31 天重构学习笔记17. 提取父类

本文分享了作者在接手重构项目过程中,对31天重构的学习心得及整理。重点介绍了从具体类中提取共性形成父类的方法,并强调正确使用继承的重要性。
摘要:由于最近在做重构的项目,所以对重构又重新进行了一遍学习和整理,对31天重构最早接触是在2009年10月份,由于当时没有 订阅 Sean Chambers的blog,所以是在国外的社区上闲逛的时候链接过去的。记得当时一口气看完了整个系列并没有多少感觉,因为这些基本上项目都 在使用,只是我们没有专门把它标示和整理出来,所以也没有引起多大的重视。现在突然接手这个重构项目,由于团队成员技术和经验参差不齐,所以有必要专门整 理一个重构的纲要,当然这个系列也非常适合做新系统的代码规范参考,只要有代码的地方,这个重构规范就很有价值。周末也不想出去闲逛,因为在刚到这个美丽 的城市,没有亲戚或者朋友,所以才能静下心来两天时间写完这个重构参考规范。同时也感受了Windows Live writer写文章的快感。当然重构的整体架构得另当别论(整体架构在我的这篇文章有专门的讲解( http://www.cnblogs.com/zenghongliang/archive/2010/06/23/1763438.html)。 大的架构设计好了以后,这些重构细节点就成了东风之后的大火,对整个项目也是至关重要。31天重构这个系列和《代码大全》、《重构:改善既有代码的设计》 比较起来最大的特点就是比较简单、浅显易懂。那么我这些文章也都是学习Sean Chambers的31天重构的笔记整理,所以如果大家对这个笔记有任何异议也可以指出。
 
概念:本文中的“提取父类”是指类中有一些字段或方法,你想把它们提取到父类中以便同一继承层次的其它类也可以访问他们,这个和之前 的很多重构有异曲同工之处。
 
正文: Dog 类中的 EatFood和Groom有可能被其他类用到,因为他们都是动物的一些公有性质,所以这个时候我们就会考虑对它进行提炼。
namespace LosTechies.DaysOfRefactoring.ExtractSuperclass.Before
{
public class Dog
{
public void EatFood()
{
// eat some food
}

public void Groom()
{
// perform grooming
}
}
}
 
 
代码如下所示,提取了Animal 方法来封装公用的EatFood和Groom类,从而使其他继承了Animal 类的子类都可以使用这两个方法了。
 
namespace LosTechies.DaysOfRefactoring.ExtractSuperclass.After
{
public class Animal
{
public void EatFood()
{
// eat some food
}

public void Groom()
{
// perform grooming
}
}

public class Dog : Animal
{
}
}
 
 
总结:这个重构是典型的继承用法,很多程序员都会选择这样做,但是要注意正确的使用,不要造成过度使用了继承,如果过度使用了,请考 虑用接口、组合和聚合来实现。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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