GoFrame代码优化：使用gconv类型转换 避免重复定义map

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前言

最近一直在研究 GoFrame 框架，经过一段时间的使用、总结、思考，发现确实不失为一款非常值得使用的企业级开发框架。

在我初识GoFrame教程后，曾整理过一篇文章： # 非常适合PHP同学学习的GO框架：GoFrame，有兴趣的同学可以阅读一下。

今天重点讲一下我使用GoFrame的代码优化之旅。

核心

GoFrame几乎封装了所有能封装的东西，而我们需要做的就是在框架的基础上约定好自己项目的开发规范。

一定要遵守统一的规范！

一定要遵守统一的规范！

一定要遵守统一的规范！

重点

类型转换：GoFrame框架提供了非常强大易用的类型转换包gconv，可以实现将常用数据类型转换为指定的数据类型，对常用基本数据类型之间的无缝转换，同时也支持任意类型到struct对象的转换。由于gconv模块内部大量优先使用了断言而非反射，因此执行的效率非常高。

数据库ORM：通过Scan方法自动识别Map/Struct接收查询结果，自动化查询结果初始化、结构体类型转换； 完美支持GoFrame框架层面的DAO设计，全自动化Model/DAO代码生成，极大提高开发效率。

以上两个部分是重中之重，建议大家好好研究。

类型转换 和 数据库ORM 也是我下面优化代码的重要参考。

优化前

//获取商品类目接口
func (s *goMeGoodsService) GetCategory(pid ...interface{
}) { 	ctx := context.Background() 	res, err := gome.Category.Get(ctx, pid)
if err != nil {
checkErr(err, "GetCategory AddCategory")
} 	data := res.Data
for _, v := range data {
if v.Code != "" && v.Name != "" { 			_, err = s.AddCategory(v.Level, v.Code, v.Name, v.ParentCode) 			checkErr(err, "GetCategory AddCategory")
}
}
}
//添加分类
func (s *goMeGoodsService) AddCategory(level int, code, name, parent_code string) (id int64, err error) { 	categoryMapping := map[string]interface{
}{ 		"level":       level, 		"code":        code, 		"name":        name, 		"parent_code": parent_code,
} 	sqlRes, err := dao.GomeCategory.Data(categoryMapping).Insert()
if err != nil {
return
} 	id, err = sqlRes.RowsAffected()
if err != nil {
return
}
return
}

这种重复定义让我很难受：

categoryMapping := map[string]interface{
}{"level": level, "code": code, "name": name, "parent_code": parent_code
}

优化后：

去掉定义map：

//获取商品类目接口
func (s *goMeGoodsService) GetCategory(pid ...interface{
}) { 	ctx := context.Background() 	res, err := gome.Category.Get(ctx, pid)
if err != nil {
checkErr(err, "GetCategory AddCategory")
}
//循环单条插入
for _, v := range res.Data {          _, err := dao.GomeCategory.Data(v).Insert()
if err != nil {
checkErrGome(err, "db添加分类失败")
}
}
}

可以这么写的原因

func (categoryGome) Get(ctx context.Context, pid ...interface{
}) (res *CategoryRes, err error) { 	method := "alemein.basic.get.category" 	req := g.Map{
}
if len(pid) > 0 { 		req["parentCode"] = pid[0]
} 	result, err := server.requestApi(ctx, method, req)
if err != nil {
return
} 	_ = gjson.New(result).Scan(&res)
return
}

gome.Category.Get(ctx, pid) 返回的是 CategoryRes结构体：

```type CategoryRes struct { 	*CommonRes 	Data []struct { 		Code       string `json:"code"` 		Level      int    `json:"level"` 		ParentCode string `json:"parentCode"` 		Name       string `json:"name"` 	} `json:"data"` }``

# 进一步优化 批量写入

CategoryRes.Data 就是需要入库的数组，我们直接使用`Data()`函数赋值，进行批量插入就行了。（默认每次插入10条数据，可以通过batch(x)指定每次插入的数据条数）

```go
dao.GomeCategory.Data(res.Data).Insert()

更优雅的写法如下

//获取商品类目接口
func (s *goMeGoodsService) GetCategory() {
	ctx := context.Background()
	// 一级类名 	res, err := gome.Category.Get(ctx)
	if err != nil {
		checkErr(err, "GetCategory AddCategory")
	}
	// 批量插入 优雅 	_, batchErr := dao.GomeCategory.Data(res.Data).Insert()
	if batchErr != nil {
		checkErr(batchErr, "批量更新一级目录失败")
	}
}

可以向上滑，看看优化前的代码是怎么写的。

优化后的代码完全实现了优化代码前的功能，且性能更好，因为使用了批量插入。

总结

避免这种重复定义map的代码， 合理使用gconv对map、结构体、结构体数组进行转换。

不要像下面这样写代码！NO!

//添加分类
func (s *goMeGoodsService) AddCategory(level int, code, name, parent_code string) (id int64, err error) { 	categoryMapping := map[string]interface{
}{ 		"level":       level, 		"code":        code, 		"name":        name, 		"parent_code": parent_code,
} 	sqlRes, err := dao.GomeCategory.Data(categoryMapping).Insert()
if err != nil {
return
} 	id, err = sqlRes.RowsAffected()
if err != nil {
return
}
return
}

要有这种优化代码的意识，当我们意识到重复定义时，就一定有办法优化。

当我们意识到逻辑混乱时，就一定有办法优化结构，混乱的逻辑往往是设计的不合理导致的。

最后

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