C++可变参数接口,批量写入和读取参数值的设计和实现

2024-04-29 09:20

本文主要是介绍C++可变参数接口,批量写入和读取参数值的设计和实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

相关文章系列

手撕代码: C++实现数据的序列化和反序列化-CSDN博客

目录

1.需求

2.问题分析

3.解决方案

3.1.类型抽象

3.2.参数配置

3.3.参数读取


1.需求

最近在做项目的时候,我们小组做的模块和另外一个小组做的模块的交付通过动态库接口的方式,他们有一个接口是这样的定义的:

//配置参数
int  writeParam(const char* name, const char* data, int len);//读取参数
int  readParam(const char* name, char* data, int len);

name是参数名称,data为序列化的字节数据,小端对齐,数据类型包括一般数据类型int、long、double等;复杂数据类型包括原生数组、结构体、类等。例如:

手撕代码: C++实现数据的序列化和反序列化-CSDN博客

单个参数的配置和读取都很简单,利用之前章节介绍的序列化类,

参数配置可以这样写:

参数1(int)的配置代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"//【1】配置参数
//[1.1] 序列化 int
int write(const char* name, int value)
{CByteArray byteArray;CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream << value;return writeParam(name, byteArray.data(), byteArray.size());
}

参数2(bool)的配置代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"//【1】配置参数
//[1.2] 序列化 bool
int write(const char* name, bool value)
{return writeParam(name, (char*)&value, sizeof(value));
}

参数3(double)的配置代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"//【1】配置参数
//[1.3] 序列化 double
int write(const char* name, double value)
{CByteArray byteArray;CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream << value;return writeParam(name, byteArray.data(), byteArray.size());
}

参数4(int[10])的配置代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"//【1】配置参数
//[1.4] 序列化数组 int[]
int write(const char* name, int* value, int len)
{CByteArray byteArray;CDataStream dataStream(&byteArray);for (int i = 0; i < len; i++){dataStream << value[i];}return writeParam(name, byteArray.data(), byteArray.size());
}

参数5(结构体)的配置代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"typedef  struct  _stControl
{int a;double b;
public:_stControl(){memset(this, 0x00, sizeof(_stControl));}static quint16  getDataSize() {return sizeof(_stControl);}QString  toString() const {return QString("端机控制:%1").arg((int)type);}friend QDataStream& operator<<(QDataStream& dataStream, const _stControl& data)  //序列化{dataStream << data.a;dataStream << data.b;return dataStream;}friend QDataStream& operator>>(QDataStream& dataStream, _stControl& data)       //反序列化{dataStream >> data.a;dataStream >> data.b;return dataStream;}
}stControl;//【1】配置参数
//[1.5] 序列化结构体
int write(const char* name, const stControl& value)
{CByteArray byteArray;CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream << value;return writeParam(name, byteArray.data(), byteArray.size());
}

参数6(类)的配置和参数5的配置差不多,就不在这里赘述了。

参数读取可以这样写:

参数1(int)的读取代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"
#include <memory>//【2】读取参数
//[2.1] 反序列化 int
int read(const char* name, int& value)
{std::unique_ptr<char[]> pData(new char[256]);int result = readParam(name, pData.get(), 256);if (result > 0){//读取成功CByteArray byteArray(pData.get(), result);CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream >> value;return 0;}return -1;
}

参数2(bool)的读取代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"
#include <memory>//【2】读取参数
//[2.2] 反序列化 bool
int read(const char* name, bool& value)
{ if (readParam(name, (char*)&value, 1) > 0){ //读取成功return 0;}return -1;
}

参数3(double)的读取代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"
#include <memory>//【2】读取参数
//[2.3] 反序列化 double
int read(const char* name, double& value)
{std::unique_ptr<char[]> pData(new char[256]);int result = readParam(name, pData.get(), 256);if (result > 0){ //读取成功CByteArray byteArray(pData.get(), result);CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream >> value;return 0;}return -1;
}

