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寫出能用的代碼很簡單，寫出好用的代碼很難。
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什么是好用的代碼呢?其實就是代碼質(zhì)量比較高，如何評價代碼質(zhì)量的高低呢?最常用的、最重要的評價標(biāo)準(zhǔn)，就是代碼的可維護(hù)性、可讀性、可擴(kuò)展性、靈活性、簡潔性、可復(fù)用性、可測試性。
好用的代碼，也都會遵循一此原則，這就是設(shè)計原則，它們分別是：
- 單一職責(zé)原則 (SRP)
- 開閉原則 (OCP)
- 里氏替換原則 (LSP)
- 接口隔離原則 (ISP)
- 依賴倒置原則 (DIP)
提取這五種原則的首字母縮寫詞，就是 SOLID 原則。下面分別進(jìn)行介紹，并展示如何在 Python 中應(yīng)用。
1、單一職責(zé)原則 SRP
單一職責(zé)原則(Single Responsibility Principle)這個原則的英文描述是這樣的：A class or module should have a single responsibility。如果我們把它翻譯成中文，那就是：一個類或者模塊只負(fù)責(zé)完成一個職責(zé)(或者功能)。
讓我們舉一個更簡單的例子，我們有一個數(shù)字 L = [n1, n2, …, nx] 的列表，我們計算一些數(shù)學(xué)函數(shù)。例如，計算最大值、平均值等。
一個不好的方法是讓一個函數(shù)來完成所有的工作：
- import numpy as np
- def math_operations(list_):
- # Compute Average
- print(f"the mean is {np.mean(list_)}")
- # Compute Max
- print(f"the max is {np.max(list_)}")
- math_operations(list_ = [1,2,3,4,5])
- # the mean is 3.0
- # the max is 5
實際開發(fā)中，你可以認(rèn)為 math_operations 很龐大，揉雜了各種功能代碼。
為了使這個更符合單一職責(zé)原則，我們應(yīng)該做的第一件事是將函數(shù) math_operations 拆分為更細(xì)粒度的函數(shù)，一個函數(shù)只干一件事：
- def get_mean(list_):
- '''Compute Max'''
- print(f"the mean is {np.mean(list_)}")
- def get_max(list_):
- '''Compute Max'''
- print(f"the max is {np.max(list_)}")
- def main(list_):
- # Compute Average
- get_mean(list_)
- # Compute Max
- get_max(list_)
- main([1,2,3,4,5])
- # the mean is 3.0
- # the max is 5
這樣做的好處就是：
- 易讀易調(diào)試，更容易定位錯誤。
- 可復(fù)用，代碼的任何部分都可以在代碼的其他部分中重用。
- 可測試，為代碼的每個功能創(chuàng)建測試更容易。
但是要增加新功能，比如計算中位數(shù)，main 函數(shù)還是很難維護(hù)，因此還需要第二個原則：OCP。
2、開閉原則 OCP
開閉原則(Open Closed Principle)就是對擴(kuò)展開放，對修改關(guān)閉，這可以大大提升代碼的可維護(hù)性，也就是說要增加新功能時只需要添加新的代碼，不修改原有的代碼，這樣做即簡單，也不會影響之前的單元測試，不容易出錯，即使出錯也只需要檢查新添加的代碼。
上述代碼，可以通過將我們編寫的所有函數(shù)變成一個類的子類來解決這個問題。代碼如下：
- import numpy as np
- from abc import ABC, abstractmethod
- class Operations(ABC):
- '''Operations'''
- @abstractmethod
- def operation():
- pass
- class Mean(Operations):
- '''Compute Max'''
- def operation(list_):
- print(f"The mean is {np.mean(list_)}")
- class Max(Operations):
- '''Compute Max'''
- def operation(list_):
- print(f"The max is {np.max(list_)}")
- class Main:
- '''Main'''
- def get_operations(list_):
- # __subclasses__ will found all classes inheriting from Operations
- for operation in Operations.__subclasses__():
- operation.operation(list_)
- if __name__ == "__main__":
- Main.get_operations([1,2,3,4,5])
- # The mean is 3.0
- # The max is 5
如果現(xiàn)在我們想添加一個新的操作，例如：median，我們只需要添加一個繼承自 Operations 類的 Median 類。新形成的子類將立即被 __subclasses__()接收，無需對代碼的任何其他部分進(jìn)行修改。
3、里氏替換原則 (LSP)
里式替換原則的英文是 Liskov Substitution Principle，縮寫為 LSP。這個原則最早是在 1986 年由 Barbara Liskov 提出，他是這么描述這條原則的：
If S is a subtype of T, then objects of type T may be replaced with objects of type S, without breaking the program。
也就是說 子類對象能夠替換程序中父類對象出現(xiàn)的任何地方，并且保證原來程序的邏輯行為不變及正確性不被破壞。
實際上，里式替換原則還有另外一個更加能落地、更有指導(dǎo)意義的描述，那就是按照協(xié)議來設(shè)計，子類在設(shè)計的時候，要遵守父類的行為約定(或者叫協(xié)議)。父類定義了函數(shù)的行為約定，那子類可以改變函數(shù)的內(nèi)部實現(xiàn)邏輯，但不能改變函數(shù)原有的行為約定。這里的行為約定包括：函數(shù)聲明要實現(xiàn)的功能;對輸入、輸出、異常的約定;甚至包括注釋中所羅列的任何特殊說明。
