面试题：Python中elif代码块在大型项目架构中的应用

使用多个elif代码块设计架构

def core_module(user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level):
    if user_auth_type == "type1" and data_source_channel == "channel1" and operation_permission_level == "level1":
        # 执行特定逻辑1
        pass
    elif user_auth_type == "type1" and data_source_channel == "channel1" and operation_permission_level == "level2":
        # 执行特定逻辑2
        pass
    elif user_auth_type == "type1" and data_source_channel == "channel2" and operation_permission_level == "level1":
        # 执行特定逻辑3
        # 以此类推，根据不同维度组合编写相应的elif块

可维护性问题

代码冗长：随着业务场景维度增加和场景组合增多，elif块数量会迅速膨胀，代码变得冗长且难以阅读。
逻辑分散：不同场景的逻辑分散在各个elif块中，修改或查找特定场景逻辑时，需要在大量代码中定位。

扩展性问题

新增场景困难：当需要新增一种业务场景组合时，需要在已有大量elif块中插入新的elif块，容易破坏原有代码结构，引发错误。
耦合度高：各elif块之间紧密耦合，一个场景逻辑的修改可能影响到其他elif块，增加维护成本。

解决问题的方法

策略模式：
- 将每个业务场景逻辑封装成独立的类，每个类实现相同的接口（比如一个抽象基类定义的方法）。
- 使用一个字典来映射不同的业务场景组合到对应的类实例，通过传入的参数查找字典获取对应的逻辑类并执行其方法。

from abc import ABC, abstractmethod

class CoreLogic(ABC):
    @abstractmethod
    def execute(self):
        pass

class LogicType1Channel1Level1(CoreLogic):
    def execute(self):
        # 执行特定逻辑1
        pass

class LogicType1Channel1Level2(CoreLogic):
    def execute(self):
        # 执行特定逻辑2
        pass

logic_mapping = {
    ("type1", "channel1", "level1"): LogicType1Channel1Level1,
    ("type1", "channel1", "level2"): LogicType1Channel1Level2
}

def core_module(user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level):
    key = (user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level)
    if key in logic_mapping:
        logic_mapping[key]().execute()

配置文件驱动：
- 将业务场景组合和对应的逻辑函数或类路径配置在一个配置文件（如JSON、YAML）中。
- 程序启动时读取配置文件，构建映射关系。这样在新增或修改业务场景时，只需修改配置文件，无需修改代码。

import yaml

with open('config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

def core_module(user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level):
    key = f"{user_auth_type}_{data_source_channel}_{operation_permission_level}"
    if key in config:
        logic_func = __import__(config[key]['module']).__dict__[config[key]['function']]
        logic_func()

使用装饰器：
- 定义一个装饰器，用于注册不同业务场景对应的处理函数。
- 装饰器将函数注册到一个全局字典中，根据传入的业务场景参数从字典中获取并执行对应的函数。

logic_registry = {}

def register_logic(user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level):
    def decorator(func):
        key = (user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level)
        logic_registry[key] = func
        return func
    return decorator

@register_logic("type1", "channel1", "level1")
def logic_type1_channel1_level1():
    # 执行特定逻辑1
    pass

@register_logic("type1", "channel1", "level2")
def logic_type1_channel1_level2():
    # 执行特定逻辑2
    pass

def core_module(user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level):
    key = (user_auth_type, data_source_channel, operation_permission_level)
    if key in logic_registry:
        logic_registry[key]()

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面试题：Python中elif代码块在大型项目架构中的应用

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面试题答案

使用多个elif代码块设计架构

可维护性问题

扩展性问题

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