好烦啊,我真的不想写增删改查了!

大家好,我是程序员鱼皮。

很想吐槽:我真的不想写增删改查这种重复代码了!

大学刚做项目的时候,就在写增删改查,万万没想到 7 年后,还在和增删改查打交道。因为增删改查是任何项目的基础功能,每次带朋友们做新项目时,为了照顾更多同学,我都会带大家把增删改查的代码再编写并讲解一遍。

不开玩笑地说,我绝对有资格在简历上写 “自己精通增删改查的编写” 了!

相信很多已经在工作中的小伙伴,80% 甚至更多的时间也在天天写增删改查这种重复代码,也会因此感到烦恼。那大家有没有思考过:如何提高写增删改查的效率?让自己有更多时间进步(愉快摸鱼)呢?

其实有很多种方法,鱼皮分享下自己的提效小操作,看看朋友们有没有实践过~

如何提高增删改查的编写效率?

方法 1、复制粘贴

复制粘贴前人的代码是一种最简单直接的方法,估计大多数开发者在实际工作中都是这么干的。

但这种方式存在的问题也很明显,如果对复制的代码本身不够理解,很有可能出现细节错误。而且不同数据表的字段和校验规则是不同的,往往复制后的代码还要经过大量的人工修改。

还有很多 “小迷糊”,经常复制完代码后忘了修改一些变量名称和注释,出现类似下面代码的名场面:

// 帖子接口
class UserController {
}

方法 2、使用模板

一般新项目都是要基于模板开发的,而不是每次都重复编写一大堆的通用代码。比如我之前给编程导航同学编写的 Spring Boot 后端万用模板,内置了用户注册、账号密码登录、公众号登录等通用能力。基于这种模板二次开发,能够大大提高开发效率,也有助于开发同学遵循一致的规范。

然而,使用模板也存在一些风险,如果模板本身有功能存在漏洞,那么所有基于这个模板开发的项目可能都会存在风险。而且别人的模板也不是万能的,建议还是根据自己的开发经验,自己沉淀和维护一套模板。对团队来说,沉淀模板是必须要做的事。

方法 3、AI 工具

利用 AI 工具来生成增删改查的代码是一种新兴的方法。只需要甩给 AI 要生成代码的表结构,然后精准地编写要生成的代码要求,就可以让 AI 快速生成了。

这种方式的优点是非常灵活,能帮开发者提供一些灵感;缺点就是对编写 prompt(提示词)的要求会比较高,而且生成后的代码还是得仔细检查一遍的。

方法 4、超级抽象

这是一种更高级别的代码复用方法。通过设计 通用的 数据模型和操作接口,实现用一套代码满足多种不同业务场景下的增删改查操作。

举个例子,如果有帖子、评论、回答等多个资源需要支持用户收藏功能,系统规模不大的情况下,不需要编写 3 张不同的收藏表、并分别编写增删改查代码。而是可以设计 1 张通用的收藏表,通过 type 字段来区分不同类型的资源,从而实现统一的收藏操作。

像点赞、消息通知、日志、数据收集等业务场景,都可以采用这种方式,通过极致的复用完成快速开发。

但也要注意,千万不要把区别较大的功能强行合并到一起,反而会增加开发者的理解成本;而且如果系统数据量较大,分开维护表更有利于系统的性能和稳定性。

方法 5、代码生成器

这也是非常典型的一种提高增删改查效率的方法。后端可以使用 MyBatis X 插件来生成数据模型和数据访问层的 Mapper 代码,前端可以用 OpenAPI 工具生成请求函数和 TS 类型代码等。

不过用别人的生成器难免会出现无法满足需求的情况,生成后的代码一般还是要自己再修改一下的。

所以,我建议可以使用模板引擎技术,自己开发一套更灵活、更适合自己业务的代码生成器。

比如鱼皮给后端万用模板补充了代码生成器功能,使用 FreeMarker 模板引擎技术实现,定制了 Controller、Service、数据包装类的代码模板。用户只需要指定几个参数,就可以在指定位置生成代码了~ 昨天 AI 答题应用平台的开发中,就是用了这个代码生成器,几分钟写好一套功能。

可以在代码小抄阅读生成器的核心实现代码:https://www.codecopy.cn/post/edkpo4 。之前我从 0 到 1 直播带大家开发过一个代码生成器共享平台,感兴趣的同学也可以学习下,保证能把代码生成玩得很熟练~

方法 6、云服务

这种方式也比较新颖了,利用某些云服务提供的现成的数据库和操作数据库的接口,都不需要自己去编写增删改查了!

比如我之前用过的腾讯云开发 Cloudbase,开通服务后,只要在平台上建号数据表,就能自动得到数据管理页面,可以直接通过 HTTP 请求或 SDK 实现增删改查,尤其适合前端同学使用。

但这种方式的缺点也很明显,灵活性相对差了一些,而且会产生一些额外的费用。

所以还是那句话,没有最好的技术,只有最适合自身需求和业务场景的技术。


以上就是本期分享,也欢迎朋友们留言分享自己的好方法。

可访问我的 Github:https://github.com/liyupi ,了解更多技术和项目内容。


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