使用getter和setter(只获取和设置)而不是简单地为这些变量使用公共字段有什么好处?

如果getter和setter所做的不仅仅是简单的get/set,我可以很快地解决这个问题,但我不是100%清楚如何做到:

public String foo;

比:

private String foo;
public void setFoo(String foo) { this.foo = foo; }
public String getFoo() { return foo; }

而前者需要的样板代码要少得多。


当前回答

事实上,考虑使用访问器而不是直接公开类的字段有很多很好的理由——不仅仅是封装和使未来的更改更容易。

以下是我知道的一些原因:

与获取或设置属性相关的行为的封装-这允许以后更容易地添加附加功能(如验证)。隐藏属性的内部表示形式,同时使用替代表示形式公开属性。隔离您的公共接口不受更改的影响——允许公共接口在实现更改时保持不变,而不影响现有用户。控制属性的生存期和内存管理(处置)语义——在非托管内存环境(如C++或Objective-C)中尤为重要。在运行时为属性更改时提供调试拦截点-在某些语言中,如果没有此功能,则很难调试属性更改为特定值的时间和位置。改进了与旨在针对属性getter/setter进行操作的库的互操作性——Mocking、Serialization和WPF应运而生。允许继承者通过重写getter/setter方法来更改属性的行为和公开方式的语义。允许getter/setter作为lambda表达式而不是值传递。获取器和设置器可以允许不同的访问级别-例如,获取可以是公共的,但集合可以受到保护。

其他回答

我只是想补充一点,即使有时它们对于变量/对象的封装和安全是必要的,如果我们想编写一个真正的面向对象的程序,那么我们需要停止过度使用附件,因为有时我们在不真正必要的情况下非常依赖它们,这几乎与我们将变量公开一样。

因为从现在起2周(月、年),当您意识到setter需要做的不仅仅是设置值时,您还将意识到该属性已直接用于238个其他类:-)

DataStructure和Object之间存在差异。

数据结构应该暴露其内部而不是行为。

一个物体不应该暴露其内部,但它应该暴露其行为,这也被称为德米特定律

大多数DTO被认为是一种数据结构,而不是对象。他们应该只公开自己的数据,而不是行为。在数据结构中设置Setter/Getter将暴露行为,而不是其中的数据。这进一步增加了违反德梅特定律的可能性。

鲍勃叔叔在他的《干净的代码》一书中解释了得墨忒耳定律。

有一种著名的启发式方法叫做得墨忒耳定律,它说:模块不应该知道它的对象的内部结构操纵。正如我们在上一节中看到的,对象隐藏其数据并暴露操作。这意味着对象不应公开其通过访问器的内部结构,因为这样做是为了暴露,而不是隐藏其内部结构。更准确地说,德米特定律说C类的方法f应仅调用以下方法:Cf创建的对象作为参数传递给f的对象保存在C的实例变量中的对象该方法不应在任何允许的函数返回的对象上调用方法。换句话说,与朋友交谈,而不是与陌生人交谈。

因此,根据这一点,LoD违规的例子是:

final String outputDir = ctxt.getOptions().getScratchDir().getAbsolutePath();

在这里,函数应该调用它的直接朋友的方法,这里是ctxt,它不应该调用它直接朋友的朋友的方法。但该规则不适用于数据结构。所以在这里,如果ctxt、option、scratchDir是数据结构,那么为什么要用一些行为包装它们的内部数据,并违反LoD。

相反,我们可以这样做。

final String outputDir = ctxt.options.scratchDir.absolutePath;

这满足了我们的需求,甚至没有违反LoD。

灵感来源于Robert C.Martin(Bob叔叔)的“清洁代码”

原因有很多。我最喜欢的是当你需要改变行为或调整你可以设置的变量时。例如,假设您有一个setSpeed(intspeed)方法。但你希望你只能将最大速度设置为100。您可以执行以下操作:

public void setSpeed(int speed) {
  if ( speed > 100 ) {
    this.speed = 100;
  } else {
    this.speed = speed;
  }
}

现在,如果代码中的每个地方都使用公共字段,然后意识到需要上述要求,该怎么办?寻找公共领域的每一种用法,而不仅仅是修改你的setter。

我的2美分:)

另一个用途(在支持财产的语言中)是setter和getter可以暗示操作是非平凡的。通常,您希望避免在属性中执行任何计算成本高昂的操作。