WCF 中异常的设计

在今天的开发过程中需要定义WCF服务中的异常,就想了一个怎样来建立一个合适的服务异常的结构.
   首先:如果定义的异常太多会增加在编写服务的客户端时的开发量.
   其次:在WCF中不能像.NET中一样进行异常的继承之类的层次结构的设计.
所以在想的时候先想到就是尽量少的定义异常,会要针对于一大组问题定义一个异常就可以了.根据这个原则,结合以前的程序的开发,我设想需要以下异常:
   针对于服务接口中传入对象的条件检查的异常.InvalidParameter 
   针对于一些业务模型的属性不满足条件的异常.InvalidDataMember
   针对于服务处理过程上出现的问题,InvalidOperation
这三个异常分别用于处理,服务接口的参数错误、数据成员的数据错误(包括,唯一性检查啊,外键条件不满足啊之类的),而InvalidOperation则用来处理无效的操作(如:定单已处理后,再次要求处理这个定单,系统角色不能进行删除,但强制进行删除等)。
针对于这个个错误定义的类,我在想如果这样设计那会不会每个接口都需要定义啊,因为多数据接口都有这三种情况啊。
特别是InvalidOperation感觉好像太简单了点。

转载于:https://www.cnblogs.com/jeffwoot/archive/2008/03/04/1089825.html

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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