设计模式之六大设计原则之《四》纯洁的的接口隔离原则

本文探讨了接口隔离原则(ISP)与单一职责原则(SRP)的关系,通过实例讲解了如何将接口功能细分,使其更简洁并适用于特定场景,避免不必要的依赖。

参考书籍:设计模式之禅--秦小波

上篇回顾:上篇讲到了依赖倒置原则(DIP),讲的不好还请见谅。上篇文末留下了一个问题:“抽象不能依据具体,这样的说法会在哪些例子里被反驳呢?”对待这个问题我们先回顾下,为什么说抽象不能依赖具体?抽象即我们说的接口,具体即我们说的实体类,博主爱祖国的大好河山,所以就以山为例,我们先抽象出“山”,再看,黄山有松,庐山有雾,昆仑山有雪,这些具体的山拥有的特性并不是每座山都具有的通性,所以接口山并不能依据某一座具体的山的特点来设计,所以说抽象不能依赖具体。但同时抽象又来自于具体,归根结底,山的特性是从所有具体山里提取的。还记得“鸵鸟不是鸟”吗?当我们说鸟会飞的时候,就要结合具体情况具体分析,因为并不是所有的鸟都会飞。大家可能会说,这怎么办呢?如果接口提取出来后,随着应用范围的扩大,发现并不具有普适性,一些特例开始出现,奈若何?这个时候接口隔离原则就发挥作用了。

接口隔离原则:

定义:接口隔离原则(ISP),英文全称:Interface Segregation Principle。如何理解该原则呢?只要把“隔离”这个词说明白了,这个原则就豁然开朗了。首先看看他拗口的定义:

  •  Clients should not be forced to depend upon interfaces that they don't use.
  • The dependency of one class to another one should depend on the smallest possible interface.

简单的说就是:把接口功能尽量细分,尽量让接口变得单纯且简洁,需要什么接口就继承什么接口,并且去继承最原子,最小的接口。大家会觉得这个道理很明显啊,不需要的接口我怎么会用呢?确实如此,难点在,如何细分接口来让他变得单纯。

下面我们举个例子看看ISP的运用。以楼主的毕业设计“大学科研成果管理系统”为例,学生上传科研成果,老师对科研成果统一管理,老师除了具有基本的增删改查的权限外,还需审批学生上传的科研成果是否符合规范,是否合法:

interface IManage(){

    boolean delete(){}
    
    boolean add(){}
    
    boolean approve(){} //审批
    
    ......
        
}

后来随着业务的扩展,任务量的增加,审批的流程被提出来交给专门的管理员处理,审批管理员只负责审核科研项目,并不具备其他的权限,尤其是增删这些危险操作权限。这时如果让审批管理员也继承IManage接口,那么除了审批相关的以外的方法都成了摆设,没必要实现,这种浪费显然是不合理的。怎么办?我们意识到IManage的职责需要被细分!虽然这些操作都是管理方面的操作,符合SRP原则,但是这些操作太过臃肿,那么拆分:

interface IApproval{

        boolean aprove(){}//审批

        ......

}

这样,审批管理员继承IApproval,就实现了功能的独立。从这里我们可以看出来,接口隔离原则和单一职责原则好像有些关系,是的!他们都是为了让职责细分,从而让程序具有扩展性,面对业务的扩展,最小最自由的扩展代码。同时他们又有区别,单一职责原则着眼于业务层面的职责的划分,也就是一类的职责都可以放在一起。而接口隔离原则是针对接口的具体使用,它致力于将可能出现差别的方法再次进行隔离,从而保证代码的扩展性。

现在我们来说下接口“隔离”的含义:尽量将接口的功能细分成最小元。这个最小的标准是什么?拆分到多详细才是合理的?答案是,没有标准!完全根据业务的需要和经验的积累,保持接口隔离的意识即可。接口过于细小,反而增加了系统的复杂性,只有多花些时间去思考和筹划,才能准确地实践这一原则。

建议:如何衡量接口的原子性,下面给出秦小波给出的几点建议:

  1. 一个接口只服务于一个子模块或业务逻辑;
  2. 通过业务逻辑压缩接口中的public方法,接口时常去回顾,不断让方法变得精炼。
  3. 如果发现接口需要拆分,那么尽量去拆分,如果拆分代价太大,就采用适配器的方式做中转。
  4. 不必完全按照别的的划分方式,根据自己的业务逻辑来,只要心中有原则,你的设计就是最优秀的设计。
  5. 多重继承分离,通过接口多继承来实现客户端需求。

最后,每篇一问:

我们知道接口隔离原则和单一职责原则具有关联性,立足的角度却有不同。如果接口隔离原则和单一职责原则发生了冲突,鱼和熊掌如何取舍?

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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