简单工厂模式

简单工厂模式类图:

 

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简单工厂模式目的:

提供一个类,由它负责根据一定的条件创建某一具体类的实例,客户端不参与创建具体产品,仅通过传入参数选择需要“消费”对象。而不必管这些对象究竟如何创建及如何组织的,从而使得客户端和实现之间的解耦

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简单工厂模式的优势:

分离对象的创建和使用

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简单工厂模式的缺点:

多一种产品,就要修改工厂类,违背了OCP原则。
 
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简单工厂模式的使用场景:

工厂类负责创建的对象比较少;
客户只知道传入工厂类的参数,对于如何创建对象(逻辑)不关心;
由于简单工厂很容易违反高内聚责任分配原则,因此一般只在很简单的情况下应用。

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简单工厂模式通用代码:

package com.imo.simpleFactory;

import com.imo.Main;

public class Client {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Product product = Factory.createProduct(ProductA.class);
		product.operation();
		product = Factory.createProduct(ProductB.class);
		product.operation();
		product = Factory.createProduct(Main.class);
		product.operation();
	}

}


package com.imo.simpleFactory;

public class Factory {
	public static Product createProduct(Class<?> product)
			throws Exception {
		if (product.equals(ProductA.class)) {
			return new ProductA();
		} else if (product.equals(ProductB.class)) {
			return new ProductB();
		} else {
			throw new Exception("不能生产此类产品");
		}
	}

}


package com.imo.simpleFactory;

public interface Product {

	public void operation();

}


package com.imo.simpleFactory;

public class ProductA implements Product {

	@Override
	public void operation() {
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("ProductA");

	}

}


package com.imo.simpleFactory;

public class ProductB implements Product {

	@Override
	public void operation() {
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("ProductB");
	}

}

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补充:可以通过方法的重裁使工厂类更加优雅。

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以上文字大部分是网上抄的,连图片都是抄的,只不过自己组织了一下。从前面的文字,简单工厂模式的优势是分离了对象的创建和使用,我就他妈的搞不懂了,我们不是已经很习惯创建对象,然后使用对象么?现在对象让人家帮我们创建,我们使用即可,这有什么本质上得好处?想来想去,觉得只可能是对象的创建比较复杂,不应该让使用者接触这些细节。有想法的朋友可以留言,一起讨论。

内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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