Shao Fan

目前開發人員對系統開發的一個共識是使用三層架構，分為表示層，業務層，和持久層。而這三層之間的依賴關系如何？比較常見的一種看法是

表示層 --> 業務層 --> 持久層

這表明了層與層之間的調用關系，表示層通過調用業務層來完成任務，而業務層則調用持久層。從另一個角度來看，一種依賴關系是

表示層 --> 領域模型(Domain Model) <-- 持久層

即表示層和持久層都應該理解(recognize)領域模型。而領域模型則是業務層的一部分。業務層正是系統的價值所在。雖說表示和持久也很重要，在某些系統中可以說是很關鍵，但是它們的最終目的都是為業務服務，所以業務層應該是系統的核心。

基于以上的認識，在系統設計的時應首先分析需求得到領域模型，找出系統中的實體、對象（靜態的一面），并明確大致的業務流程(動態的一面)。 而另兩層應盡最大努力為業務層服務，且盡量減少業務層受另兩層的限制。


各層的職責：

表示層：負責顯示信息，及從系統外部得到輸入。表示層的設計決定系統界面的可用性，及信息輸入和展示的可靠性。表示層只知道如何展示信息，及收集用戶輸入，并不知道該如何對這些輸入進行處理來完成業務。

業務層：完成業務邏輯。業務層設計決定客戶價值是否能夠得到實現。這是系統的關鍵。外在的表現是功能性。業務層設計和實現的失誤表現在用戶端即功能缺失，功能不可靠等。如果需要對業務層的業務規則進行解耦，則可以使用規則引擎如Drools，把業務規則分離出來。但分離后的業務規則仍屬于業務層。業務層知道如何對用戶輸入進行處理，能夠應用業務規則完成用戶所需的業務，但它不知道數據如何讀取和保存。

持久層：負責用戶信息的持久化。持久層的失誤表現在外即數據處理(儲存，展示等)不可靠。持久層完全不知道業務，只專注于數據存儲和讀取。所謂持久化并不一定是指數據庫，任何方式的持久化(通過文件，網絡的持久化等)都應由持久層完成。

各層的設計都會直接影響系統性能。

三層的體積大小和復雜度在不同的系統中可能會有很大的不同。比如說GOOGLE的搜索引擎，它的界面很簡單，可以想像表示層是比較容易實現的，而它的業務層，關系到處理關鍵字，分析搜索結果，決定排名等，而持久層則要負責處理超大量的數據。業務層和持久層則相當復雜。而有的系統持久層會很小，比如殺毒軟件，媒體播放軟件等。業務層小而另兩層大的例子暫時還沒有想到:)

help是一個內置函數，所謂內置函數，就是在Python中被自動加載的函數，任何時候都可以用。參數分兩種：

• 如果傳一個字符串做參數的話，它會自動搜索以這個字符串命名的模塊，方法，等。
• 如果傳入的是一個對象，就會顯示這個對象的類型的幫助。

比如輸入help(’print’)，它就會尋找以’print’為名的模塊，類，等，找不到就會看到提示信息。而print在python里是一個保留字，和pass,return同等，而非對象，所以help(print)也會出錯((kkkkkkk))。

舉個例子：

python安裝自帶的library reference，2.1節是關于內置函數的。

Reference Manual的6.6節可以找到關于print的東東。