本文源码下载地址:http://xiazai.bitsCN.com/201007/yuanma/TraceLWord.rar
开发环境为 eclipse(pdt)
让我们把注意力集中到中间服务层上来。中间服务层代码比较简单,只是调用数据访问层代码将留言保存到数据库。如代码1所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 1
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
}
};
在看到留言板的演示之后,公司的产品部和市场部或许会提出各种各样的想法和需求。比如他们希望在添加留言之前判断用户的权限!只有注册用户才能留言!我们需要修改代码,如代码2所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 2, 增加登录验证
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
if (!($userLogin)) {
// 提示用户登录
}
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
}
};
市场部又希望在添加留言之前,对留言内容进行检查,如果留言中含有脏话就不保存。我们继续修改代码,如代码3所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 3, 增加脏话过滤
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
if (!($userLogin)) {
// 提示用户登录
}
if (stristr($newLWord, "SB")) {
// 含有脏话, 提示留言发送失败
}
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
}
};
产品部也提出了新需求,他们希望加入积分机制。具体来讲就是在用户每次留言成功以后给用户 5分。我们继续修改代码,如代码4所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 4, 加入留言积分机制
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
if (!($userLogin)) {
// 提示用户登录
}
if (stristr($newLWord, "SB")) {
// 含有脏话, 提示留言发送失败
}
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
// 给用户加分
$score = getUserScore($userName);
$score = $score 5;
saveUserScore($userName, $score);
}
};
没过多久,产品部又对需求进行细化,他们希望用户积分每积累够1000分以后,就给用户升级。我们继续修改代码,如代码5所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 5, 加入用户升级规则
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
if (!($userLogin)) {
// 提示用户登录
}
if (stristr($newLWord, "fuck")) {
// 含有脏话, 提示留言发送失败
}
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
// 给用户加分
$score = getUserScore($userName);
$score = $score 5;
saveUserScore($userName, $score);
// 给用户升级
if (($score % 1000) == 0) {
$level = getUserLevel($userName);
$level = $level 1;
saveUserLevel($userName, $level);
}
}
};
随着需求的增多,我们需要不断的修改中间服务层代码。但是你应该不难发现,需求越多中间服务层代码也就越多越庞大!最后会导致即便我们使用三层结构的开发模式,也还是没有有效的降低工程难度!另外就是应需求的变化而修改中间服务代码以后,需要重新测试所有代码,而不是有效的测试新增代码……
其实让我们仔细分析一下这个留言板代码,我先要提出一个主业务逻辑和次业务逻辑的概念。无论怎样,把留言内容存入到数据库,这是业务逻辑的主干!这个就是主业务逻辑!这部分没有随着需求的增加而修改。至于在存入数据库之前要进行权限校验,要进行内容检查,存入数据库之后要给用户加分,然后给用户升级,这些都是前序工作和扫尾工作,都是次业务逻辑!主业务逻辑几乎是一成不变的,次业务逻辑变化却非常频繁。为了提高代码的可读性和可维护性,我们可以考虑把这些次业务逻辑放到别的地方,尽量不要让它们干扰主业务逻辑。主业务逻辑专心干自己该干的事情好了,至于别的任何事情,主业务逻辑一概都不闻不问!那么我们的代码就可以写成这样,如代码6所示:
复制代码 代码如下:
// 代码 6, 将主业务逻辑和次业务逻辑分开
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
// 添加留言前
beforeAppend($newLWord);
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
// 添加留言后
behindAppend($newLWord);
}
};
我们可以把权限判断代码和留言内容文本过滤代码统统塞进beforeAppend函数,把用户积分代码塞进behindAppend函数,这样就把次业务逻辑从主业务逻辑代码中清理掉了。主业务逻辑知道有个“序曲”函数beforeAppend,有个“尾声”函数behindAppend,但是在序曲和尾声函数中具体都做了什么事情,主业务逻辑并不知道,也不需要知道!当然实际编码工作并不那么简单,我们还要兼顾产品部和市场部更多的需求变化,所以最好能实现一种插件方式来应对这种变化,但是仅仅依靠两个函数beforeAppend和behindAppend是达不到这个目的~
想要实现插件方式,可以建立接口!使用接口的好处是可以将定义和实现隔离,另外就是实现多态。我们建立一个留言扩展接口ILWordExtension,该接口有两个函数beforeAppend和behindAppend。权限校验、内容检查、加分这些功能可以看作是实现ILWordExtension接口的三个实现类,主业务逻辑就依次遍历这三个实现类,来完成次业务逻辑。如图1所示:
CheckPowerExtension扩展类用作用户权限校验,CheckContentExtension扩展类用作留言内容检查,AddScoreExtension扩展类用作给用户加分和升级。示意代码如代码7所示:
(图1),加入扩展接口
复制代码 代码如下:
// 代码 7,加入扩展接口
// 扩展接口
interface ILWordExtension {
// 添加留言前
public function beforeAppend($newLWord);
// 添加留言后
public function behindAppend($newLWord);
};
// 检查权限
class CheckPowerExtension implements ILWordExtension {
// 添加留言前
public function beforeAppend($newLWord) {
// 在这里判断用户权限
}
// 添加留言后
public function behindAppend($newLWord) {
}
};
// 检查留言文本
class CheckContentExtension implements ILWordExtension {
// 添加留言前
public function beforeAppend($newLWord) {
if (stristr($newLWord, "SB")) {
throw new Exception();
}
}
// 添加留言后
public function behindAppend($newLWord) {
}
};
// 用户积分
class AddScoreExtension implements ILWordExtension {
// 添加留言前
public function beforeAppend($newLWord) {
}
// 添加留言后
public function behindAppend($newLWord) {
// 在这里给用户积分
}
};
// 中间服务层
class LWordServiceCore implements ILWordService {
// 添加留言
public function append($newLWord) {
// 添加留言前
$this->beforeAppend($newLWord);
// 调用数据访问层
$dbTask = new LWordDBTask();
$dbTask->append($newLWord);
// 添加留言后
$this->behindAppend($newLWord);
}
// 添加留言前
private function beforeAppend($newLWord) {
// 获取扩展数组
$extArray = $this->getExtArray();
foreach ($extArray as $ext) {
// 遍历每一个扩展, 并调用其 beforeAppend 函数
$ext->beforeAppend($newLWord);
}
}
// 添加留言后
private function behindAppend($newLWord) {
// 获取扩展数组
$extArray = $this->getExtArray();
foreach ($extArray as $ext) {
// 遍历每一个扩展, 并调用其 behindAppend 函数
$ext->behindAppend($newLWord);
}
}
// 获取扩展数组,
// 该函数的返回值实际上是 ILWordExtension 接口数组
private function getExtArray() {
return array(
// 检查权限
new CheckPowerExtension(),
// 检查内容
new CheckContentExtension(),
// 加分
new AddScoreExtension(),
);
}
};
如果还有新需求,,我们只要再添加ILWordExtension 实现类并且把它注册到getExtArray函数里即可。程序从此有了条理,并且算是具备了可扩展性。

PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

PHP在现代化进程中仍然重要,因为它支持大量网站和应用,并通过框架适应开发需求。1.PHP7提升了性能并引入了新功能。2.现代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter简化开发,提高代码质量。3.性能优化和最佳实践进一步提升应用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP类型提示提升代码质量和可读性。1)标量类型提示:自PHP7.0起,允许在函数参数中指定基本数据类型,如int、float等。2)返回类型提示:确保函数返回值类型的一致性。3)联合类型提示:自PHP8.0起,允许在函数参数或返回值中指定多个类型。4)可空类型提示:允许包含null值,处理可能返回空值的函数。

PHP中使用clone关键字创建对象副本,并通过\_\_clone魔法方法定制克隆行为。1.使用clone关键字进行浅拷贝,克隆对象的属性但不克隆对象属性内的对象。2.通过\_\_clone方法可以深拷贝嵌套对象,避免浅拷贝问题。3.注意避免克隆中的循环引用和性能问题,优化克隆操作以提高效率。

PHP适用于Web开发和内容管理系统,Python适合数据科学、机器学习和自动化脚本。1.PHP在构建快速、可扩展的网站和应用程序方面表现出色,常用于WordPress等CMS。2.Python在数据科学和机器学习领域表现卓越,拥有丰富的库如NumPy和TensorFlow。


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