Tribon Vitesse开发教程（三）

使用DataExtraction类进行数据抽取有一个问题，数据抽取API中的get_commandstring()不能使用，这是因为get_commandstring() 和get_string()返回的都是字符串数据类型，而ExtractData方法只能根据返回的数据类型（type =3）选择其中一个API进行数据抽取：

self.DataResult.append(kcs_dex.get_string())

好在get_commandstring()并不常用，而且还有解决这个问题的办法（这个我们后面遇到了再说）。所以其实并没有什么影响。

再就是性能问题，使用DataExtraction类会损失掉一些性能。比如说使用数据抽取API进行数据抽取，数据类型是清楚的，所以在循环中只需要判断是不是这个数据类型就可以了，而使用DataExtraction类则每次循环都要遍历所有数据类型以确定使用哪个API来进行抽取。但是就现在计算机的运算能力来看，这一点性能损失是微乎其微的。尽管我没有做具体的实验来验证究竟性能相差多大，但是从我经验来看，至少使用DataExtraction类是可以被接受的。而它的优点，又怎能让人割舍呢？

使用DataExtraction类让代码更短，提高了开发效率，便于代码维护，避免写出大函数。我看过很多数据抽取的程序都有大段的代码写入到一个函数中，这里面有程序设计没有结构化的问题，但是直接使用API进行数据抽取多出的代码也增加了代码行数。尤其在建模的程序中需要调用数据抽取部分的代码，如果直接使用API，程序的复杂度都会增加很多，可读性很差。使用DataExtraction类，数据抽取的细节问题被隐藏了，开发人员只需要拼接字符串就可以从List中获得所需的数据。方便是一方面，另外开发人员更能专注需要解决的问题，而不是抽取数据的方法。

我们看到DataExtraction类的优点，大概就是面向对象程序设计的优点，在现代软件开发中，使用面向对象程序设计方法几乎是一个不争的事实。在TribonVitesse开发中，对VitesseAPI进行类扩展就能获得面向对象设计带来的好处。DataExtraction类就是一个例子，在Tribon安装目录Vitesse\Lib下，还有很多Tribon提供的类，这些类就是扩展了VitesseAPI，并且是开放源代码的，是我们可以学习和利用的资源。我在后面的介绍中，始终使用类扩展的方式进行TribonVitesse开发。

面向对象

面向对象有三个特性，封装、继承和多态。有人形容结构化编程像蛋炒饭，而面向对象编程像盖浇饭。将米和菜分开更容易更换和重用。面向对象设计需要抽象出类，例如现实世界中的汽车就很容易抽象出汽车类，这个类可以有起、停、加速这些方法，也可以有颜色，制造厂商这些属性。根据不同的功能，还能划分出轿车、卡车这些子类。

如何在Tribon中抽象出类来呢，我们先来看一下Tribon的对象。Tribon的对象有很多种，我们拿其中一种——Structure来举例。一个Structure在Tribon中可以是一个直梯，斜梯，格栅的模型，组成这个模型的部件叫做StructurePart，例如：踏步，垫板。每个Part又被赋予了不同的材料，例如：平铁，圆钢等。这些材料汇总到部件库中，称为Components。每个Structure被放入一个Module，Module可以被看成一个分段，按Module可以汇总统计Structure。了解Tribon对象之间的关系后就很容易抽象出类来：

SdrStrucModule Module数据抽取类

SdrStruc         Structure数据抽取类

SdrComp         Components数据抽取类

这些类的源代码可以在“管支架材料表”程序中获得：

下篇将对这些代码进行分析。