参数4(int[10])的读取代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"
#include <memory>//【2】读取参数
//[2.4] 反序列化 int [10]
int read(const char* name, int* pValue, int len)
{std::unique_ptr<char[]> pData(new char[256]);int result = readParam(name, pData.get(), 256);if (result > 0){//读取成功CByteArray byteArray(pData.get(), sizeof(value));CDataStream dataStream(&byteArray);for (int i = 0; i < len; i++){dataStream >> pValue[i];}return 0;}return -1;
}

参数5(结构体)的读取代码如下:

#include "ByteArray.h"
#include "DataStream.h"typedef  struct  _stControl
{int a;double b;
public:_stControl(){memset(this, 0x00, sizeof(_stControl));}static quint16  getDataSize() {return sizeof(_stControl);}QString  toString() const {return QString("端机控制:%1").arg((int)type);}friend QDataStream& operator<<(QDataStream& dataStream, const _stControl& data)  //序列化{dataStream << data.a;dataStream << data.b;return dataStream;}friend QDataStream& operator>>(QDataStream& dataStream, _stControl& data)       //反序列化{dataStream >> data.a;dataStream >> data.b;return dataStream;}
}stControl;//【2】读取参数
//[2.5] 反序列化结构体
int read(const char* name, stControl& value)
{std::unique_ptr<char[]> pData(new char[256]);int result = readParam(name, pData.get(), 256);if (result > 0){ //读取成功CByteArray byteArray(pData.get(), sizeof(value));CDataStream dataStream(&byteArray);dataStream >> value;return 0;}return -1;
}

参数6(类)的读取和参数5的读取差不多,就不在这里赘述了。

2.问题分析

从上面的需求和简单实现来看,不难得出以下几个结论:

1)不同的数据类型需要写个不同的实现函数,如果包括结构体和类,那就需要写非常多的实现函数,代码会出现急剧膨胀。

2)随着需求的变更,可能增加新的数据类型,那就得重写新的实现的函数,对扩展功能不友好。

3)很难实现批量操作,而且还会出现非常多的if-else-if条件判断。

那么出现这些,怎么去解决呢?我们继续往下看。

3.解决方案

3.1.类型抽象

从第1章节我们可以归纳出3种数据类型:简单数据类型(bool、int、double、结构体和类);字符串std::string(字符数组char[]除外)、数组(包括字符数组和其他类型的数组)。于是我们可以抽象出基类来,代码如下:

//抽象参数类
class IParamField
{
public:virtual ~IParamField() {}virtual CByteArray toByteArray() const = 0;            //序列化数据virtual bool parseData(const char* pData, PUInt64 len) = 0; //反序列化数据virtual IParamField* clone() const = 0;   //克隆对象
};

简单数据类型(bool、int、double、结构体和类)定义为:

template<typename T>
class CBasicParamField : public IParamField
{
public:explicit CBasicParamField(const T value) : m_value(value) {}CByteArray toByteArray() const override {CByteArray data;CDataStream dataStream(&data);dataStream << m_value;return data;}bool parseData(const char* pData, PUInt64 len) override {assert(len == sizeof(T));CByteArray data(pData, len);CDataStream dataStream(&data);dataStream >> m_value;return true;}IParamField* clone() const override {return new CBasicParamField<T>(m_value);}T value() const { return m_value; }
private:T  m_value;
};

字符串std::string(字符数组char[]除外)定义为

template<>
class CBasicParamField<std::string>
{
public:explicit CBasicParamField(const std::string& value = "") : m_value(value) {}CByteArray toByteArray() const {CByteArray data;data.writeRawData(m_value.data(), m_value.size());return data;}bool parseData(const char* pData, PUInt64 len) {m_value.clear();m_value.append(pData, len);return true;}
private:std::string m_value;
};

