软件设计 | Zoran的个人博客

Zoran:

我在设计程序的时候，将服务和渲染分别抽象成了后端和前端，目前我的程序后端的情况如下: 只有一个后端是本地请求数据库，查询的时候没有任何网络 IO 延迟，也就是非阻塞立即返回，其他后端需要进行异步 IO 请求，请求的过程中，我希望此时前端打开一个窗口渲染相应的等待动画，那我处理的逻辑应该如何设计，才能最便于维护和扩展呢

ChatGPT:

为了实现这种设计，你可以使用以下技术和架构：

后端：为每个后端服务创建一个抽象层，这些服务可以是本地数据库服务，也可以是需要进行异步 IO 请求的服务。这个抽象层定义了一个通用的接口，以便前端无需关心底层服务的具体实现。
前端：使用一个前端框架（如 React、Vue 或 Angular）来构建用户界面。这将帮助你更好地管理组件和状态。
异步编程 ：使用异步编程技术（如 Promises、async/await 或 ReactiveX）处理后端服务的异步 IO 请求。这将使你的代码更易于维护和理解。

以下是一个简化的实现步骤：

在后端，为每个服务创建一个抽象层。例如，你可以使用接口或抽象类定义一个通用的服务接口，其中包含一个异步方法，如 fetchData()。然后，为每个具体的服务实现这个接口。
在前端，当用户发起一个操作时（例如点击一个按钮），调用相应后端服务的 fetchData() 方法。由于该方法是异步的，它将立即返回一个 Promise 或类似的异步对象。
在等待后端服务返回结果期间，显示一个等待动画。你可以使用前端框架的状态管理机制（如 React 的 state 或 Vue 的 data）来控制动画的显示和隐藏。
当后端服务返回结果时，隐藏等待动画，并使用返回的数据更新前端的状态。这将导致前端自动重新渲染，显示新的数据。
如果后端服务返回错误（例如网络错误或超时），则隐藏等待动画，并显示一个错误消息。你可以为这种情况提供一个重试机制，以便用户可以重新发起请求。

这种设计将使你的程序易于维护和扩展。通过将后端服务抽象为通用接口，你可以在不影响前端代码的情况下轻松添加新的服务或修改现有服务。同时，使用异步编程技术和前端框架可以简化状态管理和组件渲染，提高程序的可读性。

Zoran:

目前我的代码大概得逻辑是这样的, 请你帮我做相应的改进，可以编写伪代码来方便提现设计思想:—To Do Online Query
---@param data TransData @data
---@param backend TransOnlineBackend @backend
local function do_query(data, backend)
– TODO : template method for online query
local name = backend.name
local uri = backend.uri
local method = backend.method
local formatter = backend.formatter
local query = backend.get_query(data)
local header = type(backend.header) == ‘function’ and backend.header(data) or backend.header
```
local function handle(output)
    local status, body = pcall(vim.json.decode, output.body)
    if not status or not body then
        if not Trans.conf.debug then
            backend.debug(body)
            data.trace[name] = output
        end

        data.result[name] = false
        return
    end

    -- vim.print(data.result[name])
    data.result[name] = formatter(body, data)
end

Trans.curl[method](uri, {
    query = query,
    callback = handle,
    header = header,
})
-- Hook ?
```
end

---@type table<string, fun(data: TransData):boolean>
local strategy = {
fallback = function(data)
local result = data.result
Trans.backend.offline.query(data)

    if result.offline then return true end

    local update = data.frontend:wait()
    for _, backend in ipairs(data.backends) do
        do_query(data, backend)

        local name = backend.name
        ---@cast backend TransBackend
        while result[name] == nil and update(backend) do
        end

        if result[name] then return true end
    end

    return false
end,
--- TODO :More Strategys

}

– HACK : Core process logic
local function process(opts)
opts = init_opts(opts)
local str = opts.str
if not str or str == ‘’ then return end

-- Find in cache
if Trans.cache[str] then
    local data = Trans.cache[str]
    data.frontend:process(data)
    return
end

local data = Trans.data.new(opts)
if strategy[data.frontend.opts.query](data) then
    Trans.cache[data.str] = data
    data.frontend:process(data)
else
    data.frontend:fallback()
end

end

ChatGPT:

