অনুগ্রহ করে বিবেচনা করুন, একটি পরিচিতি সিএস কারিকুলাম ক্লাস শেখানোর জন্য হার্পারের প্রয়োজনীয়তা বাস্তব জীবনের প্রকল্পের প্রয়োজনের চেয়ে খুব আলাদা । তার কাজ হ'ল নতুনদেরকে মৌলিক ধারণা (যেমন মডুলারালিটি, প্যারালালিজম, ইন্ডাকশন) শেখানো। যেমনটি এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, ভাষা (এবং দৃষ্টান্ত) চয়নকারী যতটা সম্ভব সামান্য অনুষ্ঠানের (সিনট্যাক্টিকাল এবং ধারণাগত) সাথে এই ধারণাগুলি প্রকাশ করতে পারে। পরিচিতি, সরঞ্জাম সমর্থন, উপলব্ধ গ্রন্থাগারগুলি, সম্পাদন কার্য সম্পাদন ইত্যাদি এ প্রসঙ্গে সম্পূর্ণ অপ্রাসঙ্গিক। সুতরাং দয়া করে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি বিবেচনা করার সময় এটি মাথায় রাখুন ...
দৃশ্য OO যেমন পণ্য হয় বিরোধী মডুলার অন্যান্য ক্লাস নির্ভরতা সংখ্যক থেকে ফলাফল এমনকি বস্তুর ভাল ডিজাইন শ্রেণীর দিয়ে শেষ ঝোঁক। এটি একটি সমস্যা - এমনকি ওওর সমর্থকদের নজরেও - আপনি শেষ বছরগুলিতে নির্ভরতা ইনজেকশন ফ্রেমওয়ার্ক , নিবন্ধ, বই এবং ব্লগ পোস্টগুলির প্রসারকে লক্ষ্য করলে স্পষ্ট হয়ে ওঠে (এছাড়াও মক এবং স্টাবের উত্থান আকর্ষণীয়)।
আরেকটি ইঙ্গিত হ'ল ডিজাইনের প্যাটার্নগুলির গুরুত্ব এবং সেগুলি বাস্তবায়নের জটিলতা - যেমন কিছু অন্যান্য প্রোগ্রামিং প্যারাডিমগুলির তুলনায় - যেমন কারখানা, নির্মাতা, অ্যাডাপ্টার, সেতু, ডেকরেটর, ফ্যাসাদ, কমান্ড, Iterator, মধ্যস্থতা, পর্যবেক্ষক, কৌশল এবং টেমপ্লেট পদ্ধতি এবং সম্ভবত কমপোজিট সমস্তভাবেই ওও কোডের পরিমিতি উন্নতির সাথে সম্পর্কিত।
উত্তরাধিকার হ'ল সমস্যাযুক্ত (যেমন ফ্রেজিলে বেস ক্লাসের সমস্যা ) এবং (সাব-টাইপ) পলিমারফিজম একাধিক শ্রেণীর মধ্যে একটি অ্যালগরিদমের প্রয়োগকে ছড়িয়ে দিতে প্ররোচিত করে, যেখানে পরিবর্তনগুলি পুরো উত্তরাধিকার শৃঙ্খলে (উপরে ও নীচে!) ছড়িয়ে যেতে পারে।
সমান্তরাল বিরোধী হওয়ার অভিযোগ গণনার তুলনায় রাষ্ট্রের জোরের সাথে সম্পর্কিত (যেমন। মিউটিবিলিটি বনাম অপরিবর্তনীয়তা)। প্রাক্তন সাব-কমপুটেশনের নির্ভরতা প্রকাশ করতে আরও জড়িত করে (যা প্যারালালিজমকে হার্পার গ্রহণ করেন!) আপনি সাধারণত যে অবস্থানটি রাষ্ট্র পরিচালিত হয় সেখান থেকে অনুমান করতে পারবেন না (যেমন ফাইলটি যেখানে উদাহরণটি পরিবর্তনশীল ঘোষিত হয়) যা বাইরে অভিনেতাদের বাইরে থাকে সময়ে কোন সময়ে এটি পরিবর্তন করবে।
অপরিবর্তনীয়তা এবং গণনার উপর জোর দেওয়া সাবকম্পিটেশনগুলির নির্ভরতা প্রকাশকে আরও সহজ করে তোলে, কোনও রাজ্য পরিচালনা না থাকায়, কেবল ফাংশন / গণনা যা আপনি যেখানে সাব-কমপুটেশনের নির্ভরতা প্রকাশ করতে চান সেখানে একত্রিত হয়।