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Hypergraph,我的个人知识管理系统项目,旨在整合点对点网络、范畴论和高级语言模型于一体。目前仍处于早期开发阶段,但其目标是革新集体知识的组织、共享和发展方式,实现真正的去中心化协作,同时保障个人自主权和隐私。 该系统正构建一个复杂的服务层,包含分布式状态管理、事件处理和P2P基础设施。
在Hypergraph的开发过程中,我最近对CLI模块的架构进行了重大改进。最初的实现虽然能用,但存在一些限制,随着项目发展日益凸显。本文将探讨我重构CLI架构的原因以及带来的益处。
最初的CLI实现非常简单直接——直接暴露一组函数和类,并采用整体初始化方式。然而,这带来了几个问题:
新的CLI实现引入了以下关键改进:
@property def shell(self) -> "hypergraphshell": if not self._config.enable_shell: raise runtimeerror("shell is disabled in configuration") if "shell" not in self._components: self.init() return self._components["shell"]
通过依赖注入,组件仅在实际使用时才进行初始化,提升了性能,并简化了维护和测试。
@dataclass class cliconfig: plugin_dirs: list[str] = field(default_factory=lambda: ["plugins"]) enable_shell: bool = true enable_repl: bool = true log_level: str = "info" state_backend: str = "memory" history_file: optional[str] = none max_history: int = 1000
集中式配置类使得理解和修改CLI行为更加容易,并提供了更好的选项文档。
def get_cli(config: Optional[CLIConfig] = None) -> CLI: global _default_cli if _default_cli is None: _default_cli = CLI(config) return _default_cli
采用适当的单例模式,在保证配置灵活性的同时,避免了强制使用全局单例实例。
新架构带来了诸多可能性:
未来展望:
虽然新架构比旧架构复杂一些,但这种复杂性换来了更高的灵活性和可维护性。我相信,这将为Hypergraph的持续开发提供坚实的基础。
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