uni-app 的 API 与微信小程序 API 基本一致。掌握微信小程序 API 对后面的开发很有帮助。微信小程序 API 文档:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/

注册微信小程序账号，获取到 AppID，我们后面配置的时候会用到。在 HBuilderX 工具栏，点击发行，选择小程序-微信。输入小程序名称和 AppID，单击发行就可以了。这样我们就会获得一个微信小程序的打包文件，接下来我们来发布微信小程序项目，打开微信小程序开发者工具，导入刚刚生成的微信小程序项目的打包文件，在微信小程序开发者工具中先测试一下，项目运行是否正常，项目测试没有问题后，点击右上角>>按钮，上传代码就可以发布微信小程序了，最后等待微信团队审核通过，别人就可以在线上访问到你的项目了。

可以看到，乐观锁虽然有缺陷，它会使更新失败，因此必须重复获取数据然后重试，但是它保证了数据的正确性和完整性。在读多写少的场景下，乐观锁不会出现太多的重试，当然如果出现了很多重试，证明场景已经可能不是读多写少了，可以尝试换方案了。乐观锁的实现也颇为简单，不需要任何第三方依赖，你完全可以自己直接实现，不过仍然有一些第三方框架提供了开箱即用的乐观锁，你可以根据自己的使用语言和生态去查找相应的乐观锁框架。

信息的搜集往往不是单一的，是由类似上面列举的很多方式的组合。我们经常听到一个词 人肉搜索，大家都很惊讶网络神人技术太强，其实主要还是因为我们散布在网上的资料信息太多了。这些零碎的资料拼一拼还是能获得很全的信息的。搜索引擎随便输入你的名字，或者外加几个关键词可能查到你在哪所学校，参加了某某活动，获得了某某名次的奖励你在哪所公司，缴交的一些社保信息你在某个网站的评论根据你的昵称到 QQ 上面搜索，同一个昵称到处用概率还是很大的，如果有手机号那就更加准确了，紧接着可以根据你的 QQ 空间获取更多你私人的信息。（这以前是非常好查的，现在腾讯也一直在完善信息安全这块）也可能是到其他平台去搜索：微博，头条，人人网，58同城 等照片网上搜索相似百度搜索引擎就有根据图片搜索到功能到政府的一些网站，如 信用xx ，上面根据法人名字也能搜索不少有价值的东西。

Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架，但是这个“微”并不代表着 Flask 功能比较简陋、有所欠缺。微框架中的 “微” 意味着：Flask 旨在保持核心简单而易于扩展；Flask 不会替用户做出太多决策，比如使用何种数据库；Flask 的选项（比如使用何种模板引擎) 通常有多个，用户很容易替换。默认情况下，Flask 不包含数据库抽象层、模板引擎、身份认证或其它任何已有多种库可以胜任的功能，如下图所示。然而，Flask 支持用扩展来给应用添加这些功能，应用程序可以很方便的集成这些扩展。众多的扩展提供了数据库集成、表单验证、上传处理、各种各样的开放认证技术等功能。

① 定义：第三范式（Third Normal Form）要求数据库表中的每个字段和主键都直接相关，不能间接相关。② 案例解释：还是以第一范式中的user_info表作为案例，如果要存储每个用户的省份和省会城市，我们可能会设计出下面这样一张表：用户编号(user_id)姓名(username)年龄(age)座机电话(fixed_phone)手机电话(cell_phone)省份(province)省会城市(city)1小明201008618010002000北京市北京市2小红211008718010002001黑龙江省哈尔滨市3小王221008818010002002贵州省贵阳市我们将用户编号(user_id)作为主键，则姓名、年龄、座机电话、手机电话都和"用户"这个主体强相关，和主键直接相关，而省份和省会城市则和"用户"这个主体是弱相关，和主键间接相关，并且存在依赖关系：用户编号 -> 姓名，姓名 -> 省份，省份 -> 省会城市，这样构建了用户编号 -> 省会城市的间接传递关系，这种关系会导致数据冗余，而且在执行删除/修改/增加操作的时候，会产生异常情况：删除所有"贵州省"下的用户信息（即user_id = 3的记录），"贵州省"和"贵阳市"的信息也被删除了（显然不合理，因为省份这个定义和省份下的人员记录并没有关系）。所以我们需要将user_info表拆分，我们通过省份构建数据关系，优化后的用户（user_info）表如下：用户编号(user_id)姓名(username)年龄(age)座机电话(fixed_phone)手机电话(cell_phone)省份(province)1小明201008618010002000北京市2小红211008718010002001黑龙江省3小王221008818010002002贵州省独立拆分出的省份（province）表如下：省份(province)省会城市(city)北京市北京市黑龙江省哈尔滨市贵州省贵阳市③ 范式优点：提高了表的独立性，降低数据存储冗余。