从代码中看，你已经实现了一些可维护性和扩展性的设计。但是，我有一些建议可以进一步优化你的代码：

将不同的功能划分为不同的模块。例如，你可以将后端服务的代码与策略实现分离。这将使得代码更易于理解和维护。
在处理异步请求时，使用 Promise 或 async/await（或 Rust 中的 Futures）替代回调函数。这将使你的代码更易于阅读和维护。

根据这些建议，我为你的代码提供了一些修改：


-- backend.lua
local Backend = {}

function Backend.new(name, uri, method, formatter, get_query, header)
    return {
        name = name,
        uri = uri,
        method = method,
        formatter = formatter,
        get_query = get_query,
        header = header
    }
end

return Backend

-- strategy.lua
local Strategy = {}

function Strategy.fallback(data)
    -- ...
end

return Strategy

-- main.lua
local Backend = require("backend")
local Strategy = require("strategy")

local function do_query(data, backend)
    -- ...
end

local function process(opts)
    -- ...
end

-- 在 main.lua 中创建后端实例
local backend = Backend.new("name", "uri", "method", formatter, get_query, header)

-- 使用策略
local result = Strategy.fallback(data)

上面的代码将后端服务和策略实现分离到不同的模块中，并使用了模块化的方式来组织代码。你可以根据自己的需求进一步优化和调整这些代码。

注意：我使用的是 Lua 语言来表示这些伪代码，但实际上你可以将这些设计原则应用于任何编程语言，包括 Rust。

Zoran:

我刚刚提到了，我的后端中存在一个本地查询的后端，他的操作是立即返回的没有 IO 延迟，也就是不需要打开窗口渲染动画，这种情况如何抽象才能实现统一处理呢?

ChatGPT:

为了实现统一处理，你可以将本地查询和远程查询都抽象为异步操作。这样一来，你的前端代码就无需关心后端服务是本地的还是远程的，只需要处理异步结果即可。在具体实现时，可以将本地查询包装为一个立即解析的异步操作。

以下是一个简化的示例：


// backend.rs
pub trait Backend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error>;
}

// local_backend.rs
pub struct LocalBackend {
    // ...
}

impl Backend for LocalBackend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error> {
        // 执行本地查询
        // ...
        // 将结果包装为一个立即解析的异步操作
        futures::future::ready(result)
    }
}

// remote_backend.rs
pub struct RemoteBackend {
    // ...
}

impl Backend for RemoteBackend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error> {
        // 执行远程查询
        // ...
    }
}

// main.rs
async fn process(data: TransData, backends: Vec<Box<dyn Backend>>) {
    // ...
    for backend in backends {
        // 无论后端是本地的还是远程的，都将结果处理为异步操作
        let result = backend.fetch_data(&data).await;

        // 根据结果更新前端状态，显示或隐藏等待动画
        // ...
    }
}

在这个示例中，我们将本地查询和远程查询的操作都抽象为异步函数（使用 async fn）。本地查询的结果会立即返回，而远程查询的结果会在 I/O 完成后返回。这样，前端代码就可以统一处理异步结果，而不必关心底层服务的具体实现。

Zoran:

如果这样处理的话，那本地查询是不是也会先打开等待动画的窗口，如何解决这个问题呢

ChatGPT:

为了避免在本地查询时显示等待动画，你可以在后端抽象中添加一个方法来检查是否需要显示等待动画。下面是一个示例：


// backend.rs
pub trait Backend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error>;
    fn requires_waiting_animation(&self) -> bool;
}

// local_backend.rs
pub struct LocalBackend {
    // ...
}

impl Backend for LocalBackend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error> {
        // ...
    }

    fn requires_waiting_animation(&self) -> bool {
        false
    }
}

// remote_backend.rs
pub struct RemoteBackend {
    // ...
}

impl Backend for RemoteBackend {
    async fn fetch_data(&self, data: &TransData) -> Result<FormattedData, Error> {
        // ...
    }

    fn requires_waiting_animation(&self) -> bool {
        true
    }
}

// main.rs
async fn process(data: TransData, backends: Vec<Box<dyn Backend>>) {
    // ...
    for backend in backends {
        if backend.requires_waiting_animation() {
            // 显示等待动画
            // ...
        }

        let result = backend.fetch_data(&data).await;

        if backend.requires_waiting_animation() {
            // 隐藏等待动画
            // ...
        }

