Shao Fan

目前开发人员对系统开发的一个共识是使用三层架构，分为表示层，业务层，和持久层。而这三层之间的依赖关系如何？比较常见的一种看法是

表示层 --> 业务层 --> 持久层

这表明了层与层之间的调用关系，表示层通过调用业务层来完成任务，而业务层则调用持久层。从另一个角度来看，一种依赖关系是

表示层 --> 领域模型(Domain Model) <-- 持久层

即表示层和持久层都应该理解(recognize)领域模型。而领域模型则是业务层的一部分。业务层正是系统的价值所在。虽说表示和持久也很重要，在某些系统中可以说是很关键，但是它们的最终目的都是为业务服务，所以业务层应该是系统的核心。

基于以上的认识，在系统设计的时应首先分析需求得到领域模型，找出系统中的实体、对象（静态的一面），并明确大致的业务流程(动态的一面)。 而另两层应尽最大努力为业务层服务，且尽量减少业务层受另两层的限制。


各层的职责：

表示层：负责显示信息，及从系统外部得到输入。表示层的设计决定系统界面的可用性，及信息输入和展示的可靠性。表示层只知道如何展示信息，及收集用户输入，并不知道该如何对这些输入进行处理来完成业务。

业务层：完成业务逻辑。业务层设计决定客户价值是否能够得到实现。这是系统的关键。外在的表现是功能性。业务层设计和实现的失误表现在用户端即功能缺失，功能不可靠等。如果需要对业务层的业务规则进行解耦，则可以使用规则引擎如Drools，把业务规则分离出来。但分离后的业务规则仍属于业务层。业务层知道如何对用户输入进行处理，能够应用业务规则完成用户所需的业务，但它不知道数据如何读取和保存。

持久层：负责用户信息的持久化。持久层的失误表现在外即数据处理(储存，展示等)不可靠。持久层完全不知道业务，只专注于数据存储和读取。所谓持久化并不一定是指数据库，任何方式的持久化(通过文件，网络的持久化等)都应由持久层完成。

各层的设计都会直接影响系统性能。

三层的体积大小和复杂度在不同的系统中可能会有很大的不同。比如说GOOGLE的搜索引擎，它的界面很简单，可以想像表示层是比较容易实现的，而它的业务层，关系到处理关键字，分析搜索结果，决定排名等，而持久层则要负责处理超大量的数据。业务层和持久层则相当复杂。而有的系统持久层会很小，比如杀毒软件，媒体播放软件等。业务层小而另两层大的例子暂时还没有想到:)

help是一个内置函数，所谓内置函数，就是在Python中被自动加载的函数，任何时候都可以用。参数分两种：

• 如果传一个字符串做参数的话，它会自动搜索以这个字符串命名的模块，方法，等。
• 如果传入的是一个对象，就会显示这个对象的类型的帮助。

比如输入help(’print’)，它就会寻找以’print’为名的模块，类，等，找不到就会看到提示信息。而print在python里是一个保留字，和pass,return同等，而非对象，所以help(print)也会出错((kkkkkkk))。

举个例子：

python安装自带的library reference，2.1节是关于内置函数的。

Reference Manual的6.6节可以找到关于print的东东。