NestJS の依存関係注入システムを調べることで、依存関係の反転、制御の反転、および依存関係の注入についてさらに深く知ることができました。 これらの概念は似ているように見えますが、さまざまな問題に対して明確な解決策を提供します。 この説明は個人的な復習として機能し、これらの用語に取り組む他の人にとって役立つガイドになることを願っています。
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依存関係反転原則 (DIP)
定義: 高レベルのモジュールは低レベルのモジュールに依存すべきではありません。どちらも抽象化に依存する必要があります。抽象化は詳細に依存すべきではありません。詳細は抽象化に依存する必要があります。
これが意味するもの:
ソフトウェアでは、高レベルのモジュールがコア ビジネス ロジックをカプセル化し、低レベルのモジュールが特定の実装 (データベース、API など) を処理します。 DIP がないと、高レベルのモジュールが低レベルのモジュールに直接依存するため、柔軟性が妨げられ、テストとメンテナンスが複雑になり、低レベルの詳細の置き換えや拡張が困難になる密結合が生じます。
DIP はこの関係を逆転させます。直接制御する代わりに、高レベルと低レベルのモジュールは両方とも共有抽象化 (インターフェイスまたは抽象クラス) に依存します。
DIP なし
Python の例
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)
TypeScript の例
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); } }
問題:
- 密結合:
Notification
はEmailService
に直接依存します。 - 拡張性の制限:
SMSService
に切り替えるには、Notification
を変更する必要があります。
ディップあり
Python の例
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!")
TypeScript の例
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!");
DIP の利点:
- 柔軟性: 実装を簡単に交換できます。
- テスト容易性: テストにはモックを使用します。
- 保守性: 低レベルのモジュールの変更は高レベルのモジュールに影響を与えません。
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制御の反転 (IoC)
IoC は、依存関係の制御をクラス内で管理するのではなく、外部システム (フレームワーク) に移す設計原則です。 従来、クラスはその依存関係を作成および管理します。 IoC はこれを逆に、外部エンティティが依存関係を注入します。
Python の例: IoC なし
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)
TypeScript の例: IoC なし
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); } }
IoC がない場合の問題:
- 密結合。
- 柔軟性が低い。
- テストは困難です。
Python の例: IoC を使用した場合
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)
TypeScript の例: IoC を使用した場合
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); } }
IoC の利点:
- 疎結合。
- 実装の切り替えが簡単。
- テスト容易性の向上
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依存性注入 (DI)
DI は、オブジェクトが外部ソースから依存関係を受け取る手法です。 これは IoC の実用的な実装であり、次の方法で依存関係を注入します。
- コンストラクターのインジェクション
- セッターインジェクション
- インターフェースインジェクション
Python の例: DI フレームワーク (injector
ライブラリを使用)
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!")
TypeScript の例: DI フレームワーク (tsyringe
ライブラリを使用)
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!");
DI の利点:
- 簡略化されたテスト。
- スケーラビリティの向上
- 保守性の向上
この詳細な説明では、DIP、IoC、DI の関係と区別を明確にし、堅牢で保守可能なソフトウェアの構築に対するそれぞれの貢献を強調します。
以上が依存関係の逆転、IoC、DI の詳細の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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