【附精彩文章合辑】当谈到程序的“通用性”与“过度设计”的困境时,我们可以通过一些具体的例子来更直观地阐述这些解决方案

当谈到程序的“通用性”与“过度设计”的困境时,我们可以通过一些具体的例子来更直观地阐述这些解决方案。以下是一些示例:

一、明确需求与目标

例子1:在线购物平台

  • 需求分析:平台需要支持用户注册、登录、浏览商品、下单购买、支付等功能。
  • 优先级排序:首先实现用户注册、登录和浏览商品功能,确保用户能够顺利使用平台;后续再优化下单购买和支付流程。
  • 明确目标:在三个月内完成平台的基础功能开发,并在上线后一个月内吸引至少1000名注册用户。

二、保持代码的简洁与清晰

例子2:用户登录功能

  • 单一职责原则(SRP):将用户登录功能拆分为验证用户名和密码、生成会话令牌、记录登录日志等独立的方法或类。
  • 简洁命名和注释:为变量(如usernamepassword)、方法(如verifyCredentialsgenerateSessionToken)和类(如UserAuthenticator)使用有意义的名称,并添加必要的注释来解释其用途。
  • DRY原则:避免在多个地方重复编写验证用户名和密码的代码,将其封装在一个方法中,并在需要时进行调用。
  • 代码审查:团队成员之间互相审查代码,发现可能的过度设计或复杂代码,并提出改进建议。

三、注重实际效益

例子3:商品搜索功能

  • 成本效益分析:在实现商品搜索功能时,考虑到使用全文搜索引擎(如Elasticsearch)可能会带来较高的成本和维护复杂度,而项目初期用户量较小,使用数据库自带的搜索功能即可满足需求。因此,决定使用数据库搜索,待用户量增长到一定规模后再考虑引入全文搜索引擎。
  • 解决当前问题:优先解决用户无法快速找到所需商品的问题,通过优化数据库查询和索引来提高搜索速度。
  • 持续改进与重构:随着用户量的增长和需求的变化,不断监控搜索功能的性能和用户反馈,必要时进行重构和优化。

四、采用敏捷开发方法

例子4:迭代开发

  • 划分迭代:将整个项目划分为多个迭代,每个迭代聚焦于实现一组特定的功能或解决一个具体的问题。例如,第一个迭代实现用户注册和登录功能;第二个迭代优化商品搜索功能;第三个迭代添加购物车和下单购买功能等。
  • 用户故事与验收测试:为每个迭代编写用户故事(如“作为一个用户,我希望能够快速找到我想购买的商品”),并根据用户故事编写验收测试用例,确保迭代结果满足需求。
  • 团队协作与沟通:通过站立会议、在线聊天工具等方式加强团队成员之间的协作和沟通,确保每个人都清楚当前迭代的进展和下一步的工作计划。

五、技术选型与工具支持

例子5:技术栈选择

  • 选择合适的技术栈:根据项目需求(如在线购物平台)选择合适的前端框架(如React、Vue)、后端语言(如Java、Node.js)和数据库(如MySQL、MongoDB)等技术栈。避免盲目追求新技术或过度使用复杂的框架和库。
  • 利用开发工具:使用代码编辑器(如VSCode、IntelliJ IDEA)、版本控制系统(如Git)、自动化测试工具(如Jest、Mocha)等来提高开发效率和代码质量。

总结

通过以上例子,我们可以看到在追求程序的“通用性”与避免“过度设计”之间找到平衡的关键在于明确需求与目标、保持代码的简洁与清晰、注重实际效益、采用敏捷开发方法以及选择合适的技术栈和工具支持。这些解决方案可以帮助我们在项目中更加高效、合理地设计和开发代码。

