前言
最近一直在研究 GoFrame 框架，经过一段时间的使用、总结、思考，发现确实不失为一款非常值得使用的企业级开发框架。
今天重点讲一下我使用GoFrame的代码优化之旅。
核心
GoFrame几乎封装了所有能封装的东西，而我们需要做的就是在框架的基础上约定好自己项目的开发规范。
一定要遵守统一的规范！
重点
类型转换：GoFrame框架提供了非常强大易用的类型转换包gconv，可以实现将常用数据类型转换为指定的数据类型，对常用基本数据类型之间的无缝转换，同时也支持任意类型到struct对象的转换。由于gconv模块内部大量优先使用了断言而非反射，因此执行的效率非常高。
数据库ORM：通过Scan方法自动识别Map/Struct接收查询结果，自动化查询结果初始化、结构体类型转换； 完美支持GoFrame框架层面的DAO设计，全自动化Model/DAO代码生成，极大提高开发效率。
以上两个部分是重中之重，建议大家好好研究。
优化前
//获取商品类目接口 func (s *goMeGoodsService) GetCategory(pid ...interface{}) { ctx := context.Background() res, err := gome.Category.Get(ctx, pid) if err != nil { checkErr(err, "GetCategory AddCategory") } data := res.Data for _, v := range data { if v.Code != "" && v.Name != "" { _, err = s.AddCategory(v.Level, v.Code, v.Name, v.ParentCode) checkErr(err, "GetCategory AddCategory") } } } //添加分类 func (s *goMeGoodsService) AddCategory(level int, code, name, parent_code string) (id int64, err error) { categoryMapping := map[string]interface{}{ "level": level, "code": code, "name": name, "parent_code": parent_code, } sqlRes, err := dao.GomeCategory.Data(categoryMapping).Insert() if err != nil { return } id, err = sqlRes.RowsAffected() if err != nil { return } return }
这种重复定义让我很难受：
categoryMapping := map[string]interface{}{ "level": level, "code": code, "name": name, "parent_code": parent_code, }
优化后：
去掉定义map：
//获取商品类目接口 func (s *goMeGoodsService) GetCategory(pid ...interface{}) { ctx := context.Background() res, err := gome.Category.Get(ctx, pid) if err != nil { checkErr(err, "GetCategory AddCategory") } //循环单条插入 for _, v := range res.Data { _, err := dao.GomeCategory.Data(v).Insert() if err != nil { checkErrGome(err, "db添加分类失败") } } }
可以这么写的原因
func (categoryGome) Get(ctx context.Context, pid ...interface{}) (res *CategoryRes, err error) { method := "alemein.basic.get.category" req := g.Map{} if len(pid) > 0 { req["parentCode"] = pid[0] } result, err := server.requestApi(ctx, method, req) if err != nil { return } _ = gjson.New(result).Scan(&res) return }
gome.Category.Get(ctx, pid) 返回的是 CategoryRes结构体：
type CategoryRes struct { *CommonRes Data []struct { Code string `json:"code"` Level int `json:"level"` ParentCode string `json:"parentCode"` Name string `json:"name"` } `json:"data"` }
进一步优化 批量写入
CategoryRes.Data 就是需要入库的数组，我们直接使用Data()函数赋值，进行批量插入就行了。（默认每次插入10条数据，可以通过batch(x)指定每次插入的数据条数）
dao.GomeCategory.Data(res.Data).Insert()
更优雅的写法如下
//获取商品类目接口 func (s *goMeGoodsService) GetCategory() { ctx := context.Background() //一级类名 res, err := gome.Category.Get(ctx) if err != nil { checkErr(err, "GetCategory AddCategory") } //批量插入 优雅 _, batchErr := dao.GomeCategory.Data(res.Data).Insert() if batchErr != nil { checkErr(batchErr, "批量更新一级目录失败") } }
可以向上滑，看看优化前的代码是怎么写的。
优化后的代码完全实现了优化代码前的功能，且性能更好，因为使用了批量插入。
总结
避免这种重复定义map的代码， 合理使用gconv对map、结构体、结构体数组进行转换。
不要像下面这样写代码！NO!
//添加分类 func (s *goMeGoodsService) AddCategory(level int, code, name, parent_code string) (id int64, err error) { categoryMapping := map[string]interface{}{ "level": level, "code": code, "name": name, "parent_code": parent_code, } sqlRes, err := dao.GomeCategory.Data(categoryMapping).Insert() if err != nil { return } id, err = sqlRes.RowsAffected() if err != nil { return } return }
要有这种优化代码的意识，当我们意识到重复定义时，就一定有办法优化。
当我们意识到逻辑混乱时，就一定有办法优化结构，混乱的逻辑往往是设计的不合理导致的。
