bukan mencampurkan kod penyegerakan, dan Jupyter perlu mengendalikan gelung acara khusus. Master Eventl

Fungsi tulen dalam Python merujuk kepada fungsi yang sentiasa mengembalikan output yang sama tanpa kesan sampingan yang diberikan input yang sama. Certinya termasuk: 1. Determinisme, iaitu, input yang sama selalu menghasilkan output yang sama; 2. Tiada kesan sampingan, iaitu, tiada pembolehubah luaran, tiada data input, dan tiada interaksi dengan dunia luar. Sebagai contoh, Defadd (a, b): Returna B adalah fungsi tulen kerana tidak kira berapa kali menambah (2,3) dipanggil, ia sentiasa mengembalikan 5 tanpa mengubah kandungan lain dalam program ini. Sebaliknya, fungsi yang mengubahsuai pembolehubah global atau menukar parameter input adalah fungsi bukan tujuan. Kelebihan fungsi tulen adalah: lebih mudah untuk diuji, lebih sesuai untuk pelaksanaan serentak, hasil cache untuk meningkatkan prestasi, dan boleh dipadankan dengan baik dengan alat pengaturcaraan berfungsi seperti MAP () dan penapis ().

Ifelse adalah infrastruktur yang digunakan dalam Python untuk penghakiman bersyarat, dan blok kod yang berlainan dilaksanakan melalui kesahihan keadaan. Ia menyokong penggunaan ELIF untuk menambah cawangan apabila penghakiman pelbagai syarat, dan lekukan adalah kunci sintaks; Jika num = 15, program itu mengeluarkan "nombor ini lebih besar daripada 10"; Sekiranya logik tugasan diperlukan, pengendali ternary seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil" boleh digunakan. 1. Ifelse memilih laluan pelaksanaan mengikut keadaan yang benar atau palsu; 2. ELIF boleh menambah pelbagai cawangan keadaan; 3. Indentasi menentukan pemilikan kod, kesilapan akan membawa kepada pengecualian; 4. Operator Ternary sesuai untuk senario tugasan mudah.

Nilai -nilai palsu dalam python termasuk: rentetan kosong ''; nombor 0 dan 0.0; Senarai kosong []; Kamus kosong {}; tuple kosong (); nilai boolean palsu; Nilai Khas Tiada. Hampir semua nilai lain kecuali nilai-nilai ini adalah benar, seperti nombor bukan sifar, rentetan tidak kosong, struktur data yang tidak kosong, dan objek tersuai lalai. Dalam perkembangan sebenar, anda perlu memberi perhatian kepada: ifxisnotnone harus digunakan untuk memeriksa sama ada ia tidak; Apabila fungsi pemprosesan mengembalikan nilai, anda perlu menilai dalam kombinasi dengan logik perniagaan; Anda boleh menggunakan ciri Trongy/Falsy untuk memudahkan ekspresi bersyarat, tetapi berhati -hati untuk mengelakkan salah faham atau kesilapan. Memahami konsep Trongy dan Falsy membantu menulis kod penghakiman bersyarat yang lebih dipercayai dan ringkas.

Di Python, walaupun tidak ada kata kunci akhir terbina dalam, ia boleh mensimulasikan kaedah yang tidak dapat dilalui melalui penulisan semula nama, pengecualian runtime, penghias, dan lain-lain. 2. Hakim jenis pemanggil dalam kaedah dan buang pengecualian untuk mencegah penetapan semula subclass; 3. Gunakan penghias tersuai untuk menandakan kaedah sebagai muktamad, dan periksa ia digabungkan dengan metaclass atau penghias kelas; 4. Tingkah laku boleh dikemas sebagai sifat harta untuk mengurangkan kemungkinan diubahsuai. Kaedah ini memberikan pelbagai perlindungan, tetapi tidak satu pun dari mereka menyekat tingkah laku liputan.