精彩文章合辑

基于AARRR模型的录音笔在电商平台进行推广的建议-CSDN博客

【附gpt4.0升级秘笈】AutoCoder进化:本地Rag知识库引领智能编码新时代-CSDN博客

【附gpt4.0升级秘笈】OpenAI 重磅官宣免登录用 ChatGPT_openai 4.0 免费-CSDN博客

【附升级gpt4.0方案】探索人工智能在医疗领域的革命-CSDN博客

【文末 附 gpt4.0升级秘笈】超越Sora极限,120秒超长AI视频模型诞生-CSDN博客

【附gpt4.0升级秘笈】身为IT人,你为何一直在“高强度的工作节奏”?-CSDN博客

【文末附gpt升级4.0方案】英特尔AI PC的局限性是什么-CSDN博客

【文末附gpt升级4.0方案】FastGPT详解_fastgpt 文件处理模型-CSDN博客

大模型“说胡话”现象辨析_为什么大语言模型会胡说-CSDN博客

英伟达掀起AI摩尔时代浪潮,Blackwell GPU引领新篇章-CSDN博客


如何订阅Midjourney_midjourney付费方式-CSDN博客

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/34955.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

2024ciscn 华东北awdp pwn部分wp

pwn1 break 很简单,栈可执行。 先格式化字符串泄露出栈地址和canary,然后稍稍布置一下打orw就行 沙盒和没有一样 from pwn import *context(archamd64, oslinux)if __name__ __main__:# io remote(192.47.1.39, 80)io remote(192.168.142.137, 123…

初阶 《操作符详解》 10. 逗号表达式

10. 逗号表达式 exp1, exp2, exp3, …expN 注&#xff1a; 1.逗号表达式&#xff0c;就是用逗号隔开的多个表达式 2.逗号表达式&#xff0c;从左向右依次执行&#xff0c;整个表达式的结果是最后一个表达式的结果 代码1 #include <stdio.h> int main() {int a 1;int b…

【Qt6.3 基础教程 19】 设计直观用户界面(UI):Qt应用界面设计原则

文章目录 前言理解用户需求界面的简洁性一致性反馈利用布局管理美化你的应用结论 前言 用户界面(UI)设计对于任何软件项目的成功至关重要&#xff0c;因为它是用户与您的应用之间交流的桥梁。在Qt环境中&#xff0c;拥有一套清晰和直观的UI设计原则&#xff0c;将有助于您创建…

解决ubuntu18.04 安装vscode 报依赖库错误,以及打不开终端的问题。

其实很简单&#xff0c;ubuntu18.04太老了&#xff0c;官网最新版本的vscode对ubuntu18.04会有些依赖库的问题。 一顿查资料后发现2023.11月的1.85版本正常使用&#xff0c;于是完美解决。 下载链接 Visual Studio Code November 2023 点击这里下载。 下载完成&#xff0c;…

golang 获取字符串切割之后的最后一个字符串

有些场景需要获取字符串按某个字符切割之后&#xff0c;获取最后&#xff0c;有个比较好的实践分享 strings.LastIndex 如果没有匹配到&#xff0c;则返回-1 package mainimport ("fmt""strings" )func main() {ss : []string{"", ":&quo…

数据结构需要每个都具体实现吗?

在开始前刚好我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「数据结构的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“666”之后私信回复“666”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&#xff01;&#xff01;用c的stl能刷算法题是不…

【INTEL(ALTERA)】运行配置找不到导入的自定义 makefile 项目

目录 说明 解决方法 说明 在使用 Import Custom Makefile 用于Nios II软件构建工具项目 选项导入项目后&#xff0c;Nios II SBT 无法将导入的自定义 makefile 识别为Nios II C/C 应用项目。因此&#xff0c;项目名称不出现在运行配置中的列表中。 解决方法 在 "运行配置 …

clean code-代码整洁之道 阅读笔记(第十三章)

第十三章 并发编程 "对象是过程的抽象。线程是调度的抽象。" --James O Coplien 13.1 为什么要并发 并发是一种解耦策略。它帮助我们把做什么&#xff08;目的&#xff09;和何时&#xff08;时机&#xff09;做分解开。在单线 程应用中&#xff0c;目的与时机紧密耦…

【OpenCV 图像处理 Python版】OpenCV 简介及安装

文章目录 1.OpenCV 介绍1.1 OpenCV 的特点1.2 OpenCV 的主要模块1.3 OpenCV 的应用场景 2.OpenCV-Python 库3.OpenCV 安装 1.OpenCV 介绍 OpenCV&#xff08;Open Source Computer Vision Library&#xff09;是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司于1999年…

API的优势及应用场景(淘宝API测试的详细步骤)