数组(包括字符数组和其他类型的数组)定义为

template<typename T, size_t N>
class CArrayParamField : public IParamField
{
public:explicit CArrayParamField(const T(&value)[N]) {for (int i = 0; i < N; i++) {m_value[i] = value[i];}}CByteArray toByteArray() const override {CByteArray data;CDataStream dataStream(&data);for (auto& it : m_value) {dataStream << it;}return data;}bool parseData(const char* pData, PUInt64 len) override {assert(len == sizeof(m_value));CByteArray data(pData, len);CDataStream dataStream(&data);for (auto& it : m_value) {dataStream >> it;}return true;}IParamField* clone() const override {return new CArrayParamField<T, N>(m_value);}std::array<T, N> value() const { return m_value; }
private:T m_value[N];
};

3.2.参数配置

有了上面的类定义,我们就可以写一个函数批量写入参数,代码如下:

//参数容器定义
using ParamContainer = std::map<std::string, std::shared_ptr<IParamField>>;//批量读取参数函数
int  batchWrite(const ParamContainer& vecParams)
{int result = -1;CByteArray data;for (auto& it : vecParams){data = it.second->toByteArray();result &= writeParam(it.first.data(), data.data(), data.size());}return result;
}

测试代码如下:

int main()
{ParamContainer vecParams;vecParams["param1"] = std::make_shared<CBasicParamField<int>>(199);vecParams["param2"] = std::make_shared<CBasicParamField<bool>>(false);vecParams["param3"] = std::make_shared<CBasicParamField<double>>(45.856);vecParams["param4"] = std::make_shared<CArrayParamField<int,10>>({4,1,4,6,7,33,54,66,77,888});vecParams["param5"] = std::make_shared<CBasicParamField<stControl>>({2, 86.85});return batchWrite(vecParams);
}

3.3.参数读取

同样,我们仿照可以写出函数批量读取参数,代码如下:

//批量读取参数函数
int  batchRead(ParamContainer& vecParams)
{int result = -1;std::unique_ptr<char[]> pData(new char[256]);for (auto& it : vecParams){result = readParam(it.first.data(), pData.get(), 256);if (result > 0){it.second->parseData(pData.get(), result);          }}return result;
}

测试代码和参数配置的差不多,这里就不多赘述了。

这篇关于C++可变参数接口,批量写入和读取参数值的设计和实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/945699

相关文章

Java StringBuilder 实现原理全攻略

《JavaStringBuilder实现原理全攻略》StringBuilder是Java提供的可变字符序列类,位于java.lang包中,专门用于高效处理字符串的拼接和修改操作,本文给大家介绍Ja... 目录一、StringBuilder 基本概述核心特性二、StringBuilder 核心实现2.1 内部

Android实现图片浏览功能的示例详解(附带源码)

《Android实现图片浏览功能的示例详解(附带源码)》在许多应用中,都需要展示图片并支持用户进行浏览,本文主要为大家介绍了如何通过Android实现图片浏览功能,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一... 目录一、项目背景详细介绍二、项目需求详细介绍三、相关技术详细介绍四、实现思路详细介绍五、完整实现代码

SpringBoot AspectJ切面配合自定义注解实现权限校验的示例详解

《SpringBootAspectJ切面配合自定义注解实现权限校验的示例详解》本文章介绍了如何通过创建自定义的权限校验注解,配合AspectJ切面拦截注解实现权限校验,本文结合实例代码给大家介绍的非... 目录1. 创建权限校验注解2. 创建ASPectJ切面拦截注解校验权限3. 用法示例A. 参考文章本文

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

C++右移运算符的一个小坑及解决

《C++右移运算符的一个小坑及解决》文章指出右移运算符处理负数时左侧补1导致死循环,与除法行为不同,强调需注意补码机制以正确统计二进制1的个数... 目录我遇到了这么一个www.chinasem.cn函数由此可以看到也很好理解总结我遇到了这么一个函数template<typename T>unsigned

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码

《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考... 目录一、为什么选择 RustFS + SpringBoot?二、环境准备与部署2.1 安装 RustF