


Wie kann man zwischen Gesch?ftslogik und Speicherlogik in der Back-End-Entwicklung unterscheiden?
Apr 19, 2025 pm 09:18 PMBack-End-Architektur mit drei Schichten: Die Grenze zwischen Gesch?ftslogik und Datenzugriffslogik
In der Back-End-Entwicklung sind die üblichen dreischichtigen Architekturen von Controller, Service und DAO in den Controller- und Servicegerichten relativ klar. Sie werden haupts?chlich durch Trennung von Gesch?ftslogik und Pr?sentationslogik wie Entkopplung der Nachrichtenwarteschlange (MQ), HTTP, RPC usw. implementiert. Die Grenze zwischen der Serviceschicht und der DAO -Schicht, insbesondere nach Einführung der Managerschicht, verwirrt jedoch h?ufig Entwickler.
In der Python-Back-End-Entwicklung wird die Gesch?ftslogik in der Modellschicht manchmal gemischt, wie z. B. Business-Abfragemethoden wie usermodel.is_super()
oder native Datenbankoperationen wie usermodel.objects.all()
und sogar Cross-Tisch-Operationen wie usermodel.**
.
Analyse der Gesch?ftslogik und Nicht-Unternehmen-Logik
Der Schlüssel zur Gesch?ftslogik und der Nicht-Business-Logik liegt darin, ob sie sich direkt auf die Kundenbedürfnisse bezieht. Die Logik, dass Kunden nicht wahrnehmen k?nnen, wird h?ufig als Logik ohne Gesch?ft angesehen, einschlie?lich:
-
Datenbankstruktur und Assoziationsbeziehung: Zum Beispiel k?nnen
usermanager.delete()
unddepartmentmanager.delete()
die L?schung der Assoziationstabelle (z. B.userdeptmodel
) gleichzeitig verarbeiten, ohne die DAO -Layer -Methode zweimal in der Serviceschicht aufzurufen. Auch ohne Manager-Schicht kann die DAO-Schicht einen solchen Assoziations- oder Cross-Tisch-Operationen durchführen, solange diese Operationen unabh?ngig von der Gesch?ftslogik sind.Klasse UserManager: def delete (self): userdao.delete () userdeptdao.delete () Klassenabteilungsinstitut: def delete (self): Abteilungdao.delete () userdeptdao.delete ()
-
Passwort Salz: Benutzer müssen nur wissen, dass das Kennwort nicht im einfachen Text gespeichert ist und der Salz -Addition -Vorgang in der DAO- oder Manager -Ebene verarbeitet werden kann.
Klasse Userdao: Def make_password (self, passwd): Return Salt (Passwd) # Salzfunktion Def Save (Selbst) hinzufügen: self.passwd = self.make_password (self.passwd) Super (). Save ()
Benennung und Definition der DAO -Schichtmethode: Benennung der DAO -Schichtmethode, z. B. ob semantische Namen wie
get_super_user
geeignet sind, h?ngt davon ab, ob sie sich auf die Gesch?ftslogik beziehen. Wennsuper
nicht gesch?ftsbedingt ist, ist es akzeptabel,get_super_user
zu verwenden.HTTP-Anfrageverkapselung: Backend-Abh?ngigkeiten (wie die von anderen Teams bereitgestellten Dienste) k?nnen in Dao-Layer-Methoden und nicht in Dienstleistungsmethoden verkapselt werden.
Implementieren Sie Funktionen ?hnlich dem Django -Filter in Django/Flask
Bei der Implementierung von django-filter?hnlichen Funktionen in Django und Flask treten Sie h?ufig auf Schicht-für-Schicht-Penetrationsproblemen auf, da die DAO-Schicht Anforderungsparameter weitergeben muss. In Ermangelung eines Abh?ngigkeitsinjektionsrahmens wie Frühling k?nnen Sie berücksichtigen:
- In Java werden Frameworks wie MyBatis oder JPA normalerweise zum Verwalten von Datenzugriff und Logik durch Annotationen und Konfigurationsdateien verwendet.
Die Beziehung zwischen Datenentit?ten und dreischichtiger Architektur
Datenentit?ten stellen Datenobjekte im System dar. In einer dreischichtigen Architektur entsprechen Controller, Service und DAO-Schichten nicht eins voneinander:
- Die DAO -Ebene kann mehrere Methoden enthalten, um verschiedene Datenentit?ten wie
userdao
unddepartmentdao
zu verarbeiten. - Die Serviceschicht muss m?glicherweise mehrere DAO -Schichtmethoden kombinieren, um die vollst?ndige Gesch?ftslogik zu implementieren.
Kurz gesagt, die DAO -Schicht ist nur für die Datenspeicherinteraktion verantwortlich und enth?lt keine Gesch?ftslogik. Die Serviceschicht ist für die Ausführung der Gesch?ftslogik verantwortlich. Wenn Sie beispielsweise einen Benutzer erstellen, überprüft die Service Layer, ob der Benutzername dupliziert ist, und ruft dann die DAO -Layer -Methode auf, um den Benutzer zu speichern. Diese Architektur soll das System durch Verantwortung teilen und die Wartbarkeit und Skalierbarkeit des Codes verbessern.
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Fügen Sie Python's für Loop Timeout Control hinzu. 1. Sie k?nnen die Startzeit mit dem Zeitmodul aufzeichnen und beurteilen, ob es in jeder Iteration zeitlich abgestimmt ist und die Pause aus der Schleife springt. 2. Für Wahlklassenaufgaben k?nnen Sie die while -Schleife verwenden, um das zeitliche Urteil zu entsprechen, und den Schlaf hinzufügen, um die CPU -Fülle zu vermeiden. 3. Fortgeschrittene Methoden k?nnen das Gewinde oder Signal in Betracht ziehen, um eine genauere Kontrolle zu erzielen, aber die Komplexit?t ist hoch und es wird nicht empfohlen, dass Anf?nger die Auswahl haben. Zusammenfassende wichtige Punkte: Manuelles Zeit Urteilsverm?gen ist die grundlegende L?sung, die für zeitlich begrenzte Wartungsklassenaufgaben besser geeignet ist, der Schlaf unverzichtbar ist und fortgeschrittene Methoden für bestimmte Szenarien geeignet sind.

