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我不确定是否有一个模式可以涵盖这个问题,但这里是。在编写调用分析算法(例如解析器或计算实现)的方法时,需要编写大量代码来读取源、应用算法,然后将结果转换为有用的内容。基本上有 20-30 行代码和一个经常变化的算法/解析器/分词器。
所以......到目前为止我看到的选择是:
是否有一个巧妙的技巧或通用方法构造编程模式来解决这个问题?
提前致谢。
--编辑--
为了消除这个问题的一些抽象,这里是我正在谈论的内容的原型(prototype)。所以实际上只有标记器的实现发生了变化。
pubic void tokenizeData(Filename datablob){
// convert filename
// open file
// handle file errors
// other code
// assign desired tokenizer
tokenizer = new TokenizerImplementation (or some other variation);
tokenizedData = tokenizer( cleansedData );
// parsing and collection code
// more error processing code
// cleanup code
}
最佳答案
我还会根据 @Lucas Oliveira 的建议亲自尝试Interface
和Abstract
+ Template Method
的某种组合。但是对于选择适当的 Tokenizer 实现的问题,您可能还需要一个 Factory
(模式)来动态加载另一个 Tokenizer impl。基于工厂上下文或参数,而不更改模板方法 tokenizeData()
的内容。
Example.1 一个经典的参数工厂:
public class TokenizerFactory
{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TokenizerFactory.class);
private final int version;
public TokenizerFactory(int version) {
this.version = version;
}
public ITokenizer getInstance() {
switch(version) {
case 1: return new TokenizerV1();
case 2: return new TokenizerV2();
default: return new DefaultTokenizer();
}
}
}
Example.2 动态类加载静态工厂(请原谅我的名字):
public class TokenizerFactory
{
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TokenizerFactory.class);
private TokenizerFactory() {}
// Here eg. ETokenizerType is a enum storing class associated to the type.
public static ITokenizer getInstance(ETokenizerType dtype) {
try {
return (ITokenizer)dtype.getClassVar().newInstance();
}
catch(Throwable ex) {
logger.error("Factory could not create an adequate instance of Tokenizer for dtype:{} !",dtype.name());
}
return new DefaultTokenizer();
}
}
您可以为您的Tokenizer
定义一个接口(interface):
public interface ITokenizer {
public void tokenizeData(Filename datablob);
}
...由您的抽象类 AbstractTokenizer
实现,其所有子类(例如 TokenizerV1
和 TokenizerV2
)将仅重新定义自定义抽象方法。就像下面的例子(基于@Lucas Oliveira提案):
public abstract class AbstractTokenizer implements ITokenizer {
@Override
public void tokenizeData(Filename datablob) {
// convert filename
// open file
// handle file errors
// other code
tokenizedData = tokenizer( data );
// parsing and collection code
// more error processing code
// cleanup code
}
abstract TokenizedData tokenizer( Data cleansedData ); // << redef. by subclasses.
}
但它对您的使用来说是透明的。
您最终可以通过提供一个预配置的 TokenizerFactory 作为主要业务方法的参数来使用您的 TokenizerFactory,或者在您拥有参数化所需的参数的情况下即时使用它们。这样 getInstance()
调用将返回您能够“tokenizeData()”所需的准确 Tokenizer
。
注意:对于高度参数化的工厂,将它们与构建器(模式)结合起来通常是一个救星。
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