1.2 如何理解 DRY 原则 DRY 针对的是知识和意图的复制，强调多个地方表达的东西其实是相同的，只是表达方式不同。 Q：知识和意图 这两个词比较抽象，如果具体到编码，指代的什么呢？ 理解误区： 有些人将 DRY 固化为编码规范，这是狭隘的。 至少，别把它理解为“不要复制粘贴代码”，它和你想的真的不一样。 2 DRY 原则描述了哪些重复现象 2.1 代码重复 “复制粘贴”代码只是代码重复的一种特例，很多情况下，都不是你想的那样。 3 总结 DRY 原则描述的重复是 知识和意图 的重复。包含 代码重复、文档重复、数据重复、表征重复、开发人员重复。 不要过度追求 DRY，破坏了内聚性，这两者很难两头都握住，很遗憾的告诉你，没有规则可言，多向经验丰富的程序员讨教。
bug收集：专门解决与收集bug的网站 网址：www.bugshouji.com 设计原则之DRY 原则 DRY（Don’t Repeat Yourself），翻译成中文就是，不要重复你自己。 但是对于DRY原则，会比较容易陷入如下的一些思维陷阱中： 陷阱一：随时关心代码重用性 代码重复通常有以下三种类型： 1. 总结： 对于DRY原则，需要明白的是不要为了遵从设计原则而设计，并不是代码重复了就一定是坏的代码，不能以代码是否违反了DRY原则去判断重复代码的好坏。 DRY原则很容易被人们误解为编程时就不应该存在重复的代码，但是DRY原则的真实意图并非如此。一切的原则都允许依托于具体的环境上下文中。 DRY原则是最简单也是最被容易理解的，但是同时也是最难被应用的。DRY原则初衷是为了帮助我们提升代码的可重用性和复用性，可是很多人在使用时却为了不重复而引入了更多其他新的问题。
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问题 如果你使用过svn merge， 那你多半知道它有个–dry-run参数。 其功能是模拟merge过程，看下merge中会发生什么，以便根据情况决定是否要真正执行merge。 不幸的是，git merge并没有提供dry run选项。怎么办呢？
Apply工作组正在努力修复一些差距，而很高兴地宣布Kubernetes 1.13将服务器端干运行（server-side dry-run）和kubectl diff升级到beta。 现有的解决方案是运行kubectl apply --dry-run，但这会运行本地（local）干运行而不与服务器通信：它没有服务器验证，也没有通过验证许可控制器（validating admission APIServer dry-run 实施APIServer dry-run来解决这两个问题： 它允许对apiserver的个别请求标记为“dry-run”， apiserver保证干运行请求不会被持久存储 如何使用它 你可以使用kubectl apply --server-dry-run在kubectl触发该功能，它将使用dryRun标志装饰请求，并返回应用的对象，如果失败则返回错误。 Kubectl diff APIServer dry-run很方便，因为它可以让你看到如何处理对象，但如果对象很大，很难准确识别出改变了什么。
原文出处：https://dzone.com/articles/dry-dont-repeat-yourself 我们之前就发过一篇相关的文章：https://www.cnblogs.com/powertoolsteam /p/12758496.html 其中也提到了包括DRY在内的一些软件开发的原则。 DRY 是软件开发的原则之一，其目的主要是为了避免代码重复，指导开发者尽量以抽象的思维去解决重复，基本上是，当您发现自己一遍又一遍地编写相同的代码时，可能会有更好的方法。 结论： 请记住DRY原则，并随时抱着不要重复自己代码的想法去完成开发工作。
目前在Python的Web框架中被应用最广泛的就是Django和Django REST Framework. 这两种框架都提供了非常健壮的功能，能满足Web开发的各个方面。 DRY是Don't-Repeat-Yourself的缩写，是一种代码编写的原则，即不要重复自己的工作。我个人有些代码洁癖，凡是发现我需要复制粘贴代码的地方，就想着能怎样去除重复的工作。 总的来说，要使得你的应用很DRY，要遵循以下两个原则： 全局都应用的变更，收拢到一个地方配置 有少数与其他不一样的行为，将多数行为定义为全局行为，将少数行为分别配置，并尽可能简化配置方法。 Python class PowerOAuthBackend: """请求Power单点登录后跳转的验证""" def authenticate(self, request, user 总结 DRY原则能使你的代码结构好、易维护、易扩展。在日常的开发中，要时刻反思自己的代码是否过于重复，可以精简。在Python中，可以说只要你想，一定能把多处一样的代码给抽取出来。
刚开始写views.py模块的代码，一般都是用def定义的函数视图，不过DRF更推荐使用class定义的类视图，这能让我们的代码更符合DRY（Don't Repeat Yourself）设计原则： ? delete(self, request, *args, **kwargs): return self.destroy(request, *args, **kwargs) 瞬间少了好多代码，真够DRY def post(self, request, *args, **kwargs): return self.create(request, *args, **kwargs) 真DRY
如果你在最后一步尝试dry的Swarm功能，这是非常必要的。 第一步 - 安装dry 首先，我们需要在Docker服务器上安装dry。 $ wget https://github.com/moncho/dry/releases/download/v0.9-beta.3/dry-linux-amd64 接下来，将新的二进制文件从dry-linux-amd64 $ dry -v 这将返回版本号和构建详细信息： Version Details Output dry version 0.9-beta.2, build d4d7a789 现在我们已经设置dry，让我们尝试来使用它 现在我们已经看过了dry的Containers，Images和Networks部分，让我们继续讨论dry的监视功能。 有一种将dry连接到运行Docker的远程主机的辅助方法，该方法在dry运行时使用-H选项带有远程主机IP地址。这对于您无法安装dry二进制文件或对安装dry二进制文件不感兴趣的情况下非常有用。
我们将探索DRY和KISS软件设计原则。 ? DRY（Don’t Repeat Yourself）原则——不要重复你自己 DRY代表“不要重复自己”，这是软件开发的一个基本原则，目的是减少信息的重复。 违反DRY原则 “我们喜欢敲代码”(或者“浪费每个人的时间”):“我们喜欢敲代码”意味着一遍又一遍地写同样的代码或逻辑。 如何实现DRY 为了避免违反DRY原则，需要把你的系统分成几部分。将代码和逻辑划分为更小的可重用单元，并通过在需要的地方调用代码来使用这些单元代码。 DRY的好处 更少的代码是好的，它节省了时间和精力，易于维护，并且减少了bug的几率。 DRY原则的一个很好的例子是企业库enterprise libraries中的helper类，其中每行代码都在库libraries和helper类中是惟一的。 ?
