


Dalam pembangunan back-end, bagaimana membezakan tanggungjawab lapisan perkhidmatan dan lapisan DAO?
Apr 19, 2025 pm 01:51 PMPembangunan Back-End Architecture: Penjelasan Terperinci Tanggungjawab Lapisan Perkhidmatan dan Lapisan DAO
Dalam pembangunan back-end, seni bina hierarki (seperti termasuk pengawal, perkhidmatan, dan lapisan DAO) adalah corak reka bentuk yang sama. Pengawal mengendalikan interaksi front-end, perkhidmatan ini bertanggungjawab untuk logik perniagaan, dan DAO bertanggungjawab untuk akses data. Walau bagaimanapun, terutamanya selepas pengenalan lapisan pengurus, sempadan tanggungjawab antara lapisan perkhidmatan dan lapisan DAO sering kabur. Artikel ini akan meneroka bagaimana untuk membezakan kedua -dua tahap ini dengan jelas.
Definisi antara logik perniagaan dan logik bukan perniagaan
Pertama sekali, adalah penting untuk menjelaskan perbezaan antara logik perniagaan dan logik bukan perniagaan. Logik perniagaan secara langsung berkaitan dengan keperluan perniagaan (seperti pendaftaran pengguna dan pemprosesan pesanan), yang pengguna dapat melihat; Logik bukan perniagaan tidak berkaitan dengan keperluan perniagaan, tetapi penting untuk operasi sistem (seperti reka bentuk struktur jadual pangkalan data, garam kata laluan).
Berikut adalah contoh berikut yang disenaraikan dalam artikel:
Struktur Jadual dan Hubungan Persatuan Jadual: tergolong dalam logik bukan perniagaan.
usermanager.delete()
dandepartmentmanager.delete()
boleh mengendalikan pemadaman jadual persatuan pada masa yang sama, yang merupakan tanggungjawab lapisan DAO atau lapisan pengurus. Walaupun tanpa lapisan pengurus, lapisan DAO boleh mengendalikan operasi silang meja. Selagi operasi ini tidak berkaitan dengan logik perniagaan, tidak perlu memanggil lapisan DAO beberapa kali di lapisan perkhidmatan. Dalam kod contoh,usermanager
dandepartmentmanager
lebih sesuai untuk klasifikasi dalam lapisan pengurus.Garam Kata Laluan: Logik bukan perniagaan. Operasi salting hendaklah diproses di lapisan DAO atau lapisan pengurus untuk memastikan kata laluan selamat tanpa terdedah kepada lapisan perkhidmatan. Dalam kod contoh, adalah sesuai untuk mengintegrasikan logik garam kata laluan terus ke
UserDao
.Kaedah Layer DAO Penamaan dan Penetapan: Penamaan kaedah lapisan DAO (contohnya,
get_super_user
) selagi ia tidak ada kaitan dengan logik perniagaan. Jika ia berkaitan dengan perniagaan, ia harus dikendalikan di lapisan perkhidmatan.Permintaan HTTP Encapsulation: Sesetengah kebergantungan boleh dikemas dalam lapisan DAO dan bukannya lapisan perkhidmatan untuk mengurangkan kerumitan lapisan perkhidmatan.
Penapisan Data di Django/Flask
Dalam rangka kerja Django/Flask, penapisan data boleh dilaksanakan menggunakan penapis Django atau mekanisme yang serupa. Dalam seni bina tiga lapisan Python, jika anda ingin melaksanakan fungsi yang sama, anda boleh lulus dalam parameter permintaan di lapisan DAO dan lulus lapisan mereka dengan lapisan. Dalam ketiadaan rangka kerja suntikan automatik seperti musim bunga, parameter perlu diluluskan secara manual. Dalam pembangunan Java, Spring Data JPA menyediakan fungsi yang sama.
Surat -menyurat antara entiti data dan hierarki
Entiti data sepadan dengan objek jadual pangkalan data. Pengawal, Perkhidmatan dan Lapisan DAO tidak sepadan dengan satu persatu. Lapisan DAO mungkin sesuai dengan pelbagai kaedah lapisan perkhidmatan, manakala kaedah lapisan perkhidmatan boleh memanggil pelbagai kaedah lapisan DAO. Kuncinya adalah untuk merancang struktur hierarki mengikut keperluan perniagaan.
Ringkasnya, seni bina hierarki direka untuk membahagikan sistem dengan tanggungjawab. Lapisan DAO hanya bertanggungjawab untuk akses data dan tidak termasuk logik perniagaan; Lapisan perkhidmatan mengendalikan logik perniagaan. Adalah penting untuk melaraskan struktur hierarki untuk memenuhi keperluan pembangunan sebenar.
Atas ialah kandungan terperinci Dalam pembangunan back-end, bagaimana membezakan tanggungjawab lapisan perkhidmatan dan lapisan DAO?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Bagaimana cara mengendalikan fail JSON yang besar di Python? 1. Gunakan Perpustakaan IJSON untuk mengalir dan mengelakkan limpahan memori melalui parsing item demi item; 2. Jika dalam format Jsonlines, anda boleh membacanya dengan garis dan memprosesnya dengan json.loads (); 3. Atau memecah fail besar ke dalam kepingan kecil dan kemudian memprosesnya secara berasingan. Kaedah ini dengan berkesan menyelesaikan masalah batasan memori dan sesuai untuk senario yang berbeza.

