单一职责原则——Python案例理解

2024年12月30日 125点热度 0人点赞 0条评论

定义

这个原则还是挺简单易懂的，就是一个类应该只负责具体的一项工作。那完成计时也是工作，完成AI模型训练也是工作，工作大小如何界定？

单一职责原则的原话是：

一个类应该有且只有一个变化的原因。

为什么将不同的职责分离到单独的类中是如此的重要呢？

因为每一个职责都是一个变化的中心。当需求变化时，这个变化将通过更改职责相关的类来体现。

如果一个类拥有多于一个的职责，则这些职责就耦合到在了一起，那么就会有多于一个原因来导致这个类的变化。对于某一职责的更改可能会损害类满足其他耦合职责的能力。这样职责的耦合会导致设计的脆弱，以至于当职责发生更改时产生无法预期的破坏。

案例理解

我们设计一个矩形类，这个矩形类有两个职能，一是计算面积，二是生成矩形图形并且绘制到窗口中。

class Rectangle:
    def __init__(self, width, height):
        # 一个简单的矩形类，拥有长和高
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height

    def draw(self):
        import cv2
        import numpy as np
        
        # 这里调用python-opencv库为我们绘制矩形，用法就不介绍了
        img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
        cv2.rectangle(img, (0, 0), (self.width, self.height), (0, 0, 255))
        cv2.imshow("image", img)
        cv2.waitKey(0)

emm，由于我们用的是python，所以其实很多之前的编程语言要考虑的问题，我们其实不需要太担心。

比如：

我们必须在计算几何应用中包含对 GUI 库的引用。这导致应用程序无谓的消耗了链接时间、编译时间、内存空间和存储空间等。

python是动态语言，所有的代码都经过翻译后交给解释器来直接运行。之前这项原则考虑的是：“如果有一个用户用不到绘制图形的函数，那么事先要求该用户准备有关图形显示的环境会引起资源的老费”。这在我们这个案例的函数中是这两行：

import cv2
import numpy as np

然而，由于python的特性，你如果并不使用draw函数，那么这两个库根本不会进行导入操作（因为我们把导入库的语句写到了函数里），且你的环境中没有这个包也不会报错！

当然，如果你将这两句导入语言写到文件头部那自然该报错还是会报错，而且这种写法更常见。

话题有点偏了，回来看看一般会造成什么样的问题：

代码难以理解与维护：由于Rectangle类包含了多种不相关的职责，其他开发者在阅读或修改代码时可能会感到困惑，难以快速定位问题。
高耦合度：不同的职责之间可能存在紧密的联系，一旦某个职责的实现发生变化，就可能影响到其他职责。（本例中，所有的函数都需要调用类的自身属性，即 self.width，self.height，扩写很可能会产生属性冲突之类的问题）
难以复用：由于功能混杂，Rectangle类很难被其他系统或模块重用。
扩展性差：当需要添加新的功能时，由于类的职责已经过多，可能不得不继续在这个类中增加方法，导致类变得更加庞大和复杂。

解决办法自然是将我们的Rectangle类分开，一个专注于数学运算成为“几何矩形”，另一个就专注实现图像显示即可。当然，由于“几何矩形”是非常精简的，可以考虑让“几何矩形”成为基类，代码就会成为下面这样：

class GeometricRectangle:
    def __init__(self, width, height):
        # 一个简单的矩形类，拥有长和高
        self.width = width
        self.height = height

    def area(self):
        return self.width * self.height


class GraphicRectangle(GeometricRectangle):
    def __init__(self, width, height):
        # 一个简单的矩形类，拥有长和高
        super().__init__(width, height)

    def draw(self):
        import cv2
        import numpy as np

        # 这里调用python-opencv库为我们绘制矩形，用法就不介绍了
        img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
        cv2.rectangle(img, (0, 0), (self.width, self.height), (0, 0, 255))
        cv2.imshow("image", img)
        cv2.waitKey(0)

这样耦合就解开了，如果我们之后有什么应用需要调用几何矩形，就可以尽管使用这个较为简洁的几何矩形类，而不用考虑额外的环境配置和类方法间的影响了。