其他原则 除了 SOLID 五大原则之外，还有一些原则也在指引我们设计好的代码架构方面发挥着作用： KISS YAGNI DRY LOD KISS KISS 的全称是：Simple and Stupid DRY DRY 的全称是：Don’t Repeat Yourself ，就是不要重复自己，提升代码的复用性，告别 CV 大法。 很多初级程序员都喜欢面向 Ctrl+C、Ctrl+V 编程，当需求变化的时候，很容易就遗漏一些场景，但即便是复制粘贴也不完全都是违反 DRY 。 代码的重复有两种情况： 1、代码的逻辑重复，语义也重复：这种违反了 DRY ，需要进行重构； 2、代码的逻辑重复，语义不重复：在某个阶段，两段代码逻辑是相同的，但其实是两种不同的应用场景，语义不一样，就没有违反 DRY。
1. python-fire python-fire 是一个三方库，可以将任何 Python 对象变成一个命令行接口。 使用前先 pip install fire 下。 command, main @command def push(repository, all=False, dry_run=False, force=False, thin=False): :param -n, --dry-run: Dry run. :param -f, --force: Force updates. All: {1}, dry run: {2}, force: {3}, thin: {4}' .format(repository, all, dry_run, force, thin -n, --dry-run Dry run. -f, --force Force updates. --thin Use thin pack.
1 TUF 正式从 CNCF 毕业 本周 The Update Framework (TUF) 正式从 CNCF 毕业，现在 TUF 的官方 Python 实现有 954 个 star ，142 个 除了容器生态外，一些语言的包管理器也都在探索基于 TUF 实现其安全更新，包括 Python 的 pip, Haskell 的 hackage 以及 OCaml 的 opam 等。 /kubectl.v1.18 drain --dry-run=true 10.19.47.253 node/10.19.47.253 cordoned (dry run) evicting pod pod kube-system/coredns-65b546d87d-pwqvh (dry run) node/10.19.47.253 drained (dry run) 而之前版本中是没有展示被驱逐 cordoned (dry run) node/10.19.47.253 drained (dry run) ----
使用 argparse 模块启用 Python 应用程序中的选项。 Python 中的参数解析 使用 解析命令行参数时argparse，第一步是配置一个ArgumentParser 对象。 ", dest="dry_run") PARSER.add_argument("--verbose", "-v", action="count") 这意味着active是False ，除非--active 通过，并且dry_run是True 除非--no-dry-run 通过。 传递所有参数会导致非默认状态： PARSER.parse_args("--active --no-dry-run -vvvv".split()) Namespace(value=None, thing= =None, thing=None, active=False, dry_run=True, verbose=None) 子命令 尽管经典的 Unix 命令“做了一件事，而且做得很好”，但现代趋势是做“
最终被渲染为： $ helm install --dry-run --debug . : {{ .Values.course.python }} 然后我们用debug模式来查看下上面的模板最终会被渲染成什么样子： $ helm install --dry-run --debug . dry-run --debug . install --dry-run --debug . ai: helm install --dry-run --debug --set course.python=ai .
前言 Rails 是使用 Ruby 语言编写的网页程序开发框架 通过为开发者提供常用组件，来简化网页程序的开发 Tip: 类似于 python 的 Django ，perl 的 Dancer Rails 框架有自己的指导思想： 不重复造轮子(DRY) Don’t Repeat Yourself: DRY is a principle of software development which states endless configuration files 这两条编码哲学可以算是历代猴子们的智慧结晶，核心目标只有一个，最大化的减少代码规模，明确核心逻辑，而这样的好处是多多的(编码效率高，Debug也快) DRY
-q)：静默模式，不输出任何内容 --ansi：强制 ANSI 输出 --no-ansi：禁用 ANSI 输出 --version (-V)：版本号 new 通过创建适合大多数项目的目录结构来启动新的Python update 获取所有依赖项的最新版本并更新 poetry.lock 文件 poetry update 指定依赖项进行更新 poetry update requests toml options --dry-run /my/path", develop = true} options --dev (-D)：将包添加为开发依赖项 --path：指定依赖项的路径 --optional：作为可选依赖项添加 --dry-run ：不执行安装，仅更新 poetry.lock 文件 remove 从已安装包列表删除指定包 poetry remove pendulum options --dev（-D)：从开发依赖项中删除包 --dry-run (-r)：要将包注册到的存储库（默认值：pypi）应与config命令设置的存储库名称匹配 --username (-u)：访问存储库的用户名 --password (-p)：访问存储库的密码 --dry-run
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