15、代码不变性与封装:提升类可维护性的关键

代码不变性与封装:提升类可维护性的关键

在软件开发中,有一些重要的原则能帮助我们构建更健壮、易维护的代码,比如接口隔离原则(Interface Segregation Principle)用于抽象,依赖反转原则(Dependency Inversion Principle)用于解耦依赖。不过要记住,这些都只是原则,在应用时需结合实际情况判断。

1. 思考代码库中的不变性

在代码库中,我们需要思考一些重要部分存在哪些不变性,以及这些不变性是如何被强制执行,以防止开发者破坏它们。例如,在一个自动化披萨制作系统中,披萨规格的一些属性就存在不变性。

2. 沟通不变性

要实现不变性带来的好处,就需要有效地沟通这些不变性。因为没人能对他们不知道的不变性进行推理。在沟通时,要考虑不同的受众,主要有两类:
- 类的使用者 :他们试图解决自己的问题,寻找能帮助他们的工具,可能是调试问题或在代码库中找合适的类。
- 类的未来维护者 :他们会对类进行扩展,确保不破坏调用者依赖的不变性很重要。

在设计类时,要同时考虑这两类人的需求。

3. 类的使用

类的使用者通常会查看源代码,了解类的工作方式和是否满足需求。在构造函数中使用断言语句(或抛出其他异常)是告知用户类的使用限制的好方法,因为构造函数通常是开发者首先查看的地方。对于无法在代码中体现的不变性,要在用户使用的 API 参考文档中进行记录,文档离代码越近,用户在查看代码时越容易找到。

以下是一个披萨规格类的示例:


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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