Di Python, kaedah melintasi tupel dengan gelung termasuk secara langsung melelehkan unsur -unsur, mendapatkan indeks dan elemen pada masa yang sama, dan memproses tuple bersarang. 1. Gunakan gelung untuk terus mengakses setiap elemen dalam urutan tanpa menguruskan indeks; 2. Gunakan penghitungan () untuk mendapatkan indeks dan nilai pada masa yang sama. Indeks lalai adalah 0, dan parameter permulaan juga boleh ditentukan; 3. Di samping itu, tuple tidak berubah dan kandungan tidak dapat diubah suai dalam gelung. Nilai yang tidak diingini boleh diabaikan oleh \ _. Adalah disyorkan untuk memeriksa sama ada tuple kosong sebelum melintasi untuk mengelakkan kesilapan.

Parameter lalai Python dinilai dan nilai tetap apabila fungsi ditakrifkan, yang boleh menyebabkan masalah yang tidak dijangka. Menggunakan objek berubah -ubah seperti senarai sebagai parameter lalai akan mengekalkan pengubahsuaian, dan disyorkan untuk menggunakan tiada sebaliknya; Skop parameter lalai adalah pembolehubah persekitaran apabila ditakrifkan, dan perubahan pembolehubah berikutnya tidak akan menjejaskan nilai mereka; Elakkan bergantung pada parameter lalai untuk menyelamatkan keadaan, dan keadaan enkapsulasi kelas harus digunakan untuk memastikan konsistensi fungsi.

Nilai -nilai palsu dalam python termasuk: rentetan kosong ''; nombor 0 dan 0.0; Senarai kosong []; Kamus kosong {}; tuple kosong (); nilai boolean palsu; Nilai Khas Tiada. Hampir semua nilai lain kecuali nilai-nilai ini adalah benar, seperti nombor bukan sifar, rentetan tidak kosong, struktur data yang tidak kosong, dan objek tersuai lalai. Dalam perkembangan sebenar, anda perlu memberi perhatian kepada: ifxisnotnone harus digunakan untuk memeriksa sama ada ia tidak; Apabila fungsi pemprosesan mengembalikan nilai, anda perlu menilai dalam kombinasi dengan logik perniagaan; Anda boleh menggunakan ciri Trongy/Falsy untuk memudahkan ekspresi bersyarat, tetapi berhati -hati untuk mengelakkan salah faham atau kesilapan. Memahami konsep Trongy dan Falsy membantu menulis kod penghakiman bersyarat yang lebih dipercayai dan ringkas.