4、接口隔離原則 (ISP)
接口隔離原則的英文翻譯是 Interface Segregation Principle，縮寫為 ISP。Robert Martin 在 SOLID 原則中是這樣定義它的：Clients should not be forced to depend upon interfaces that they do not use。
直譯成中文的話就是：客戶端不應(yīng)該被強(qiáng)迫依賴它不需要的接口。其中的 客戶端 ，可以理解為接口的調(diào)用者或者使用者。
舉個例子：
- from abc import ABC, abstractmethod
- class Mammals(ABC):
- @abstractmethod
- def swim(self) -> bool:
- pass
- @abstractmethod
- def walk(self) -> bool:
- pass
- class Human(Mammals):
- def swim(self)-> bool:
- print("Humans can swim")
- return True
- def walk(self)-> bool:
- print("Humans can walk")
- return True
- class Whale(Mammals):
- def walk(self) -> bool:
- print("Whales can't walk")
- return False
- def swim(self):
- print("Whales can swim")
- return True
- human = Human()
- human.swim()
- human.walk()
- whale = Whale()
- whale.swim()
- whale.walk()
執(zhí)行結(jié)果：
- Humans can swim
- Humans can walk
- Whales can swim
- Whales can't walk
事實上，子類鯨魚不應(yīng)該依賴它不需要的接口 walk，針對這種情況，就需要對接口進(jìn)行拆分，代碼如下：
- from abc import ABC, abstractmethod
- class Swimer(ABC):
- @abstractmethod
- def swim(self) -> bool:
- pass
- class Walker(ABC):
- @abstractmethod
- def walk(self) -> bool:
- pass
- class Human(Swimer,Walker):
- def swim(self)-> bool:
- print("Humans can swim")
- return True
- def walk(self)-> bool:
- print("Humans can walk")
- return True
- class Whale(Swimer):
- def swim(self):
- print("Whales can swim")
- return True
- human = Human()
- human.swim()
- human.walk()
- whale = Whale()
- whale.swim()
5、依賴反轉(zhuǎn)原則 (DIP)
依賴反轉(zhuǎn)原則的英文翻譯是 Dependency Inversion Principle，縮寫為 DIP。英文描述：High-level modules shouldn’t depend on low-level modules. Both modules should depend on abstractions. In addition, abstractions shouldn’t depend on details. Details depend on abstractions。
我們將它翻譯成中文，大概意思就是：高層模塊不要依賴低層模塊。高層模塊和低層模塊應(yīng)該通過抽象(abstractions)來互相依賴。除此之外，抽象不要依賴具體實現(xiàn)細(xì)節(jié)，具體實現(xiàn)細(xì)節(jié)依賴抽象。
在調(diào)用鏈上，調(diào)用者屬于高層，被調(diào)用者屬于低層，我們寫的代碼都屬于低層，由框架來調(diào)用。在平時的業(yè)務(wù)代碼開發(fā)中，高層模塊依賴低層模塊是沒有任何問題的，但是在框架層面設(shè)計的時候，就要考慮通用性，高層應(yīng)該依賴抽象的接口，低層應(yīng)該實現(xiàn)對應(yīng)的接口。如下圖所示：
也就是說本來 ObjectA 依賴 ObjectB，但為了擴(kuò)展后面可能會有 ObjectC，ObjectD，經(jīng)常變化，因此為了頻繁改動，讓高層模塊依賴抽象的接口 interface，然后讓 ObjectB 也反過來依賴 interface，這就是依賴反轉(zhuǎn)原則。
舉個例子，wsgi 協(xié)議就是一種抽象接口，高層模塊有 uWSGI，gunicorn等，低層模塊有 Django，F(xiàn)lask 等，uWSGI，gunicorn 并不直接依賴 Django，F(xiàn)lask，而是通過 wsgi 協(xié)議進(jìn)行互相依賴。
依賴倒置原則概念是高層次模塊不依賴于低層次模塊?？此圃谝蟾邔哟文K，實際上是在規(guī)范低層次模塊的設(shè)計。低層次模塊提供的接口要足夠的抽象、通用，在設(shè)計時需要考慮高層次模塊的使用種類和場景。明明是高層次模塊要使用低層次模塊，對低層次模塊有依賴性。現(xiàn)在反而低層次模塊需要根據(jù)高層次模塊來設(shè)計，出現(xiàn)了「倒置」的顯現(xiàn)。
這樣設(shè)計好處有兩點：
- 低層次模塊更加通用，適用性更廣
- 高層次模塊沒有依賴低層次模塊的具體實現(xiàn)，方便低層次模塊的替換
最后的話
我去年(2020)年 2 月 3 號購買的《設(shè)計模式之美》專欄，將近一年半才把它學(xué)習(xí)完，再回看之前的代碼，真是一堆垃圾。之前一天寫完的代碼，重構(gòu)差不多花了一個星期，重構(gòu)之后，感覺還可以再重構(gòu)的更好，似乎無止境，正如小爭哥說的那樣，項目無論大小，都可以有技術(shù)含量，所謂代碼細(xì)節(jié)是魔鬼，細(xì)節(jié)到處都存在在取舍，應(yīng)該怎么樣，不應(yīng)該怎么樣，都大有學(xué)問。
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當(dāng)前題目：如何在 Python 中應(yīng)用設(shè)計原則
新聞來源：http://www.dlmjj.cn/article/dhcscjo.html