        // 根据结果更新前端状态
        // ...
    }
}

在这个示例中，我们在 Backend trait 中添加了一个新方法 requires_waiting_animation()。本地查询的实现返回 false，表示不需要显示等待动画；远程查询的实现返回 true，表示需要显示等待动画。在前端代码中，我们根据这个方法的返回值来决定是否显示等待动画。这样一来，本地查询就不会显示等待动画了。

Zoran:

async 和 await 是如何避免回调函数的呢

ChatGPT:

async 和 await 是一种编程模型，它们提供了一种更简洁的方式来处理异步操作，避免了回调地狱（callback hell）的问题。下面我将解释它们是如何避免回调函数的。

在传统的异步编程中，我们通常使用回调函数来处理异步操作的结果。当一个异步操作完成时，回调函数将被执行。然而，当我们需要处理多个相互依赖的异步操作时，代码会变得非常复杂，因为需要嵌套多层回调函数。这就导致了所谓的“回调地狱”。

而 async 和 await 提供了一种更简洁、更直观的方式来处理异步操作。使用这种编程模型，我们可以用同步的方式编写异步代码。在函数中，我们可以使用 await 关键字来等待一个异步操作的结果，而不需要使用回调函数。当 await 被执行时，函数会暂停执行，直到异步操作完成。这样，我们就可以像编写同步代码一样编写异步代码，从而避免了回调地狱。

下面举一个简单的例子来说明这个概念：

使用回调函数的示例：

function fetchData(callback) {
    // 异步获取数据
    setTimeout(() => {
        callback("data");
    }, 1000);
}

function processData(data, callback) {
    // 异步处理数据
    setTimeout(() => {
        callback(data.toUpperCase());
    }, 1000);
}

fetchData((data) => {
    processData(data, (processedData) => {
        console.log(processedData);
    });
});

** 的示例：**

async function fetchData() {
    return new Promise((resolve) => {
        setTimeout(() => {
            resolve("data");
        }, 1000);
    });
}

async function processData(data) {
    return new Promise((resolve) => {
        setTimeout(() => {
            resolve(data.toUpperCase());
        }, 1000);
    });
}

(async () => {
    const data = await fetchData();
    const processedData = await processData(data);
    console.log(processedData);
})();

从上面的例子可以看到，使用 async 和 await 编写的代码更简洁、更易于理解。我们不再需要使用回调函数来处理异步操作的结果，而是可以像编写同步代码一样编写异步代码。

Zoran:

如何优雅的为程序中的变量和函数命名?

ChatGPT:

为程序中的变量和函数命名是编程过程中的一个重要环节，优雅的命名可以提高代码的可读性和可维护性。以下是一些建议，以帮助您优雅地为程序中的变量和函数命名：

描述性命名：为变量和函数选择有描述性的名称，以便让其他开发者（以及您自己）更容易理解它们的用途和功能。尽量避免使用单个字母或模糊的缩写。
遵循命名规范：遵循语言或项目的命名规范。例如，对于变量和函数名，有些语言推荐使用camelCase（驼峰式命名），有些推荐使用snake_case（下划线命名）。了解并遵循相应的规范可以使您的代码更易于阅读和维护。
使用简洁的名称：在确保名称具有描述性的同时，尽量保持名称简洁。过长的名称可能会影响代码的可读性。例如，使用numStudents而不是numberOfStudentsInTheClass。
避免歧义：确保命名不容易引起歧义。例如，避免使用l（小写字母L）和O（大写字母o）作为变量名，因为它们可能会与数字1和0混淆。
区分变量和函数名：为变量和函数使用不同的命名规则，以便轻松区分它们。例如，变量名可以使用名词，而函数名可以使用动词或动词短语，表明它们的功能。
采用一致的命名方式：在整个项目中保持一致的命名方式。例如，如果您使用了某种缩写规则，请确保在整个项目中都遵循相同的规则。
遵循领域词汇：如果项目涉及特定领域，使用该领域内通用的术语或缩写作为命名。这有助于提高代码的可读性和相关性。
区分作用域：根据变量或函数的作用域和可见性使用不同的命名规则。例如，对于私有变量和方法，可以使用带下划线前缀的命名，以表明它们的私有性。

通过遵循这些建议，您可以为程序中的变量和函数命名得更优雅，从而提高代码的可读性和可维护性。优雅的命名是编写高质量代码的关键部分，对于团队合作和长期项目的成功至关重要。

