控制反转是用于解耦系统中的组件和层的模式。该模式是通过在构建组件时将依赖项注入组件来实现的。这些依赖性通常作为接口提供，用于进一步去耦和支持可测试性。IoC/DI容器（如Castle Windsor、Unity）是可用于提供IoC的工具（库）。这些工具提供了超越简单依赖管理的扩展功能，包括生存期、AOP/Interception、策略等。a.减轻组件对管理其依赖性的责任。b.提供在不同环境中交换依赖实现的能力。c.允许通过模仿依赖关系来测试组件。d.提供在整个应用程序中共享资源的机制。a.进行测试驱动开发时至关重要。如果没有IoC，很难测试，因为被测组件与系统的其他部分高度耦合。b.开发模块化系统时至关重要。模块化系统是一种无需重新编译即可更换组件的系统。c.如果有许多跨领域的问题需要解决，尤其是在企业应用程序中，则至关重要。

为了理解IoC，我们应该讨论依赖反转。

依赖反转：依赖于抽象，而不是具体。

控制反转：主与抽象，以及主如何成为系统的粘合剂。

我写了一些很好的例子，你可以在这里查看：

https://coderstower.com/2019/03/26/dependency-inversion-why-you-shouldnt-avoid-it/

https://coderstower.com/2019/04/02/main-and-abstraction-the-decoupled-peers/

https://coderstower.com/2019/04/09/inversion-of-control-putting-all-together/

控制反转是当程序回调时得到的结果，例如gui程序。

例如，在旧学校菜单中，您可能有：

print "enter your name"
read name
print "enter your address"
read address
etc...
store in database

从而控制用户交互的流程。

在GUI程序或类似程序中，我们会说：

when the user types in field a, store it in NAME
when the user types in field b, store it in ADDRESS
when the user clicks the save button, call StoreInDatabase

所以现在控制反转了。。。代替计算机以固定的顺序接受用户输入，用户控制输入数据的顺序以及数据保存在数据库中的时间。

基本上，任何带有事件循环、回调或执行触发器的东西都属于这一类。

使用IoC，您不会对对象进行更新。您的IoC容器将做到这一点，并管理它们的生命周期。

它解决了必须手动将一种类型对象的每个实例化更改为另一种类型的问题。

如果您的功能将来可能会发生变化，或者根据中使用的环境或配置而有所不同，则使用此选项是合适的。

我同意NilObject，但我想补充一点：

如果你发现自己复制了一个完整的方法，只修改了一小段代码，你可以考虑用控制反转来处理它

如果你发现自己到处复制和粘贴代码，你几乎总是在做错事。编码为“一次且仅一次”的设计原则。

我在使用库或框架的上下文中想到了控制反转。

传统的“控制”方式是我们构建一个控制器类（通常是主类，但也可以是任何类型的），导入一个库，然后使用您的控制器类来“控制”软件组件的操作。就像你的第一个C/Python程序（继HelloWorld之后）。

import pandas as pd
df = new DataFrame()
# Now do things with the dataframe.

在这种情况下，我们需要知道Dataframe是什么才能使用它。您需要知道要使用什么方法，它的取值方式等等。如果您通过多态性将它添加到自己的类中，或者只是重新调用它，那么您的类将需要Dataframe库才能正常工作。

“控制反转”意味着过程反转。您可以注册类并将其发送回要控制的引擎，而不是您的类控制库、框架或引擎的元素。换句话说，IoC可能意味着我们正在使用代码来配置框架。您也可以将其视为类似于我们在map或filter中使用函数来处理列表中的数据的方式，只是将其应用于整个应用程序。

如果您是构建引擎的人，那么您可能正在使用依赖注入方法（如上所述）来实现这一点。如果你是一个使用引擎的人（更常见），那么你应该能够只声明类，添加适当的符号，让框架为你完成剩下的工作（例如创建路由、分配servlet、设置事件、输出小部件等）。