В отличие от того, что было сказано в других ответах, я не думаю, что это вопрос личного вкуса.
Как вы написали, DataManipulator2 кажется на первый взгляд легче тестировать.(Но, как сказал @AliFaizan, не так просто модульный тест функция, для которой требуется соединение с базой данных.) И, кажется, проще тестировать, потому что это без состояний .Класс без состояния автоматически не проще для тестирования, но его легче понять: для одного входа вы всегда получаете один и тот же вывод.
Но это не единственная точка: с DataManipulator2, порядокдействия в run не могут быть неправильными, потому что каждая функция передает некоторые данные следующей, а следующая не может продолжаться без этих данных.Это было бы более очевидно при использовании статически (и строго) типизированного языка, потому что вы даже не можете скомпилировать ошибочную функцию run.
Напротив, DataManipulator не легко проверить, проверить с состоянием и неНе следите за порядком действий.Вот почему метод DataManipulator.run такой чистый.Это событие слишком чистое , потому что его реализация скрывает нечто очень важное: упорядочены вызовы функций.
Следовательно, мой ответ: предпочитает реализацию DataManipulator2 реализации DataManipulator.
Но совершенен ли DataManipulator2?И да и нет.Для быстрой и грязной реализации это путь.Но давайте попробуем пойти дальше.
Вам нужна функция run, чтобы быть публичной, но у load_data, save_data и transform нет причин быть публичной (под "публичной" я имею в виду:не помечены как детали реализации с подчеркиванием).Если вы пометите их подчеркиванием, они больше не являются частью контракта, и вам неудобно их тестировать.Зачем?Потому что реализация может измениться, не нарушая контракт класса, хотя могут быть и сбои тестов.Это жестокая дилемма: либо ваш класс DataManipulator2 имеет правильный API, либо он не полностью тестируемый.
Тем не менее, эти функции должны быть тестируемыми, но как часть API другого класса.Представьте себе трехуровневую архитектуру:
load_data и save_data находятся на уровне данных transform находятся на бизнес-уровне. run вызов находится на уровне представления
Давайте попробуем реализовать это:
class DataManipulator3:
def __init__(self, data_store, transformer):
self._data_store = data_store
self._transformer = transformer
def run(self):
results = self._data_store.load()
trasformed_results = self._transformer.transform(results)
self._data_store.save(transformed_results)
class DataStore:
def load(self):
''' do stuff to load data, return results'''
return read_csv_as_string('some_file.csv')
def save(self, data):
''' stores string to database'''
store_data_to_database(data)
class Transformer:
def transform(self, results):
''' transforms data, eg get first 10 chars'''
return results[:10]
DataManipulator3(DataStore(), Transformer()).run()
Это неплохо, а Transformer легко проверить.Но:
-
DataStore не удобен: файл для чтения похоронен в коде и в базе данных. DataManipulator должен иметь возможность запускать Transformer для нескольких выборок данных.
Следовательно, существует еще одна версия, которая решает эти проблемы:
class DataManipulator4:
def __init__(self, transformer):
self._transformer = transformer
def run(self, data_sample):
data = data_sample.load()
results = self._transformer.transform(data)
self.data_sample.save(results)
class DataSample:
def __init__(self, filename, connection)
self._filename = filename
self._connection = connection
def load(self):
''' do stuff to load data, return results'''
return read_csv_as_string(self._filename)
def save(self, data):
''' stores string to database'''
store_data_to_database(self._connection, data)
with get_db_connection() as conn:
DataManipulator4(Transformer()).run(DataSample('some_file.csv', conn))
Есть еще один момент: имя файла.Попытайтесь предпочесть файловый объект именам файлов в качестве аргументов, потому что вы можете протестировать свой код с помощью io модуля :
class DataSample2:
def __init__(self, file, connection)
self._file = file
self._connection = connection
...
dm = DataManipulator4(Transformer())
with get_db_connection() as conn, open('some_file.csv') as f:
dm.run(DataSample2(f, conn))
с макетами объектов ,теперь очень легко протестировать поведение классов.
Давайте подведем итог преимуществам этого кода:
- порядок действий гарантирован (как в
DataManipulator2) - метод
run настолько чист, как и должно быть (как в DataManipulator2) - код является модульным: вы можете создать новый
Transformer или новый DataSample (загрузить из БД и сохранить, например, в CSV-файл) - код тестируемый: каждый метод общедоступен (в смысле Python), но API остаются простыми.
КонечноЭто действительно (старый стиль) Java-подобный.В python вы можете просто передать функцию transform вместо экземпляра класса Transformer.Но как только ваш transform начинает становиться сложным, класс - хорошее решение.