DemeterJ, DJ, AP

本文探讨了Demeter法则及其在Adaptive Programming中的应用。Demeter法则限制了方法调用的深度,以提高代码的可读性和维护性。Adaptive Programming是一种增量关注点编程方法,特别适用于Java中的动态场景。
根据BirdGu的指导。我搜索了Demeter。发现和以前看到的Adaptive Programming有密切联系。

先解释一下名词:
AP -- Adaptive Programming
Demeter J -- Demeter Java
DJ -- Dynamic Adaptive Programming in Java

这些和AOP同样有紧密的联系。

Demeter是一个原则。law。
大意就是只能调用member, parameter的第一级方法, 不能a.getA().getB()这样的连锁调用。
当然,它的正式定义没有我写的这么直白。

Demeter Java呢,就是帮助程序员避免自己写很多Wrapper,又能够遵守Demeter Law的一种自动工具。

Adaptive Programming就是Incremental Concern Programming。算是AOP, AOSD的一个特例。

Dynamic Adaptive Programming in Java 就是建立在Demeter Java基础上的 Adpative Programming。

和AOP (AspectJ etc)的关系是互补的。
区别在于,DJ 定义了一条 Object Graph Traversal 路径,然后用一个 Visitor 去截获路径上的 Object.

AOP : 定义并截获 Pointcuts 没有显式的顺序概念
AP : 定义并截获 Object Graph Traversal Path, 有显式的顺序概念


AspectJ

aspect Logging{
LogFile l;
pointcut traced():
call(void *.update()) ||
call(void *.repaint());
before():traced(){
l.log(“Entering:”+
thisJoinPoint);}
}



Java+DJ

class Source{
HashSet collect(ClassGraph cg)
{return (HashSet)
cg.traverse(this,
“from Source to Target”,
new Visitor(){ … ;
public void before
(Target h) { … }
public void start() {…}});
}
}

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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