博客
关于我
深入.net平台的分层开发
阅读量:582 次
发布时间:2019-03-11

本文共 1064 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

构建三层应用程序:从设计到实现的完整步骤

在软件开发中,搭建一个结构清晰的三层应用程序是保障项目维护性和扩展性的关键。本文将详细介绍从设计到实现的每一步,帮助开发者顺利完成应用程序的构建。

一、搭建三层应用程序

要构建一个功能完善的三层应用程序,需要按照以下步骤进行操作:

1. 创建窗体应用程序

首先,创建项目的基础框架:

  • 打开开发环境(如 Visual Studio),在“文件”菜单下选择“新建项目”。
  • 选择“窗体应用程序”模板,输入项目名称,并指定存储路径。

2. 构建数据访问层(DLL层)

数据访问层是应用程序的灵魂,为数据提供突出性能的访问接口。

  • 在项目中右键点击“文件”,选择“添加”选项。
  • 选择“新建项目”,输入类库名称,命名可以结合项目名称加上“DLL”。
  • 确定后就可以进入数据访问层的开发。

3. 创建业务逻辑层(BLL层)

业务逻辑层处理具体的业务规则和流程,是应用程序的核心。

  • 重复上述步骤,在项目中添加新的类库。
  • 命名方式为“项目名称+BLL”,建议清晰明了。

4. 制作实体层(Model层)

模型层对应数据库中的具体表结构,直接映射数据实体。

  • 相同步骤,在项目中添加新类库。
  • 命名规则为“项目名称+Model”。

二、具体开发步骤

在实际开发过程中,需要按照以下流程进行:

数据访问层开发

  • 编写SQLHelper类:创建一个帮助类,配置连接信息。
  • 定义数据访问类:每个类对应一个数据库表,处理特定数据操作。
  • 模型层实现

  • 开发实体类:每个类对应一张表,包含必要的属性和方法。
  • 确保字段与数据库对应:保持与模型层完全一致。
  • 业务逻辑层设计

  • 编写业务类:处理业务规则,调用数据访问层。
  • 实现核心业务逻辑:如数据校验、业务规则检查等。
  • 调用与依赖管理

    在组件之间的调用中,需要注意层级结构:

    调用注意事项

    • DLL层调用Model层:通过引用模型类访问数据。
    • BLL层调用DLL和Model层:处理业务逻辑时依赖数据访问。
    • 表现层调用BLL和Model层:完成数据展示和用户交互。

    依赖管理

    确保各层次间的依赖关系正确:

    • DLL层引 Models:完成数据操作。
    • BLL层引 DLL和 Models:处理业务逻辑。
    • 表现层引 BLL和 Models:实现完整功能。

    注意事项

    • 如何管理数据库连接:keep secretsKonfigurerende die Sachen?=>Utilize establish connection methods

    以上从项目设计到开发详细指导,希望对各位开发者有所帮助!

    转载地址:http://brutz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
    查看>>
    NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
    查看>>
    NI笔试——大数加法
    查看>>
    NLog 自定义字段 写入 oracle
    查看>>
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>