厌倦了混乱的代码?掌握编写干净代码库的艺术-编程知识

对于入门的开发人员来说，虽然克服了最初的障碍，学会了编程，找到了理想的工作。但其编程旅程并没有就此结束。他们面临真正的挑战：如何编写更好的代码。这不仅仅是为了完善功能，还要编写出经得起时间考验的优雅、可维护的代码。

在设计糟糕的软件系统中，开发人员在后台就像迷失在一个没有地图导航的城市里一样。这些系统往往笨重、低效且令人沮丧。

开发人员可以通过设计更好的以用户为中心、高效、简单、灵活的系统来改变这种状况。他们可以使用函数、变量、类和注释来编写“不要重复自己”(DRY)和模块化的代码，设计为人们服务的系统，而不是相反。

因此开发人员的选择是明确的：编写赋能的代码而不是阻碍的代码，构建让开发人员茁壮成长的代码体系。

代码库的挑战

想象一下，如果你是一名销售主管，采用了一款新的应用程序，旨在简化工作流程，并最大限度地提高潜在客户的转化率。这款应用程序由SmartReach API提供支持，可以实时了解潜在客户，并有可能获得奖励。

但感觉这款应用程序有些问题，其代码缺乏清晰度和结构，引起了人们对其准确性和功能的担忧。分析代码变成了一项令人困惑的任务，阻碍了有效使用应用程序的能力。

与其纠结于晦涩难懂的代码行，不如以一种清晰而结构化的方式来分解代码。这将使开发人员能够识别潜在的错误，并确保应用程序顺利运行，最大限度地提高生产力和获得奖励的潜力。

class ApiCall {def getData(pn: Int, v: Int) = Action.async(parse.json) { request =>ws.url(s"https://api.smartreach.io/api/v$v/prospects?page=$pn").addHttpHeaders("X-API-KEY" -> "API_KEY").get().flatMap(r => {if (r.status == 200) {Res.Success("Success!", (response.json \ "data").as[JsValue])} else {Res.ServerError("Error!",new Exception((response.json \ "message").as[String]))}})}
}

我们将重构一个用Scala编写但适用于一般编码的示例销售应用程序。那么目标是什么?是将令人头疼的混乱代码变成一部清晰可读的杰作。

以下分解重构过程，解释每个步骤并展示其积极影响。让我们一起创造激励和赋能的代码!

代码重构

命名约定和代码注释

如今，我们都在关注快速消息，但在编写代码时，这并不奏效。

为变量、类、函数和对象等使用清晰的名称是非常重要的。如果让同事帮助检查或修改代码，别忘了在代码中编写一些注释。这可能看起来没什么大不了的，但当你或你的同事试图解决出现的代码问题时，这些注释将提供很大的帮助。

让我们看看遵循这些规则之后编写代码的结果：

class ProspectsApiGet {def getProspectListFromSmartReach(page_number: Int,version: Int) = Action.async(parse.json) { request =>//public API of SmartReach to get the prospect list by page number//smartreach.io/api_docs#get-prospectsws.url(s"https://api.smartreach.io/api/v$version/prospects?page=$page_number") .addHttpHeaders("X-API-KEY" -> "API_KEY").get().flatMap(response => {val status = response.statusif (status == 200) { //if the API call to SmartReach was success/*{"status": string,"message": string,"data": {"prospects": [*List of prospects*]}}*/val prospectList: List[JsValue] = (response.json \ "data" \\ "prospects").as[List[JsValue]]Res.Success("Success!", prospectList)} else {// error message//smartreach.io/api_docs#errorsval errorMessage: Exception = new Exception((response.json \ "message").as[String]) Res.ServerError("Error", errorMessage) // sending error}})}
}

如果仔细观察，错误就会隐藏在代码中! 对潜在客户的分析不太正确。但是，通过提供更多的注释和使用更好的名称，可以避免这些错误。

代码库组织和模块化

直到现在都一切顺利。编写的代码很好，应用程序也很简单。既然代码运行良好并且更易于阅读，那么让我们来处理下一个挑战。

考虑在这里引入一个筛选系统。这会让事情变得更加复杂。我们真正需要的是一个更有组织的代码结构。

为了使其实现模块化，我们将代码分成更小的模块。但是如何确定每个模块的位置呢?

