วิธีการออกแบบเพื่อลดการซับซ้อนของ software
ควรออกแบบให้เป็น Layer และ แต่ละ Layer ควรกำหนดจุดประสงค์ให้ชัดเจน

ภาพจากหนังสือ https://www.amazon.com/Grokking-Simplicity-software-functional-thinking/dp/1617296201
จากภาพด้านบนเราควรจะกำหนดวัตถุประสงค์ของแต่ละ layer ให้ชัดเจน และ call graph ก็ไม่ควรจะยุ่งเหยิง หรือมีลูกศรที่ข้าม layer และใน layer เดียวกันก็ไม่ควรจะมีที่เรียกกันเอง ( ถ้า function นั้นๆ เรียก function ใน layer เดียวกัน function นั้นก็ต้องอยู่บน layer ที่สูงกว่า )

Layer ที่อยู่ต่ำ คือ layer ที่เรียกใช้ function library ของภาษา หรือ system call ของ os ส่วน function ที่อยู่ชั้นบน คือ business domain layer ซึ่ง layer ที่อยู่ด้านบนถัดไปของ business domain layer ไม่สมควรที่จะรับรู้ data structure
Function ที่อยู่ layer บนมันจะเป็น function ที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อย มากกว่า function ที่อยู่ layer ต่ำกว่า
Function ที่อยู่ layer ด้านล่าง จะถูกใช้งานในหลายๆ function ที่อยู่ใน layer ที่สูงกว่า
Function ที่คุ้มค่าสำหรับ testing คือ function ที่อยุ่ใน layer ล่างๆ เพราะ เป็น function ที่ถูกเรียกใช้บ่อยจาก function ที่อยู่ใน layer ที่สูงกว่า
Related Posts
- การสร้างรายงาน Excel แบบกำหนดเองด้วย Python: คู่มือฉบับสมบูรณ์
- Pythonを使ったカスタムExcelレポートの生成:完全ガイド
- Generating Custom Excel Reports with Python: A Comprehensive Guide
- CeleryとRabbitMQの連携方法: 総合的な概要
- วิธีการทำงานร่วมกันระหว่าง Celery และ RabbitMQ: ภาพรวมที่ครอบคลุม
- How Celery and RabbitMQ Work Together: A Comprehensive Overview
- วิธีเริ่มต้นโครงการ Django ด้วย Vim, Docker Compose, MySQL, และ Bootstrap
- How to Start a Django Project with Vim, Docker Compose, MySQL, and Bootstrap
- OCPPシステムをゼロから構築するための包括的ガイド
- ทำไมการเข้าใจ Design Pattern จึงสำคัญสำหรับโครงการขนาดใหญ่เช่น Odoo
Articles
- SMEがオープンソースAIモデルを活用してビジネスを拡大する方法
- วิธีที่ SMEs สามารถใช้โมเดล AI โอเพ่นซอร์สเพื่อขยายธุรกิจของตน
- How SMEs Can Use Open-Source AI Models to Grow Their Business
- 的中文翻译为: "如何使用 Python 和 PLC 数据自动化工业流程
- PythonとPLCデータを活用した産業プロセスの自動化
- วิธีการทำให้กระบวนการอุตสาหกรรมเป็นอัตโนมัติด้วย Python และข้อมูลจาก PLC
- How to Automate Industrial Processes with Python and PLC Data
- วิธีเชื่อมต่อและดึงข้อมูล PLC จากฐานข้อมูลด้วย Python
- PythonでPLCデータをデータベースから取得・統合する方法
- How to Connect and Integrate PLC Data from a Database with Python
- AIモデルの仕組みを理解する: すべての読者向けガイド
- ทำความเข้าใจการทำงานของโมเดล AI: คู่มือสำหรับทุกคน
- Understanding How AI Models Work: A Guide for All Readers
- 次世代のAI開発 オープンソースモデルを活用したカスタムAIアプリケーションの構築
- สร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปรับแต่งได้ตามต้องการด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์ส
- Next-Gen AI Development: Build Custom AI Applications with Open-Source Models
- AI時代で価値がないと感じる?それはあなただけではありません
- รู้สึกไม่มีคุณค่าในยุค AI? คุณไม่ได้รู้สึกแบบนี้คนเดียว
- Feeling Valueless as a Developer in the Age of AI? You’re Not Alone.
- Generative AI と Multimodal Models の比較: 主な違いと応用
Our Products
Related Posts
- การสร้างรายงาน Excel แบบกำหนดเองด้วย Python: คู่มือฉบับสมบูรณ์
- Pythonを使ったカスタムExcelレポートの生成:完全ガイド
- Generating Custom Excel Reports with Python: A Comprehensive Guide
- CeleryとRabbitMQの連携方法: 総合的な概要
- วิธีการทำงานร่วมกันระหว่าง Celery และ RabbitMQ: ภาพรวมที่ครอบคลุม
- How Celery and RabbitMQ Work Together: A Comprehensive Overview
- วิธีเริ่มต้นโครงการ Django ด้วย Vim, Docker Compose, MySQL, และ Bootstrap
- How to Start a Django Project with Vim, Docker Compose, MySQL, and Bootstrap
- OCPPシステムをゼロから構築するための包括的ガイド
- ทำไมการเข้าใจ Design Pattern จึงสำคัญสำหรับโครงการขนาดใหญ่เช่น Odoo
Articles
- SMEがオープンソースAIモデルを活用してビジネスを拡大する方法
- วิธีที่ SMEs สามารถใช้โมเดล AI โอเพ่นซอร์สเพื่อขยายธุรกิจของตน
- How SMEs Can Use Open-Source AI Models to Grow Their Business
- 的中文翻译为: "如何使用 Python 和 PLC 数据自动化工业流程
- PythonとPLCデータを活用した産業プロセスの自動化
- วิธีการทำให้กระบวนการอุตสาหกรรมเป็นอัตโนมัติด้วย Python และข้อมูลจาก PLC
- How to Automate Industrial Processes with Python and PLC Data
- วิธีเชื่อมต่อและดึงข้อมูล PLC จากฐานข้อมูลด้วย Python
- PythonでPLCデータをデータベースから取得・統合する方法
- How to Connect and Integrate PLC Data from a Database with Python
- AIモデルの仕組みを理解する: すべての読者向けガイド
- ทำความเข้าใจการทำงานของโมเดล AI: คู่มือสำหรับทุกคน
- Understanding How AI Models Work: A Guide for All Readers
- 次世代のAI開発 オープンソースモデルを活用したカスタムAIアプリケーションの構築
- สร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปรับแต่งได้ตามต้องการด้วยโมเดลโอเพ่นซอร์ส
- Next-Gen AI Development: Build Custom AI Applications with Open-Source Models
- AI時代で価値がないと感じる?それはあなただけではありません
- รู้สึกไม่มีคุณค่าในยุค AI? คุณไม่ได้รู้สึกแบบนี้คนเดียว
- Feeling Valueless as a Developer in the Age of AI? You’re Not Alone.
- Generative AI と Multimodal Models の比較: 主な違いと応用