Wie kann ich gro?e JSON -Dateien in Python effizient behandeln? 1. Verwenden Sie die IJSON-Bibliothek, um den Speicherüberlauf durch die Parsen von Elementen zu streamen und zu vermeiden. 2. Wenn es sich im Format von JSONLINES befindet, k?nnen Sie sie Zeile nach Zeile lesen und mit JSON.Loads () verarbeiten. 3. oder die gro?e Datei in kleine Stücke teilen und dann separat verarbeiten. Diese Methoden l?sen das Problem der Ged?chtnisbeschr?nkung effektiv und sind für verschiedene Szenarien geeignet.

In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel k?nnen in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unver?nderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht ge?ndert werden. Unerwünschte Werte k?nnen durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Python -Standardparameter werden bewertet und Werte festgelegt, wenn die Funktion definiert ist, was zu unerwarteten Problemen führen kann. Die Verwendung von variablen Objekten wie Listen als Standardparameter beh?lt Modifikationen bei, und es wird empfohlen, stattdessen keine zu verwenden. Der Standard -Parameterbereich ist die Umgebungsvariable, wenn sie definiert sind, und nachfolgende variable ?nderungen haben keinen Einfluss auf ihren Wert. Vermeiden Sie es, sich auf Standardparameter zu verlassen, um den Zustand zu speichern, und der Einkapselungszustand der Klassen sollte verwendet werden, um die Funktionskonsistenz zu gew?hrleisten.