一、API的优势 API的出现为应用程序间的通信提供了一种新的方式&#xff0c;它有以下优势&#xff1a; 1、降低开发难度 开发者可以通过API访问其他应用程序的数据和功能&#xff0c;避免了重复开发&#xff0c;降低了开发难度。 2、提高开发效率 API提供了一种标准化的通…

Transformer 模型全解析:NLP领域的变革者与任务精粹

标题&#xff1a;Transformer 模型全解析&#xff1a;NLP领域的变革者与任务精粹 引言 Transformer 模型自问世以来&#xff0c;已成为自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域的一大突破&#xff0c;其基于自注意力机制的架构为各种语言任务带来了革命性的进展。本文将…

使用AES,前端加密,后端解密,spring工具类,直接c就完事了

学习python的时候&#xff0c;看到很多会对参数进行加密&#xff0c;于是好奇心驱使下&#xff0c;让我去了解了下AES加密如何在java中实现。 首先 npm install crypto-js 然后在你的方法中&#xff0c;给你们前端源码看看&#xff0c;因为我用的ruoyi框架做的实验&#xff…

Java中的消息队列与事件总线设计

Java中的消息队列与事件总线设计 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将探讨Java中的消息队列与事件总线设计&#xff0c;这两者在现代分布式…

构建一个检索增强生成(RAG)应用程序

:::tips 此文档是LangChain官方教程的实践总结&#xff1a;https://python.langchain.com/v0.2/docs/tutorials/rag/实践前你需要准备&#xff1a;OPENAI_API_KEY Generator&#xff1a;根据检索到的信息和用户的查询生成自然语言的回答。LANGCHAIN_API_KEY 密切监控和评估您的…

【自然语言处理系列】掌握NLP基础:去停用词、词性标注与命名实体识别实战教程

摘要&#xff1a;本系列教程专注于自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;中的基础元素&#xff0c;包括去停用词、词性标注以及命名实体识别。这些步骤是文本预处理和分析不可或缺的组成部分。我们将通过具体的实例和技术演示&#xff0c;讲解如何使用Python及其相关库&…

网络安全之Windows提权(上篇)(高级进阶)

目录 一&#xff0c;什么是提权&#xff1f; 二&#xff0c;提权的前提 三&#xff0c;如何提权&#xff1f; 1&#xff0c;第一步连接服务器 2&#xff0c;提升权限至iuser​编辑 3&#xff0c;利用补丁漏洞提权至最高级 四&#xff0c;总结 一&#xff0c;什么是提权&am…

大数据集群数据传输

简单的服务器间的通信示例 netcat&#xff0c;简写为 nc&#xff0c;是 unix 系统下一个强大的命令行网络通信工具&#xff0c;用于在两台主机之间建立 TCP 或者 UDP 连接&#xff0c;并提供丰富的命令进行数据通信。nc 在网络参考模型属于应用层。使用 nc 可以做很多事情&…

docker-compose 之 达梦数据库(dm8-v202406版)

1、达梦官方没有提供镜像直接 pull 的方式&#xff0c;提供的是镜像的 tar 包&#xff0c;所以需要先去官网下载tar包。 2、然后使用如下 docker load 命令导入镜像到服务上&#xff1a; docker load -i dm8_20240422_x86_rh6_64_rq_std_8.1.3.100_pack2.tar导入完成后&#…

重磅丨上海容大推出“容聆”智能拾音工牌,赋能线下门店运营数字化

近日&#xff0c;继豚音营业厅智能质检终端之后&#xff0c;上海容大数字技术有限公司&#xff08;简称“上海容大”&#xff09;在线下面对面沟通场景下语音数据采集与智能分析领域取得了新突破&#xff0c;重磅推出AI智能语音工牌产品——“容聆”。 据悉&#xff0c;“容聆”…

mybatis x插件的使用教程(详细)

MyBatisX 的主要功能 代码生成&#xff1a; 自动生成 MyBatis 的 Mapper、XML 配置文件和实体类&#xff0c;大大减少手工编写代码的工作量。 智能代码补全&#xff1a; 提供 SQL 语句和 MyBatis 配置的智能代码补全功能&#xff0c;使开发者能够更快地编写代码。 代码导航&…