• 表驱动法编程(数据驱动)


      所谓表驱动法(Table-Driven Approach),简单讲是指用查表的方法获取值。
    我们平时查字典以及念初中时查《数学用表》找立方根就是典型的表驱动法。在数值不多的时候我们可以用逻辑语句(if 或case)的方法来获取值,但随着数值的增多逻辑语句就会越来越长,此时表驱动法的优势就显现出来了。

    查表的方式
       在使用表驱动法的时候必须要解决的一个问题就是如何查表.
    我们可以用非常直接的方式查一个表,就如前面示例讲的我就用数组下标就好了,但你发现有谁查字典甚至《数学用表》是直接依靠页码来查的吗?这是肯定行不通的。
    常用的查表方式有

      •     直接查询
      •     索引查询
      •     分段查询


    直接查询,是指无需绕圈子,用下标的方式就能顺利的获取到数据;

    C#代码 表驱动法获取星期名称
    string[] dayNames=new string[]{"星期日","星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六"};
     
     dayName=dayNames[day];


    只要一条语句就可以代替长长的if-else语句

    如果某一天我们的网站要根据访客选择的语言来显示星期几的话
    表驱动法仍然很简单

    C#代码 表驱动法获取星期名称
      dayName=dayNames[day,(int)GetUserLanguage()];

    但如果是用if-else的话,那长度可就的翻番啊。

    3.2 索引查找 key
    在用一个简单方法无法将“英文单词”这样数据转换成表下标时,可以考虑使用索引来查找.在.net中的Dictionary<K,V> 就是一个典型的例子

    C#代码 获取一个用户对象
     Dictionary<string,User> users=GetAllUsers();
    User tom=users["Tom"];


    其实我们常用的DataTable就可以用索引查找的方式来获取数据

    假如有个人员信息的table

    C#代码 用索引查找方式从DataTable中获取第一个用户的姓名
     DataTable userInfo=dal.GetAllUsersInfo();
    name=userInfo.Rows[0].Columns["UserName"];


    使用索引查询的主要优点就是代码的可读性大为增强,可维护性也更好

    C#代码 用直接查找方式从DataTable中获取第一个用户的姓名 
     DataTable userInfo=dal.GetAllUsersInfo();
    name=userInfo.Rows[i].Columns[3];

    对比上一段代码,columns[3]很让人不知所谓;此外如果返回的Datable返回的列顺序改变的话就必须更改魔术数字3,否则代码就会出错;

     分段查找
    分段查找通过确定数据所处的范围确定分类(下标)

    使用分段查找,需要先把每一个区间的上限写在一个表中,然后通过循环确定所处的区段,最后获得相应的等级
    C#示例 根据分数查绩效等级

    private static double[] rangeLimit = {  60.0, 75.0, 85.0, 95.0,100.0 };
    private static string[] grade = {"不合格", "合乎要求", "良好", "优秀" ,"卓越"};
    private static readonly int maxLevel = grade.Length - 1;
    public static string CalculateGrade(double score)
    {
       int level = 0;
       while (level <= maxLevel)
                  {
       if (score < rangeLimit[level]) 
               {
    return grade[level];
    }
        else level++;
           }
                 return grade[maxLevel];
             }

    比如我们要用C写一个判断语句,然后根据不同的值返回不同的内容。

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    if(1 == val)
    {
        return "this is one";
    }
    else if(2 == val)
    {
        return "this is two";
    }
    else if(3 == val)
    {
        return "this is three";
    }

    如果判断的逻辑很多,代码就会显得很臃肿(文中的例子用switch也可以,但是也还是很难看),如果用python,就会这样写(为了和C类比,这里没有用字典):

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    datas = [
    (1,"this is one"),(2,"this is two"),(3,"this is three")
    ]
    for v in datas:
        if v[0] == val:
            return v[1]

    那在c里面是否能同样的方法实现呢,是可以的:

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    struct
    {
        int key;
        string strdata;
    }arr_datas[]={
        {1,"this is one"},
        {2,"this is two"},
        {3,"this is three"},
    };
    for (i = 0; i < 3; i++)
    {
        if (arr_datas[i].key == val)
        {
            return arr_datas[i].strdata;
        }
    }

    附:
    有人可能想到用stl的map,查找速度会快一些,不过想到定义一个map,然后调用一堆insert其实也挺麻烦的,而且例子中用的是int,但是并不是所有的类型都是可hash的,所以有些情况下map并不能胜任。

    一个很经典的例子:C实现实现打印LED灯,看以前的:http://www.cnblogs.com/youxin/p/3281767.html

    一篇好的文章:

    《Unix编程艺术》在介绍Unix设计原则时,其中有一条为“表示原则:把知识叠入数据以求逻辑质朴而健壮”。

    数据驱动编程的核心

    数据驱动编程的核心出发点是相对于程序逻辑,人类更擅长于处理数据。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); 
        } 

    上面的消息类型取自sip协议(不完全相同,sip协议借鉴了http协议),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,没增加一个消息,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

    转自:http://www.cnblogs.com/chgaowei/archive/2011/08/03/2126724.html

    另一篇文章:

    数据即代码:元驱动编程 coolshell。

    另一篇:http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2008/04/17/193852.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/youxin/p/3202034.html
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