添加新需求时，如何做到不修改，去扩展？是不是想到了单一职责？是的，类的职责越单一，那么它就越稳定。RecommendMusicService 类的职责太多了，负责n种风格的推荐。OK，那么我们第一件事就是要减少 RecommendMusicService 类的职责，把每种不同风格的推荐提取到不同的类当中。比如MetalMusicRecommendService、PopMusicRecommendService、CountryMusicRecommendService。这些类都可以通过 recommed 方法生成推荐的歌曲清单。而 RecommendMusicService 类只是通过调用不同 MusicRecommendService 的 recommed 方法来实现推荐。代码如下：MetalMusicRecommendService 类：public class MetalMusicRecommendService { public List<String> recommend(){ List<String> recommendMusicList = new ArrayList<>(); recommendMusicList.add("Don't cry"); recommendMusicList.add("Fade to black"); return recommendMusicList; }}同类型的还有 GrungeMusicRecommendService、PopMusicRecommendService、CountryMusicRecommendService 类现在我们来改造 MusicRecommendService 类：public class RecommendMusicService { private MetalMusicRecommendService metalMusicRecommendService = new MetalMusicRecommendService(); private GrungeMusicRecommendService grungeMusicRecommendService = new GrungeMusicRecommendService(); private CountryMusicRecommendService countryMusicRecommendService = new CountryMusicRecommendService(); private PopMusicRecommendService popMusicRecommendService = new PopMusicRecommendService(); public List<String> recommend(String style) { List<String> recommendMusicList = new ArrayList<>(); if ("metal".equals(style)) { metalMusicRecommendService.recommend(); } else if ("country".equals(style)) { countryMusicRecommendService.recommend(); } else if ("grunge".equals(style)) { grungeMusicRecommendService.recommend(); }else { popMusicRecommendService.recommend(); } return recommendMusicList; }}改造后，如果有了新音乐风格推荐的需求，只需要增加相应的 xxxMusicRecommendService 类。然后在 RecommendMusicService 中增加相应分支即可。这样就做到了开闭原则。那么还有什么违背设计原则的地方吗？RecommendMusicService 是不是依赖的 xxMusicRecommendService 类太多了？没错，而且这么多类，实际上都是做推荐的事情，且都是通过 recommend 方法提供推荐结果。这完全可以抽象出接口，比如 MusicRecommendInterface。那么 RecommendMusicService 依赖 MusicRecommendInterface 就可以了。这解决了依赖反转问题----应该依赖接口，而不是依赖具体实现。我们又复习了单一职责和依赖反转原则。不愧是指导设计模式的原则，真的是无处不在。依赖 MusicRecommendInterface 没问题，但是不同的音乐风格，怎么能实例化 MusicRecommendInterface 的某个具体实现呢？工厂模式于是就应运而生了！

