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走向面向对象的六大原则——单一职责原则

走向面向对象的六大原则——单一职责原则

作者: 孑然自安 | 来源:发表于2016-09-14 00:49 被阅读850次

    写在前面#


    新的主题确定了,这一次准备总结Android设计模式,其实更准确的说应该叫做JAVA设计模式,这注定是一个浩大的工程,有你们陪着,我很快乐。

    面向对象编程的六大原则


    优化代码的第一步,单一职责原则###

    单一职责原则的英文名称是Single Responsibility Principle,缩写是SRP。它的定义是:就一个类而言,应该仅有一个引起它变化的原因。简单来说,一个类应该是一组相关性非常高的函数、数据的封装
    我们通过一个实际的Android例子进行讲解。

    相信很多同学在学习安卓的过程中都有尝试写一个属于自己的ImageLoader,那么通常新手所做的ImageLoader应该是什么样呢?

    public class ImageLoader {    
        // 图片缓存    
        LruCache<String, Bitmap> mImageCache;    
        // 线程池,线程数为CPU所允许的数量    
        ExecutorService mExecutorService =     Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); 
        public ImageLoader() {    
            initImageCache();
        }   
        private void initImageCache() {        
            // 获取APP可使用的最大内存       
            int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);        
            // 获取四分之一大小作为缓存空间          
            int cacheMemorySize = maxMemory / 4;        
            mImageCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheMemorySize) {      
                //Sizeof方法的作用只要是定义缓存中每项的大小,当我们缓存进去一个数据后,     
                //当前已缓存的Size就会根据这个方法将当前加进来的数据也加上,便于统计当    
                // 前使用了多少内存,如果已使用的大小超过maxSize就会进行清除动作;           
                 @Override            
                protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {                
                    return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024;            
                }        
            };    
        }    
        public void displayImg(final String url, final ImageView imageView) {
            Bitmap bitmap = mImageCache.get(url);
            if (bitmap != null) {    imageView.setImageBitmap(bitmap);    return;
        }        
            // View中的setTag(object)表示给View添加一个格外的数据,以后可以用getTag()将这个数据取出来。        
            imageView.setTag(url);        
            //在子线程中完成加载图片和缓存图片        
            mExecutorService.submit(new Runnable() {            
                @Override            
                public void run() {                
                    Bitmap bitmap = downloadImg(url);                
                    if (bitmap == null) return;                
                    if (imageView.getTag().equals(url)) {                    
                        imageView.setImageBitmap(bitmap);               
                    }                
                    mImageCache.put(url, bitmap);           
                 }        
            });    
        }    
        private Bitmap downloadImg(String imageUrl) {        
            Bitmap bitmap = null;        
            try {            
                URL url = new URL(imageUrl);            
                HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();            
                bitmap = BitmapFactory.decodeStream(connection.getInputStream());            
                connection.disconnect();        
            } catch (MalformedURLException e) {            
                e.printStackTrace();        
            } catch (IOException e) {           
                e.printStackTrace();        
            }        
                return bitmap;    
            }
       }
    

    稍微懂一些的朋友就要说了,这样的代码耦合性太强了,简直没有设计可言,更不要说拓展性和灵活性了,随着ImageLoader功能的增多,ImageLoader会越来越大,代码越来越复杂,图片加载系统就越来越脆弱了!那么,作为一个新手,该怎么改进呢?

    public class ImageLoader {
        // 图片缓存
        ImageCache mImageCache = new ImageCache();
        // 线程池,线程数为CPU所允许的数量
        ExecutorService mExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        public void displayImg(final String url, final ImageView imageView) {
            Bitmap bitmap = mImageCache.get(url);
            if (bitmap != null) {
                imageView.setImageBitmap(bitmap);
                return;
            }
            // View中的setTag(object)表示给View添加一个格外的数据,以后可以用getTag()将这个数据取出来。
            imageView.setTag(url);
            //在子线程中完成加载图片和缓存图片
            mExecutorService.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    Bitmap bitmap = downloadImg(url);
                    if (bitmap == null) return;
                    if (imageView.getTag().equals(url)) {
                        imageView.setImageBitmap(bitmap);
                    }
                    mImageCache.put(url, bitmap);
                }
            });
        }
        private Bitmap downloadImg(String imageUrl) {
            Bitmap bitmap = null;
            try {
                URL url = new URL(imageUrl);
                HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                bitmap = BitmapFactory.decodeStream(connection.getInputStream());
                connection.disconnect();
            } catch (MalformedURLException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return bitmap;
        }}
    

    public class ImageCache {
        // 图片缓存
        LruCache<String, Bitmap> mImageCache;
    
        public ImageCache() {
            initImageCache();
        }
    
        private void initImageCache() {
        // 获取APP可使用的最大内存
        int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
        // 获取四分之一大小作为缓存空间
        int cacheMemorySize = maxMemory / 4;
        mImageCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheMemorySize) {
            /**
             * Sizeof方法的作用只要是定义缓存中每项的大小,当我们缓存进去一个数据后,
             * 当前已缓存的Size就会根据这个方法将当前加进来的数据也加上,便于统计当
             * 前使用了多少内存,如果已使用的大小超过maxSize就会进行清除动作;
             */
            @Override
            protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
                return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024;
                }
            };
        }
    
        public void put(String url, Bitmap bitmap) {
            mImageCache.put(url, bitmap);
        }
    
        public Bitmap get(String url) {
            return mImageCache.get(url);
        }
    }
    

    如上述代码所示,将一个ImageLoader拆分成了两个,ImageLoader只负责图片加载的逻辑,而ImageCache只负责处理图片缓存。这样一来ImageLoader的代码变少了,逻辑也清晰了;当缓存逻辑需要修改时,就不需要再改变ImageLoader中的代码了。
    从上述的例子中我们可以看出,单一职责原则的关键就在于单一二字,正如上文所述,一个类应该是一组相关性非常高的函数、数据的封装。每个人根据自己的经验,看法和具体的业务逻辑去划分职责,个性很强。但是,它也有一些基本的知道原则。比如两个完全不一样的功能就不应该放在一个类之内。
    一个类应该是一组相关性非常高的函数、数据的封装。工程师可以不断审视自己的代码,根据具体的业务、功能对类进行对应的拆分,这是程序优化迈出的第一步!这也是为什么会有MVC,MVP等各种设计模式出现的原因!


    希望阅读本章内容之后你能够有所收获!感谢阅读与喜欢!

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