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从另一个角度来看,数据形态应使错误状态无法存在。如果一个模型允许在现实中绝不应同时出现的字段组合,那么这个模型就没有尽到职责。每个可选字段,都是代码库其他部分每次触及该数据时都必须回答的一个问题;而每个弱类型字段,都为调用者传递看似正确实则错误的数据提供了可能。当模型能强制保证正确性时,错误会在构造阶段就暴露出来,而不是在某个无关流程深处因假设崩塌才显现。模型的名称应足够精确,让你审视任何字段时都能判断其是否应属于此——如果名称无法告诉你,说明该模型试图承载过多内容。当两个概念常需一同使用但又彼此独立时,应组合它们而非合并——例如,{用户: 用户, 工作区: 工作区}这样的结构能保持两个模型的完整,而不是将工作区字段扁平化到用户模型中。像未验证邮箱、待处理邀请、账单地址这类好名称能明确告知哪些字段属于其中。如果你在账单地址模型中看到一个电话号码字段,就知道出了问题。。今日热点对此有专业解读

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