乐观是一种积极的解决问题的态度。所谓乐观锁认为系统中的事务并发更新不会很频繁，即使冲突了也没事，大不了重新再来一次。基本思想：每次提交一个事务更新时，查看要修改的数据从上次读取以后有没有被其它事务修改过，如果修改过，那么更新就会失败。实现方案：在实体中增加一个版本控制字段，每次事务更新后就将版本 (Version) 字段的值加 1。Tips： 乐观锁本质就是版本控制管理的实现，记录的每一次更新操作都会以版本递增的方式进行记录。一个事务在更新之前，先获取记录的当前版本号，更新时，如果版本还是最新的则可以更新，否则说明有事务比你先更新，则需要放弃。或者重新查询到最新版本信息后再更新。所以，在乐观锁的实现中，冲突是常态。实现过程：在学生实体类中添加新属性，用来记录每次更新的版本号。public class Student implements Serializable {//省略…… @Versionprivate Long version;//省略…… ｝stu = (Student) session.get(Student.class, new Integer(1));System.out.println("当前版本号："+stu.getVersion);//模拟延迟，如果在这个时间内有其它事务进行了更新操作，此事务的更新不会成功Thread.sleep(30000);stu.setStuName("Hibernate");transaction.commit();好了，悲观也好，乐观也好，只是一种解决问题的态度。对于这两种态度，咱们要总结一下。乐观锁：优势：性能好，并发性高。缺点：用户体验不好，可能会出现高高兴兴去更新，却告知已经有人捷足先登了。悲观锁：优势：锁住记录为我所用，没修改完成之前，其他事务只能瞪眼瞧着，时间虽然延迟，至少心里有底。缺点：并发性不好，性能不高。Hibernate 的其它性能优化：随时使用 Session.clear（）及时清除 Session 缓存区的内容；1+N 问题 ( 一条 SQL 语句能解决的问题用了很多条 SQL 语句来实现) ；使用 Criteria 查询可以解决这个问题；Lazy 加载：需要时，使用 get（） 方法发出 SQL 语句。使用类似于 from Student s left join s.classRoom c 的关联查询语句。缓存使用：在对象更新、删除、添加相对于查询要少得多时， 二级缓存的应用将不怕 n+1 问题，因为即使第一次查询很慢，之后直接缓存命中也是很快的，刚好又利用了 n+1。

定义：乐观锁是相对悲观锁来说的，它认为数据在一般情况下不会造成冲突，所以在访问记录前不会加排它锁，而是在进行数据提交更新的时候，才会正式对数据冲突与否进行检测。乐观锁的实现：依旧拿数据库的锁进行比较介绍，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制， 一般在表中添加 version 宇段或者使用业务状态来实现。 乐观锁直到提交时才锁定，所以不会产生任何死锁。Java 中的乐观锁：我们之前所学习的 CAS 原理即是乐观锁技术，当多个线程尝试使用 CAS 同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。Tips：我们这里所说的对于乐观锁，当多个线程尝试使用 CAS 同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败。注意失败两字，失败意味着有操作，而悲观锁是等待，意味着不能同时操作。

这是一种优化的读模式。乐观读模式相关的几个方法如下。tryOptimisticRead () 方法：非阻塞尝试乐观获取读锁，只有当写锁没有被获取时返回一个非 0 的 stamp 。乐观读取模式适用于短时间读取操作，降低竞争和提高吞吐量。在使用时一般需将数据存储到一个副本中，在后继处理中用于对比数据是否是最新状态；validate (long stamp) 方法：用于检查在获取到读锁 stamp 后，锁有没被其他写线程抢占。如果写锁没有被获取，那么 validate () 方法返回 true。可多次调用验证这一信息。另外，此类也提供了一组读写锁之间的转换方法：tryConvertToWriteLock (long stamp) 方法：尝试转换为写锁。转换条件：tryConvertToReadLock (long stamp) 方法：尝试转换为悲观读锁。tryConvertToOptimisticRead (long stamp) 方法：尝试转换为乐观读锁。注意此类的编程方法有这样一个共通特征：所有获取锁的方法，都返回一个邮戳（Stamp），Stamp 为 0 表示获取失败，其余都表示成功；所有释放锁的方法，都需要一个邮戳（Stamp），这个 Stamp 必须是和成功获取锁时得到的 Stamp 一致；下面我们举一个具体的编程例子。

乐观锁的使用十分广泛，我们也推荐你在实际的开发中使用乐观锁，接下来，我们以一个例子来详细的说明一下乐观锁。我们新建一个测试数据表 imooc_order ：DROP TABLE IF EXISTS imooc_order;CREATE TABLE imooc_order( id int PRIMARY KEY, price decimal(10,2), -- version 字段作为乐观锁版本控制位 version int NOT NULL DEFAULT 0);INSERT INTO imooc_order(id,price,version)VALUES (1,23.2,1);注意： 我们已经在表中添加了 version 字段

