


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!

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.

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

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.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)