Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

swift — подход к запутанному/сквозному коду (логирование, аналитика и т.д.)

Когда я имею дело с чем-то вроде аналитики, у меня обычно есть объект, который прослушивает Notifications или вызывает методы объекта в бизнес-логике. Это всегда беспокоило меня, но я не смог найти лучшего шаблона. Например, в приведенном ниже коде аналитика разбросана повсюду и загромождает бизнес-логику.

class SomeService {

    private let analytics: AnalyticsGateway

    func doAllTheThings() {
        analytics.trackStart(with: context)

        somethingApiClient.doSomething { error
            guard error = nil else {
                analytics.trackError(error)
                analytics.trackFailure("doSomething", with: context)
            }

            analytics.trackSuccess("doSomething", with: context)
        }

        do {
            try someOtherApiClient.doSomethingElse { [unowned self] mappedObject
                guard let mappedObject = mappedObject else {
                    analytics.trackFailure("doSomethingElse", with: context)
                    return
                }

                guard validator.validate(mappedObject) else {
                    analytics.trackFailure("doSomethingElse", with: context)
                    return
                }

                self.notificationCenter.post(name: SomethingElseDidUpdateNotification,
                                             object: self,
                                             userInfo: info)
            }
        } catch {
            analytics.trackError(error)
            analytics.trackFailure("doSomethingElse", with: context)
        }
    }
}

Что является лучшим подходом к решению такого рода проблемы? Мне нравится подход к прослушиванию уведомлений/событий, если они существуют для обновления состояния во всем приложении. Однако добавление уведомлений только для аналитики кажется почти таким же плохим, как прямой вызов объекта аналитики (хотя все же лучше, поскольку нет связи). В вашей бизнес-логике все еще есть код, специфичный для аналитики.

В прошлом я немного занимался аспектно-ориентированным программированием на Java, и, похоже, это решает некоторые из этих проблем. Есть ли способ сделать что-то подобное в быстром? Я нашел пару библиотек AOP для Objective-C, но ни одна из них не поддерживается.

В моем текущем проекте используется RxSwift, и я могу кое-что сделать с событиями (onNext, onError и т. д.)... когда я использую Observables. Однако я бы предпочел лучший шаблон, который можно использовать везде. Пример:

class SomeService {
    func doSomethingElse() -> Observable<SomeObject> {
        return Observable.create { observer in
            someOtherApiClient.doSomethingElse { mappedObject
                guard let mappedObject = mappedObject else {
                    throw ServiceError.mappedObjectIsNil
                }

                guard validator.validate(mappedObject) else {
                    throw ServiceError.validationFailed(mappedObject)
                }

                observer.onNext(mappedObject)
                observer.onCompleted()
            }
        }
        .instrument(for: "doSomethingElse", in: observable)
    }
}

extension Observable where E == Mappable {
    func instrument(for name: String, in observable: Observable<E>) -> Observable<E> {
        return observable.do(onError: { (error) in
            analytics.trackError(error)
            analytics.trackFailure(name, with: context)

        }, onCompleted: {
            analytics.trackSuccess(name, with: context)

        }, onSubscribed: {
            analytics.trackStart(name, with: context)
        })
    }
}
30.06.2017

  • Вот что я обычно делаю: я создаю протокол, который определяет методы моего сервиса. Я создаю реализацию для этого протокола. Затем я создаю реализацию Auditor, которая соответствует этому протоколу, выполняя всю регистрацию/аудит/we, а затем вызывая соответствующий метод в реальной реализации. Этот же метод работает и для кэширования. 30.06.2017
  • Выше приведен шаблон декоратора. 27.02.2018

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..