微前端 尚处在发展时期，其核心概念和 微服务 相似。现阶段较为常用的微前端框架为 single-spa 和 qiankun，后者是基于前者实现的。该技术能做到 技术栈无关，即一个应用，能由多个不同技术的子应用构成，同时做到子应用的相互隔离，这里的隔离就可以选择采用 Web Components 实现。

一个项目中可以同时存在 vue 和 nvue 页面。比如项目首页使用的是nvue 页面，而二级页则使用 vue 页面。如果一个页面路由下出现同名的 vue 和 nvue 文件，App 端会使用 nvue 页面，非 App 端会使用 vue 页面。nvue 页面的组件和 JavaScript 的写法与 vue 页面是一样的，但是 css写法有一些区别，nvue 页面的 css 均采用 flex 布局，不支持其他布局方式。具体区别下面我们来详细讲解。

咱们打开新浪微博，然后随便找个带皇冠的，按下F12键(Mac用户按command+option+i)然后选中控制台的箭头，再点击皇冠：再点开这个图片可以发现：可以看到那些大 V 图标皇冠图标以及各种微博认证等图标，都是放在了一张雪碧图里(即使再牛的大 V，身份标志也是放在雪碧图中的)。

我们希望操作系统能够同时处理多个任务，例如在播放网易云音乐的同时，也能在微信上聊天。计算机的核心处理硬件是 CPU，如果计算机只有一个 CPU，那么播放音乐和处理聊天软件都需要这个 CPU 去执行运算逻辑，那如何做到时间上的同时处理？答案是 CPU 在多个逻辑任务之间来回切换，因为切换速度太快，所以看起来做到了并发执行。传统操作系统的任务调度采用时间片轮转的方式，在执行一个任务达到时间限制时会暂停处理，然后切换到处理下一个任务。每一个任务执行的时间间隔就是一个时间片，被执行的任务处于运行状态，被暂停的任务处于就绪状态，如图所示：假设存在两个调度任务，CPU 调度产生并发的 "错觉"

有时候参数太多，都放到一个配置文件中太乱了，我们会希望将配置分到不同文件中，然后每个文件保存不同配置。例如上面微信公众号配置，我们单独建立一个 wxmp.properties 文件，内容如下：实例：# wxmp.properties配置文件# 公众号的appidwxmp.appid=111# 公众号的secretwxmp.secret=222WxMpParam 代码如下：实例：/*** 微信公众号参数*/@Component // 注册为组件@PropertySource(value = "classpath:wxmp.properties", encoding = "utf-8") // 指定配置文件及编码public class WxMpParam { @Value("${wxmp.appid}") private String appid; @Value("${wxmp.secret}") private String secret;}

乐观锁不全依赖于数据库，一般情况下我们都是在代码层面上来完成它的，主流的设计思路是这样的：我们在数据表中添加一个字段version，version 代表版本号，字段类型为整型。当我们获取数据时，假设得到它的version字段为n，执行完其它操作对该数据进行更新时，会执行UPDATE ... SET version=n+1 WHERE version=n。如果在更新时，数据已经被别人更新过了，那么该数据的version字段已经不是n了，那么此时修改就会失败，反之修改就会成功。可以看到，乐观锁就像它的名称一样乐观，适合数据读多写少的场景，因为实际上并没锁住数据，所以性能十分可观；而悲观锁则与之相反，适合写多读少的场景，盲目的排他性一定程度上会大幅影响性能。

乐观与悲观是两种不同的态度，从名字上看，二者就是以开发者的态度作为边界来分类的。乐观锁认为，同一数据在并发条件下，发生冲突是小概率事件，因此我们不加锁，而是加上版本号判断修改是否成功。悲观锁认为，同一数据在并发条件下，冲突是大概率事件，因此我们必须先加锁，不允许别人修改。悲观锁和乐观锁其实是一种思想，主要取决于开发者对待它的态度。在锁这一小节中，里面谈到的所有锁宏观上（可能实现的思想是乐观锁）来说都是悲观锁，因此一旦加锁，都会锁定数据，直到解锁才会释放。

1. 独立的页面维护了全局 错误码错误码由5位整数构成2. 每个接口一个独立的 参数说明页面正常情况下出参只返回业务实体异常情况才有 errCode errMsg每个接口下也可能有自己的业务错误码