Zoran:

请你举一些例子来说明什么是好的命名，什么是不好的命名

ChatGPT:

好的命名应该具有描述性、简洁性、遵循命名规范，并且易于理解。以下是一些关于好的命名和不好的命名的例子：

变量命名：

好的命名：


# 描述性、简洁
fileName = "data.txt"
numStudents = 42
customerEmails = ["jane@example.com", "john@example.com"]

不好的命名：


# 缺乏描述性
f = "data.txt"
n = 42
ce = ["jane@example.com", "john@example.com"]

# 容易引起歧义
l = 50
O = 10

函数命名：

好的命名：


# 描述性、简洁，动词表示功能
def readFile(filePath):
    pass

def calculateSum(numbers):
    pass

def sendEmails(emails):
    pass

不好的命名：


# 缺乏描述性
def rf(fp):
    pass

def cs(nums):
    pass

def se(e):
    pass

# 非动词，不清楚功能
def file_processing(filePath):
    pass

类命名：

好的命名：


# 描述性、简洁，名词表示实体
class Student:
    pass

class EmailSender:
    pass

不好的命名：


# 缺乏描述性
class S:
    pass

class ES:
    pass

# 模糊、不清楚功能
class ProcessData:
    pass

通过以上例子，我们可以看到好的命名更具描述性、简洁，并遵循了命名规范。好的命名使代码更容易阅读和理解，有利于提高程序的可维护性。相反，不好的命名往往含糊不清，缺乏描述性，可能导致理解代码的难度增加。

Zoran:

如何设计合理的API

ChatGPT:

设计合理的API是一项重要且具有挑战性的工作。一个好的API应该易于理解、易于使用且具有良好的扩展性。以下是一些建议，可以帮助您设计合理的API：

明确目标：明确API的目标和应用场景，理解您的目标用户及其需求。
一致性：遵循一致的命名和编码约定，这有助于用户更容易地理解和使用API。
简洁性：保持API简洁明了，避免不必要的复杂性。专注于提供核心功能，同时提供足够的灵活性以满足不同的用例。
易用性：易用性是一个重要的设计原则。API应该易于上手，具有良好的文档和示例。提供有意义的错误消息，以帮助用户识别和解决问题。
模块化：将API划分为可重用的模块和组件。这可以使API更易于维护和扩展，同时还能让用户仅关注他们需要的部分。
版本控制：为API实施版本控制策略，以便在进行向后不兼容的更改时，不会影响现有用户。
安全性：确保API的安全性，包括数据保护、访问控制和身份验证。
性能：关注API的性能，优化延迟和吞吐量。适当地使用缓存、分页和数据压缩等技术。
错误处理：为API设计合理的错误处理策略。使用标准的HTTP状态码来表示错误，并提供有关错误原因的详细信息。
文档：编写清晰、详细的文档，以便用户更容易地理解和使用API。包括概述、功能描述、代码示例和错误处理等内容。

总之，设计合理的API需要对用户需求、技术限制和最佳实践有深入的了解。不断学习和实践将有助于您更好地掌握API设计的技巧。

Zoran:

从API设计的角度来说，声明式的API比命令式的API更好吗

ChatGPT:

从API设计的角度来说，声明式API和命令式API各有优缺点，不同的场景和需求可能更适合其中一种。以下是关于这两种API风格的一些观点：

声明式API：

更易于理解：声明式API关注结果，而不是实现过程。用户只需声明他们希望达到的目标状态，而不需要关心如何实现。
更易于维护：由于声明式API抽象了实现细节，因此更容易适应底层实现的更改。此外，声明式代码通常更简洁，易于阅读和维护。
更容易推理：声明式API更容易推理，因为它描述了期望的结果而不是具体的步骤。

命令式API：

更灵活：命令式API提供了更多的控制，因为用户可以精确地指定实现过程。这使得命令式API在处理复杂场景和高度定制化需求时更具优势。
更易于实现：对于一些简单的任务和库，命令式API可能更容易实现，因为它们更直接地映射到底层代码和算法。

综上所述，在选择声明式API和命令式API时，应根据具体的需求和场景进行权衡。在许多情况下，两者可以结合使用，例如通过提供声明式API作为高级抽象，同时为需要更多控制和灵活性的用户提供命令式API。