引言
作为技术开发人员，我们无法保证我们写出来的代码的可用时间和保质期，也许今天刚上线的一个功能，等到明天就因为需求变动不得不进行更改。
为什么会不断的变化
作为技术人员，我们当然希望需求能循序渐进地平稳过度，但往往事与愿违，对于其原因我简单总结为以下几点。
- 用户导向，用户和市场是风向标，它们变了，你的代码就得变。
- 写不出来自适应需求变动的代码，只得快速响应快速应对变化。
- 开发人员无法保证跟你搭伙的产品经理的专业素养和业务能力。
典型的对话
聪明的产品经理跑到Apple官网研究最新款的苹果手机，看着看着脑袋里面就蹦出来了个需求，立刻向你提出他宝贵的idea。
1.我想看看颜色是深空灰色的手机有哪些？
这个功能很简单，你很快就给他开发完了，并且部署上线，双方都很满意。
但是第二天，他又冒出来另外一个想法。
2.我又想看看颜色是金色的手机有哪些？
第三天，又出来另外的想法。
3.价格大于8k的手机有哪些？
通过这个例子我们知道了，不要对产品经理抱有任何的幻想，在代码设计上我应该从需求层面进行更宏观的角度进行考量，对行为进行抽象，进行标准化建模。
行为参数化
下面就让我们一起探究一下行为参数化吧
初始化手机列表
public static List<Phone> initPhoneList() { List<Phone> phones = new ArrayList<>(); Phone phone1 = new Phone(1, "iPhone 11 Pro", "深空灰色", "64GB", 8699); Phone phone2 = new Phone(2, "iPhone 11 Pro", "金色", "64GB", 8700); Phone phone3 = new Phone(3, "iPhone 11 Pro Max", "银色", "64GB", 8900); phones.add(phone1); phones.add(phone2); phones.add(phone3); return phones;}
傻白甜式应对需求变化产品说列出深空灰颜色的手机：
public static List<Phone> filterGrayPhoneList(List<Phone> phoneList) {List<Phone> filteredPhones = new ArrayList<>();for (Phone phone : phoneList) {if ("深空灰色".equals(phone.getColor())) { filteredPhones.add(phone); } }return filteredPhones;}
public static List<Phone> filterGoldenPhoneList(List<Phone> phoneList) {List<Phone> filteredPhones = new ArrayList<>();for (Phone phone : phoneList) {if ("金色".equals(phone.getColor())) { filteredPhones.add(phone); } }return filteredPhones;}
产品又换了另外一个颜色，要你过滤，于是你终于受不了了对颜色这个属性进行提炼写下了下面的方法。
public static List<Phone> filterPhoneListByColor(List<Phone> phoneList, String color) {List<Phone> filteredPhones = new ArrayList<>();for (Phone phone : phoneList) {if (Objects.equals(color, phone.getColor())) { filteredPhones.add(phone); } }return filteredPhones;}
public static List<Phone> filterPhoneListByColor(List<Phone> phoneList, int price) {List<Phone> filteredPhones = new ArrayList<>();for (Phone phone : phoneList) {if (phone.getPrice() > price) { filteredPhones.add(phone); } }return filteredPhones;}
显然这种抽象方式有它的局限性，我们需要站在更高的层次再进行一次抽象。
经验老手的代码
让我们来想象一下“策略设计模式”，我们定义一个算法族，把它们封装起来(称为“策略”)，然后在运行时选择一个算法。
过滤策略的算法族
public interface PhonePredicate {boolean test(Phone phone);}
策略接口：PhonePredicate
按颜色过滤的策略实现：PhoneColorPredicate按价格过滤的策略实现：PhonePricePredicate
public class PhoneColorPredicate implements PhonePredicate {@Overridepublic boolean test(Phone phone) {return "深空灰色".equals(phone.getColor()); }}public class PhonePricePredicate implements PhonePredicate {@Overridepublic boolean test(Phone phone) {return phone.getPrice() > 8000; }}
然后我们需要创建一个filter方法接受PhonePredicate对象，在filter内部执行test()方法。
public static List<Phone> userPredicateImpl(List<Phone> phoneList, PhonePredicate phonePredicate) {List<Phone> filteredPhones = new ArrayList<>();for (Phone phone : phoneList) {if (phonePredicate.test(phone)) { filteredPhones.add(phone); } }return filteredPhones;}
上面的这个方法，就完成了行为参数化要做的事情，把过滤这个动作看做一个行为，把这个行为用接口的形式进行参数化传递。
public static void main(String[] args) { System.out.println("filter By Predicate : " + userPredicateImpl(initPhoneList(), new PhonePricePredicate())); System.out.println("filter By 匿名类 : " + userPredicateImpl(initPhoneList(), new PhonePredicate() { @Overridepublic boolean test(Phone phone) {return "暗夜绿色".equals(phone.getColor()); } })); System.out.println("filter By Lambda : " + userPredicateImpl(initPhoneList(), (Phone phone) -> "暗夜绿色".equals(phone.getColor()) ));}
用行为参数化的方式传递代码可以让我们的代码更加的清晰专业，更能适应快速变化的需求。
总结
- 行为参数化，就是一个方法接受多个不同的行为作为参数，并在内部使用它们，完成不同行为的能力。
- 行为参数化可让代码更好地适应不断变化的要求，减轻开发的工作量。
作者：翎野君
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