Cadeia de responsabilidade refere-se a padrões de design comportamental.
A produtora Jah-Pictures fez um documentário sobre rastafáris comunistas da Libéria chamado “Red Dawn of Marley”. O filme é muito longo (8 horas), interessante, mas antes de ser lançado descobriu-se que em alguns países os planos e frases do filme podem ser considerados heresia e não receberão licença de distribuição. Os produtores do filme decidem recortar do filme momentos que contenham frases duvidosas, de forma manual e automática. É necessária uma dupla verificação para que os representantes do distribuidor não sejam simplesmente fuzilados em alguns países em caso de erro durante a inspeção e instalação manual.
Os países estão divididos em quatro grupos – países sem censura, com censura moderada, média e muito rigorosa. É tomada a decisão de usar redes neurais para classificar o nível de heresia no fragmento assistido do filme. Para o projeto, são adquiridos neurônios de última geração, caríssimos, treinados para diferentes níveis de censura, tarefa do desenvolvedor – tarefa do desenvolvedor. quebrar o filme em fragmentos e transmiti-los através de uma cadeia de redes neurais, de livre a estrita, até que uma delas detecte heresia, então o fragmento é transferido para revisão manual para posterior edição. É impossível passar por todos os neurônios, porque seu trabalho exige muito poder de computação (afinal, ainda temos que pagar pela eletricidade), basta parar no primeiro que funcionar.
Implementação ingênua de pseudocódigo:
import StateOfArtCensorshipHLNNClassifiers
protocol MovieCensorshipClassifier {
func shouldBeCensored(movieChunk: MovieChunk) -> Bool
}
class CensorshipClassifier: MovieCensorshipClassifier {
let hnnclassifier: StateOfArtCensorshipHLNNClassifier
init(_ hnnclassifier: StateOfArtCensorshipHLNNClassifier) {
self.hnnclassifier = hnnclassifier
}
func shouldBeCensored(_ movieChunk: MovieChunk) -> Bool {
return hnnclassifier.shouldBeCensored(movieChunk)
}
}
let lightCensorshipClassifier = CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("light"))
let normalCensorshipClassifier = CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("normal"))
let hardCensorshipClassifier = CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("hard"))
let classifiers = [lightCensorshipClassifier, normalCensorshipClassifier, hardCensorshipClassifier]
let movie = Movie("Red Jah rising")
for chunk in movie.chunks {
for classifier in classifiers {
if classifier.shouldBeCensored(chunk) == true {
print("Should censor movie chunk: \(chunk), reported by \(classifier)")
}
}
}
Em geral, a solução com um array de classificadores não é tão ruim, porém! Vamos imaginar que não podemos criar um array, temos a oportunidade de criar apenas uma entidade classificadora, que já determina o tipo de censura para um fragmento de filme. Tais restrições são possíveis ao desenvolver uma biblioteca que expanda a funcionalidade da aplicação (plugin).
Vamos usar o padrão decorador – Vamos adicionar uma referência ao próximo classificador da cadeia à classe do classificador e interromper o processo de verificação na primeira classificação bem-sucedida.
Assim, implementamos o padrão Cadeia de Responsabilidade:
import StateOfArtCensorshipHLNNClassifiers
protocol MovieCensorshipClassifier {
func shouldBeCensored(movieChunk: MovieChunk) -> Bool
}
class CensorshipClassifier: MovieCensorshipClassifier {
let nextClassifier: CensorshipClassifier?
let hnnclassifier: StateOfArtCensorshipHLNNClassifier
init(_ hnnclassifier: StateOfArtCensorshipHLNNClassifier, nextClassifier: CensorshipClassifiers?) {
self.nextClassifier = nextClassifier
self.hnnclassifier = hnnclassifier
}
func shouldBeCensored(_ movieChunk: MovieChunk) -> Bool {
let result = hnnclassifier.shouldBeCensored(movieChunk)
print("Should censor movie chunk: \(movieChunk), reported by \(self)")
if result == true {
return true
}
else {
return nextClassifier?.shouldBeCensored(movieChunk) ?? false
}
}
}
let censorshipClassifier = CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("light"), nextClassifier: CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("normal", nextClassifier: CensorshipClassifier(StateOfArtCensorshipHLNNClassifier("hard")))))
let movie = Movie("Red Jah rising")
for chunk in movie.chunks {
censorshipClassifier.shouldBeCensored(chunk)
}
Referências
https://refactoring.guru/ru/ padrões de design/cadeia de responsabilidade
Código Fonte
https://gitlab.com/demensdeum/patterns/< /p>
