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  • 什么是数据驱动编程,如何理解数据驱动?

    数据驱动编程的核心出发点是相对于程序逻辑,编程更擅长于处理数据。数据比程序逻辑更容易驾驭,所以我们应该尽可能的将编程设计的复杂度从程序代码转移至数据。

    真的是这样吗?让我们来看一个示例。

    假设有一个程序,需要处理其他程序发送的消息,消息类型是字符串,每个消息都需要一个函数进行处理。第一印象,我们可能会这样处理:

      

    void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
    {
    if (0 == strcmp(msg_type, "inivite"))
    {
    inivite_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "tring_100"))
    {
    tring_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_180"))
    {
    ring_180_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_181"))
    {
    ring_181_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_182"))
    {
    ring_182_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_183"))
    {
    ring_183_fun(msg_buf);
    }
    else if (0 == strcmp(msg_type, "ok_200"))
    {
    ok_200_fun(msg_buf);
    }

    。。。。。。
    else if (0 == strcmp(msg_type, "fail_486"))
    {
    fail_486_fun(msg_buf);
    }
    else
    {
    log("未识别的消息类型%s ", msg_type);
    }
    }

    消息类型可能还会增加。看着常常的流程可能有点累,检测一下中间某个消息有没有处理也比较费劲,而且,每增加一个消息,就要增加一个流程分支。

    按照数据驱动编程的思路,可能会这样设计:

    typedef void (*SIP_MSG_FUN)(const char *);

    typedef struct __msg_fun_st
    {
    const char *msg_type;//消息类型
    SIP_MSG_FUN fun_ptr;//函数指针
    }msg_fun_st;

    msg_fun_st msg_flow[] =
    {
    {"inivite", inivite_fun},
    {"tring_100", tring_fun},
    {"ring_180", ring_180_fun},
    {"ring_181", ring_181_fun},
    {"ring_182", ring_182_fun},
    {"ring_183", ring_183_fun},
    {"ok_200", ok_200_fun},

    。。。。。。
    {"fail_486", fail_486_fun}
    };

    void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
    {
    int type_num = sizeof(msg_flow) / sizeof(msg_fun_st);
    int i = 0;

    for (i = 0; i < type_num; i++)
    {
    if (0 == strcmp(msg_flow[i].msg_type, msg_type))
    {
    msg_flow[i].fun_ptr(msg_buf);
    return ;
    }
    }
    log("未识别的消息类型%s ", msg_type);
    }


    下面这种思路的优势:

    1、可读性更强,消息处理流程一目了然。

    2、更容易修改,要增加新的消息,只要修改数据即可,不需要修改流程。

    3、重用,第一种方案的很多的else if其实只是消息类型和处理函数不同,但是逻辑是一样的。下面的这种方案就是将这种相同的逻辑提取出来,而把容易发生变化的部分提到外面。

    隐含在背后的思想:

    很多设计思路背后的原理其实都是相通的,隐含在数据驱动编程背后的实现思想包括:

    1、控制复杂度。通过把程序逻辑的复杂度转移到人类更容易处理的数据中来,从而达到控制复杂度的目标。

    2、隔离变化。像上面的例子,每个消息处理的逻辑是不变的,但是消息可能是变化的,那就把容易变化的消息和不容易变化的逻辑分离。

    3、机制和策略的分离。和第二点很像,本书中很多地方提到了机制和策略。上例中,我的理解,机制就是消息的处理逻辑,策略就是不同的消息处理(后面想专门写一篇文章介绍下机制和策略)。

    数据驱动编程可以用来做什么:

    如上例所示,它可以应用在函数级的设计中。

    同时,它也可以应用在程序级的设计中,典型的比如用表驱动法实现一个状态机(后面写篇文章专门介绍)。

    也可以用在系统级的设计中,比如DSL(这方面我经验有些欠缺,目前不是非常确定)。

    它不是什么:

    1、 它不是一个全新的编程模型:它只是一种设计思路,而且历史悠久,在unix/linux社区应用很多;

    2、它不同于面向对象设计中的数据:“数据驱动编程中,数据不但表示了某个对象的状态,实际上还定义了程序的流程;OO看重的是封装,而数据驱动编程看重的是编写尽可能少的代码。”

    书中的值得思考的话:

    数据压倒一切。如果选择了正确的数据结构并把一切组织的井井有条,正确的算法就不言自明。编程的核心是数据结构,而不是算法。——Rob Pike

    程序员束手无策。。。。。只有跳脱代码,直起腰,仔细思考数据才是最好的行动。表达式编程的精髓。——Fred Brooks

    数据比程序逻辑更易驾驭。尽可能把设计的复杂度从代码转移至数据是个好实践。——《unix编程艺术》作者。
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    来源:此文章来自CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/chgaowei/article/details/6658260

    本人是一名phper,对文中的代码不是很熟,可以看懂,但并不影响我们对数据驱动这个词汇的理解。

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