W świecie programowania obiektowego, termin „hermetyzacja” odgrywa kluczową rolę. Jak Grady Booch, jeden z pionierów programowania obiektowego, określił w swojej książce 'Object-Oriented Analysis and Design': Hermetyzacja to proces kompartmentalizacji elementów abstrakcji, które stanowią jej strukturę i zachowanie; kompartmentalizacja służy do ukrycia wewnętrznych mechanizmów działania obiektów i ujawniania jedynie tych aspektów, które są zewnętrznie widoczne. To właśnie hermetyzacja wyróżnia dobrze zaprojektowane obiekty od prostych kontenerów danych. Przyjrzyjmy się, jak ten koncept wpływa na projektowanie encji. Problem Encji Anemicznych: Przykład Dostępności W tradycyjnym podejściu anemicznym, encje często są traktowane jako proste kontenery danych. Przykładem może być klasa `Availability`, która przechowuje informacje o dostępności terminu, ale sama w sobie nie zawiera żadnej logiki biznesowej: ```java class Availability { private LocalDate date; private boolean i
Ostatnio, testując różne możliwości tego kontrowersyjnego, ale jednak genialnego narzędzia, pojawiła się w mojej głowie potrzeba stworzenia diagramu na podstawie wcześniejszej konwersacji. Zastanawiałem się, jak GPT poradzi sobie z podziałem problemu na konteksty i wyodrębnieniem generycznych subdomen. Nawiasem mówiąc, przeprowadzenie pseudo-sesji event stormingowej z ChatGPT zasługuje na osobny wpis. Biorąc pod uwagę szczątkowy opis biznesu, jaki dostał na wejściu, poszło mu całkiem nieźle. Opis dotyczył aplikacji do rezerwacji samochodów z wypożyczalni. Pomijając szczegóły całej rozmowy, otrzymałem taką listę (jak już wspomniałem, opis był bardzo krótki): ReservationsReservationManagement (processes related to car reservations) ClientAuthentication (verifying client identity and driving license details) VehicleFleetFleetManagement (managing vehicles, their availability, and pricing) GenericAvailability (checking vehicle availability in a specific period) CommunicationNotifications (c