豆瓣网 (douban) 是一个社区网站，提供关于书籍、电影、音乐等作品的信息，还提供书影音推荐、线下同城活动、小组话题交流等多种服务功能。豆瓣网已经达拥有 300 万注册用户，访问量每天则超过两千万，是一个应用 Python 开发的非常成功的 Web 2.0 站点。豆瓣网的后端采用了 Quixote 框架，Quixote 框架是一个使用 Python 开发的轻量级 Web 框架。

在日常工作学习中，我们经常需要把有限的内容按照一定的比例进行分开，比如一天的时间用来工作，学习，娱乐，休息这样的时间需要进行按比例合理划分。一般这样多比较占比的时候大家一般都会使用饼图表示。饼图又称饼状图，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系。

Markdown 文档中定义文字背景色需要通过修改 style 样式实现。实例 3：#### 使用 `style` 属性修改文字的背景色<font style="background: red">红色</font><font style="background: green">绿色</font><font style="background: blue">蓝色</font><font style="background: rgb(200,100,100)">使用 rgb 颜色值</font><font style="background: #FF00BB">使用十六进制颜色值</font>其渲染结果如下：实例 4：利用 style 的丰富样式，我们可以定义出丰富的文字形式。#### 更丰富背景样式## <font style="background: url('http://www.wenliku.com/d/file/patterns/2019-06-26/d8fac26c38c9b2a7e2393fc9af766e8f.jpg') ">I wish you a Merry Christmas</font>使用图片作背景## <font style="background: linear-gradient( to right, #ff1616, #ff7716, #ffdc16, #36c945, #10a5ce, #0f0096, #a51eff, #ff1616);">太阳太阳，给我们带来，七色光彩</font>渐变背景色其渲染结果如下：

不同的系统会有不同的默认 Button 样式，但是它们都有一个共同点——丑。相比于 TextView 而言，Button 是一个互动感很强的控件，除了设置字体字号，还需要有形状、背景、颜色、点击态等等样式变化。特别是在游戏及娱乐类 App 中 ，Button 的样式及变化效果将直接影响用户体验，所以这里将重点讲解几种设置样式的方法。

为了更好地理解悲观锁与乐观锁，我们通过设置一个简单的示例场景来进行分析。并且我们采用悲观锁 synchronized 和乐观锁 Atomic 操作进行分别实现。Atomic 操作类，指的是 java.util.concurrent.atomic 包下，一系列以 Atomic 开头的包装类。例如 AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong。它们分别用于 Boolean，Integer，Long 类型的原子性操作。Atomic 操作的底层实现正是利用的 CAS 机制，而 CAS 机制即乐观锁。场景设计：创建两个线程，创建方式可自选；定义一个全局共享的 static int 变量 count，初始值为 0；两个线程同时操作 count，每次操作 count 加 1；每个线程做 100 次 count 的增加操作。结果预期：最终 count 的值应该为 200。悲观锁 synchronized 实现：public class DemoTest extends Thread{ private static int count = 0; //定义count = 0 public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 2; i++) { //通过for循环创建两个线程 new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程让count自增100次 for (int i = 0; i < 100; i++) { synchronized (DemoTest.class){ count++; } } } }). start(); } try{ Thread.sleep(2000); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } System.out.println(count); }}结果验证：200乐观锁 Atomic 操作实现：public class DemoTest extends Thread{ //Atomic 操作，引入AtomicInteger。这是实现乐观锁的关键所在。 private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程让count自增100次 for (int i = 0; i < 100; i++) { count.incrementAndGet(); } } }). start(); } try{ Thread.sleep(2000); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } System.out.println(count); }}结果验证：200代码解读：此处主要关注两个点，第一个是 count 的创建，是通过 AtomicInteger 进行的实例化，这是使用 Atomic 的操作的入口，也是使用 CAS 乐观锁的一个标志。第二个是需要关注 count 的增加 1 调用是 AtomicInteger 中 的 incrementAndGet 方法，该方法是原子性操作，遵循 CAS 原理。

同域：检查请求头的 ref 参数，要么是同域的，要么是信任的才响应。请求参数不要太信任前端参数，重要值后台能获取的尽量自己获取。请求的所有参数都做下 XSS/ SQL 注入 的关键字符的过滤。权限：涉及到权限的后端都要自己校验，不要说前端按钮隐藏了就可以了。

悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样其他线程想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。乐观锁：总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和 CAS 算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于 write_condition 机制，其实都是提供的乐观锁。

这里我们要给大家讲解一个好用的神奇的标签，就是 bgsound ，我们可以写一个这样的标签到网页的 body 标签里。 <bgsound src=""> 其中双引号中的部分，需要用你的本地音频文件目录位置进行替换。把这个标签粘贴到网页的 body 中，就可以为网页设置背景音乐了。由于是音频，所以老师就无法截图给大家说明了，大家只要按找老师说的方式去操作，就会很容易的给网页添加了背景音乐。

ViewPager 是一种可以让用户通过左右滑动来切换页面的控件，通过它我们可以展示超过屏幕尺寸大小的内容，在某种程度上它可以说是实现多页面的最佳方式，同时 ViewPager 还支持任意动态的添加/删除页面。比如我们可以将不同的类别的内容分别放在不同页面当中，然后通过滑动切换不同的类别从而给用户展示不同的页面，这个在类似百度App等新闻类App中非常适用。在 ViewPager 中插入“娱乐”、“国际”、“体育”、“星座”等等新闻类别，然后在不同的 View 中展示不同的新闻内容，还可以根据用户的喜好动态增加/删除某些页面，接下来就一起来看看如何完成多页视图。

flex 布局可以说是目前为止最好用的布局方式，但是目前还稍微有一点受到兼容性的影响，它对 IE9 不兼容，但是在未来随着 IE9 逐渐被淘汰，我相信，它一定会在布局这块大放异彩，因为它实现了太多我们曾经不能实现的布局效果，而且只要简单的几个属性就可以搞定！

如果之前没有学习过设计模式，很可能你的实现会是这样。编写 RecommendMusicService 类，里面有一个 Recommend方法。根据输入的风格不同，执行不同的推荐逻辑。代码如下：public class RecommendMusicService { public List<String> recommend(String style) { List<String> recommendMusicList = new ArrayList<>(); if ("metal".equals(style)) { recommendMusicList.add("Don't cry"); } else if ("country".equals(style)) { recommendMusicList.add("Hotel california"); } else if ("grunge".equals(style)) { recommendMusicList.add("About a girl"); }else { recommendMusicList.add("My heart will go on"); } return recommendMusicList; }}是不是觉得 recommed 方法太长了? OK，我们重构下，把每种音乐风格的推荐逻辑封装到相应的方法中。这样推荐方法就可以复用了。public class RecommendMusicService { public List<String> recommend(String style) { List<String> recommendMusicList = new ArrayList<>(); if ("metal".equals(style)) { recommendMetal(recommendMusicList); } else if ("country".equals(style)) { recommendCountry(recommendMusicList); } else if ("grunge".equals(style)) { recommendGrunge(recommendMusicList); }else { recommendPop(recommendMusicList); } return recommendMusicList; } private void recommendPop(List<String> recommendMusicList) { recommendMusicList.add("My heart will go on"); recommendMusicList.add("Beat it"); } private void recommendGrunge(List<String> recommendMusicList) { recommendMusicList.add("About a girl"); recommendMusicList.add("Smells like teen spirit"); } private void recommendCountry(List<String> recommendMusicList) { recommendMusicList.add("Hotel california"); recommendMusicList.add("Take Me Home Country Roads"); } private void recommendMetal(List<String> recommendMusicList) { recommendMusicList.add("Don't cry"); recommendMusicList.add("Fade to black"); }}这样是不是很完美了！recommend 方法精简了很多，而且每种不同的推荐逻辑都被封装到相应的方法中了。那么，如果再加一种风格推荐怎么办？这有什么难，recommed 方法中加分支就好啦。然后在 RecommendMusicService 中增加一个对应的推荐方法。等等，是不是哪里不太对？回想一下设计模式6大原则的开闭原则----对扩展开放，对修改关闭。面对新风格推荐的需求，我们一直都在修改 RecommendMusicService 这个类。以后每次有新风格推荐要添加，都会导致修改 RecommendMusicService 。显然这是个坏味道。那么如何做到实现新的风格推荐需求时，满足开闭原则呢？