为什么要拆掉“烟囱式”系统

本文摘自:https://www.cnblogs.com/edda/p/13730938.html,用于个人学习备忘。

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“烟囱式”系统,来自维基百科的解释是:一种不能与其他系统进行有效协调工作的信息系统,又称为孤岛系统。

比如:

假设淘宝和天猫,是两个大系统,忽略业务模式的不同,这两个系统里面都有用户管理、商品管理、订单管理、支付等功能模块,如下图,这样子的淘宝和天猫就好像两座烟囱各自矗立,互不关联。
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烟囱式系统有很多缺点。

对公司来说:

  1. 重复建设和维护

可以看到上图的淘宝和天猫有很多功能同时存在,耗时耗力,除此之外还有重复的运维成本投入。

  1. 系统间打通成本高

假设某一天老板突然说整合淘宝和天猫的用户,以此通过数据分析提高销量。这个时候,就要不同系统间集成和跨团队沟通协作,成本极大。

  1. 不利于业务的沉淀

内部逻辑极其复杂,维护成本越来越高,5-8年以后,就会重新设计系统,耗时耗力,且业务沉淀流失。

  1. 业务发展创新难

随着业务发展,旧系统一个新需求会被历史包袱束缚,开发上线艰难,道阻且长。如果要建设新系统,前期就要投入很多成本去重复做那些已经有了的功能,举步维艰,一旦规划出错,投入的成本马上付诸东流,损失极大。

对员工来说:

  1. 业务实施失败,KPI完不成,奖金没着落,不开心

  2. 开发人员疲于应对,自身技能提升缓慢,不开心

<think>我们正在讨论的是Python中的解包(unpacking)操作。用户的问题核心是:解包元素是否等同于拆掉一层结构?从之前的回答中我们可以总结,解包操作不仅仅是简单的去掉一层括号(即拆掉一层结构),而是一种结构化的赋值操作。解包要求左右两侧的结构必须匹配,包括嵌套的层级和元素数量。 回顾之前的回答,我们强调了: 1. 解包的核心是结构匹配,而非简单的括号去除。 2. 对于单元素元组,解包需要显地使用逗号来匹配结构。 3. 星号解包(*)可以处理可变数量的元素,这更超出了简单的去括号操作。 4. 在函数调用中,解包需要显使用*操作符。 因此,我们可以这样回答用户的问题:解包并不等同于拆掉一层结构,而是要求左右两侧的结构模匹配。解包操作可以处理嵌套结构,并且有更复杂的操作符(如*)来处理可变数量的元素。 下面我们按照用户的要求来组织回答: 1. 使用中文回答。 2. 数学表达使用$...$格,但在本问题中可能涉及较少。 3. 代码块使用正确的Python语法。 4. 生成相关问题。 回答结构: 首先,明确回答用户的问题:解包是否等同于拆掉一层结构?答案是否定的。 然后,分点解释原因,并引用之前的例子和结论。 最后,生成相关问题。 注意:用户要求参考站内引用,但这里我们根据之前的回答内容来组织,并在适当位置添加引用标识(如[^1])来指向之前的结论。由于我们是在连续对话中,所以引用的是我们之前回答中的要点。 具体回答如下:</think>在 Python 中,**解包并不等同于简单地拆掉一层结构**。解包操作的本质是**结构化模匹配**,需要精确对应源数据的嵌套层级和元素数量,而不仅仅是移除括号。以下是关键区别分析: --- ### 1. **解包需要结构匹配,而非简单去括号** 解包要求左侧变量结构与右侧数据层级严格对应: ```python # 嵌套结构示例 data = (1, (2, 3)) # ✅ 正确解包:匹配嵌套层级 a, (b, c) = data print(a, b, c) # 输出: 1 2 3 # ❌ 错误解包:未匹配嵌套结构 a, b, c = data # 报错: too many values to unpack ``` - 解包成功需满足: **元素数量一致** + **嵌套层级相同** - 仅去掉括号 `a, b, c = (1,2,3)` → `a, b, c = 1,2,3` 本质仍是元组解包[^1] --- ### 2. **星号解包`*`体现结构化捕获** `*`操作符实现智能元素分配,远超"拆结构"概念: ```python first, *mid, last = (1, 2, 3, 4, 5) # [^2] print(mid) # 输出: [2, 3, 4] (自动捕获为列表) # 对比单纯去括号 first, mid, last = 1, 2, 3, 4, 5 # 报错: 值过多 ``` - `*`实现了**动态结构解析**: $$ \underbrace{\text{first}}_{\text{标量}}, \overbrace{\text{*mid}}^{\text{序列捕获}}, \underbrace{\text{last}}_{\text{标量}} = (\underbrace{1, \overbrace{2,3,4}^{\text{自动聚合}}, 5)}_{\text{结构化分配}} $$ --- ### 3. **函数调用解包需显操作符** 函数参数解包必须使用`*`,与结构层级无关: ```python def func(a, b): return a + b args = (3, 5) func(*args) # ✅ 解包: 等价于 func(3, 5) → 8 func(args) # ❌ 错误: 传入整个元组 ``` --- ### 4. **单元素元组的特殊要求** 单元素解包必须保留结构标记(逗号): ```python t = ("apple",) # 逗号定义元组[^1] fruit, = t # ✅ 解包成功 (注意逗号) # fruit = t # ❌ 未解包: fruit仍是元组 ``` --- ### 核心差异总结 | 操作 | 解包机制 | 是否等同拆结构 | |--------------------|------------------------------|----------------| | 基础解包 | 按位置顺序分配元素 | ❌ | | 嵌套解包 | 递归匹配子结构层级 | ❌ | | 星号解包`*` | 动态捕获序列形成新结构 | ❌ | | 函数参数解包 | 需显`*`操作符展开 | ❌ | | 单元素解包 | 依赖逗号标识结构 | ❌ | > "解包是结构化模匹配过程——左侧变量树与右侧数据树必须拓扑同构,而非简单的语法变换。" [^1][^2] --- ### 示例:解包过程图解 原始数据结构: ``` ( 1, [2, 3], (4, 5) ) ``` 解包操作: ```python a, [b, c], (d, e) = (1, [2, 3], (4, 5)) ``` 匹配过程: $$ \begin{cases} \text{a} & \leftrightarrow & 1 \\ \text{[b, c]} & \leftrightarrow & \text{[2, 3]} \\ \text{(d, e)} & \leftrightarrow & \text{(4, 5)} \end{cases} $$ **结论**:解包是深度结构匹配,绝非单层剥离。
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