（1）目录结构

目录是代码的总部，本质上是一个将所有内容放在一起的文件夹。如果创建一个新文件夹，这样就有了一个目录。

在这个目录中，可以存储代码文件或创建其他子目录。在我们的例子中则选择子目录。将代码分成四个部分：模型、数据访问对象(DAO)、服务和控制器。

值得注意的是，目录结构可能会根据企业偏好或应用程序的特定需求而有所不同。你可以根据最适合企业或应用的内容来定制。

（2）模型

当我们谈论编码中的模型时，本质上是在谈论用来构建和管理数据的框架。例如在这个例子的场景中，前景模型充当了蓝图，概述了代表系统内前景的特定特征和行为。

在这个模型中，我们定义了潜在客户拥有的属性——可能是姓名、联系方式或任何其他相关信息。这不仅仅是存储数据，还是有关以一种对应用程序有效地交互和操作有意义的组织方式。

（3）数据访问对象(DAO)

这个对象被恰当地命名为数据访问对象(DAO)，充当从数据库或第三方API获取数据的桥梁。

避免在这些文件中添加复杂的逻辑是至关重要的；它们应该只专注于处理输入和输出操作。当我们谈论IO操作时，指的是与外部系统的交互，其中故障的可能性更高。因此，在这里实现保障措施对于处理意外问题至关重要。

在Scala编程语言中，我们利用Monad（特别是Futures）来有效地管理和处理潜在的故障。这些工具有助于捕获和管理IO操作过程中可能发生的故障。

数据访问对象(DAO)的主要目标是从数据源检索数据，然后将其组织到适当的模型中，以便进一步处理和利用。

class SmartReachAPIService {def getSmartReachProspects(page_number: Int,Version: Int)(implicit ws: WSClient,ec: ExecutionContext): Future[List[SmartReachProspect]] = {//public API from SmartReach to get the prospects by page number//smartreach.io/api_docs#get-prospectsws.url(s"https://api.smartreach.io/api/v$version/prospects?page=$page_number") .addHttpHeaders("X-API-KEY" -> "API_KEY").get().flatMap(response => {val status = response.statusif (status == 200) { //checking if the API call to SmartReach was success/*{"status": string,"message": string,"data": {"prospects": [*List of prospects*]}}*/val prospects: List[SmartReachProspect] = (response.json \ "data" \\ "prospects").as[List[SmartReachProspect]]prospects} else {//error message//smartreach.io/api_docs#errorsval errorMessage: Exception = new Exception((response.json \ "message").as[String]) throw errorMessage}})}
}

（4）服务

这里是我们系统的核心——业务逻辑位于这一层。在这里将实现一种筛选机制，展示如何毫不费力地在这部分代码库中引入额外的功能。

这个部分编排驱动应用程序的核心操作和规则。在这里，根据业务需求定义应该如何处理、操作和转换数据。让添加新特性或逻辑变得相对简单，可以轻松地扩展和增强系统的功能。

class SRProspectService {val smartReachAPIService = new SmartReachAPIServicedef filterOnlyInterestedProspects(prospects: List[SmartReachProspect]): List[SmartReachProspect] = {prospects.filter(p => p.prospect_category == "interested")}def getInterestedProspects(page_number: Int,version: Int)(implicit ws: WSClient,ec: ExecutionContext): Future[List[SmartReachProspect]] = {val allProspects: Future[List[SmartReachProspect]] = smartReachAPIService.getSmartReachProspects(page_number = page_number, version = version)allProspects.map{list_of_prospects => filterOnlyInterestedProspects(prospects = list_of_prospects)}}
}

（5）控制器

在这一层，我们与API建立直接连接——这一层充当网关。

它充当接口，通过我们的API接收来自前端或第三方用户的请求。在接到这些请求之后，收集所有必要的数据，并在处理后处理响应。

保持关注点分离是至关重要的。因此避免在这个层中实现逻辑。与其相反，该层侧重于管理传入请求流，并将它们引导到实际处理和业务逻辑发生的适当服务层。

class ProspectController {val prospectService = new SRProspectServicedef getInterestedProspects(page_number: Int) = Action.async(parse.json) { request =>prospectService.getInterestedProspects(page_number = page_number, version = 1).map{ intrested_prospects => Res.Success("Success", intrested_prospects)}.recover{ errorMessage => Res.ServerError("Error", errorMessage) // sending error to front end }}}

我们改进的代码库具有更高的清洁度和更强的可管理性，促进了更高效的重构工作。

此外，我们还建立了不同的标记，用于合并逻辑、执行数据库操作或无缝集成新颖的第三方API。这些清晰的划分简化了在系统中扩展功能和适应未来增强的过程。