首页
/ Hanami框架中自动集成ROM扩展的实现方案

Hanami框架中自动集成ROM扩展的实现方案

2025-06-03 21:56:41作者:明树来

在Hanami框架的开发过程中,我们发现了一个可以优化的地方——关于dry-operation操作类中ROM扩展的自动包含问题。本文将详细介绍这一技术改进的背景、实现思路及其意义。

背景与问题

在Hanami应用中,当我们需要使用数据库事务功能时,通常会在dry-operation操作类中包含Dry::Operation::Extensions::ROM模块。这行代码虽然简单,但却成为了应用中重复出现的样板代码。特别是在Hanami CLI工具的PR#180中,我们暂时引入了这行代码作为过渡方案。

技术方案

为了解决这个问题,我们计划在Hanami框架内部实现自动包含ROM扩展的功能。具体实现方式是在lib/hanami/extensions/目录下添加相关代码,负责自动扩展dry-operation类。

实现细节

  1. 扩展机制:通过Hanami的扩展系统,在框架初始化时自动为所有dry-operation类包含必要的ROM扩展模块。

  2. 事务支持:ROM扩展主要提供了transaction do...end这一便捷的事务处理助手方法,使得开发者可以更简洁地处理数据库事务。

  3. 自动包含:通过这种方式,开发者不再需要手动添加include Dry::Operation::Extensions::ROM这行代码,框架会自动处理这一依赖关系。

技术优势

  1. 减少样板代码:消除了应用中重复出现的包含语句,使代码更加简洁。

  2. 一致性保证:确保所有操作类都能获得相同的ROM扩展功能,避免因遗漏包含语句导致的功能缺失。

  3. 开发者体验:降低了开发者的认知负担,使他们能够更专注于业务逻辑的实现。

实现考量

  1. 向后兼容:确保这一改动不会影响现有应用的正常运行。

  2. 性能影响:自动包含机制需要确保不会对应用性能产生负面影响。

  3. 可测试性:提供适当的测试覆盖,确保功能的稳定性。

总结

这一改进虽然看似微小,但却体现了Hanami框架对开发者体验的持续优化。通过自动包含ROM扩展,我们不仅减少了样板代码,还提高了代码的一致性和可维护性。这种关注细节的改进正是Hanami框架追求卓越开发体验的体现。

未来,我们还将继续寻找类似的优化机会,进一步简化Hanami应用的开发流程,让开发者能够更高效地构建高质量的应用程序。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
509
44
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
941
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
345
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70