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四、Long Parameter List（過長參數列）

太長的參數列難以理解，太多參數會造成前後不一致、不易使用。

1、一般情況來說，如果參數多於3個，就可以考慮使用對象了。將函數所需要的參數封裝在一個新類中，將這個類當做參數。

2、如果方法的參數數目不定，且參數類型一致，也可以使用params關鍵字，減少重覆參數。

只需要傳給函數足夠的、讓其可以從中獲取自己需要的東西就行了

五、Divergent Change（發散式變化）

通俗地說，就是某個類經常因為不同的原因在不同的方向上發生變化（一個類受多種變化的影響）。

此時我們要做的就是找出某特定原因而造成的所有變化，然後將他們提煉到另一個類中。

針對某一外界變化的所有修改，只應發生在單一類中，而這個類中所有的內容都應反映此變化

六、Shotgun Surgery（霰彈式變化）

這種情況與Divergent Change恰恰相反。遇到某種變化，都必須在許多不同的類內做出許多小修改（一種變化引發多個類相應修改）。

把所有需要修改的代碼放進同一個類中。如果暫時沒有合適的類可以安置這些代碼，就創造一個。

Shotgun Surgery和Divergent Change你都需要適時整理重構代碼，讓“外界變化”和“需要修改的類”趨於一一對應。

七、Feature Envy（依戀情結）

 這種壞味道主要在於：一個函數使用其他類屬性比使用自身類屬性還要多。換句話說，就是某個函數為了計算某個值，從另一個對象那兒調用幾乎半打的取值函數。

 療法也顯而易見，就是把這部分代碼提煉到單獨的函數中，然後將函數再移到它該在的地方。

 當然了，並非所有情況都這麼簡單。一個函數往往會用到幾個類的功能，那麼它究竟魂歸何處？原則就是：判斷哪個類擁有最多被此函數使用的數據，然後就把這個函數和那些數據擺在一起。

將數據和對數據的操作行為包裝在一起

八、Data Clumps（數據泥團）

兩個類中有相同的欄位、許多函數簽名中有相同的參數。

找出這些數據以欄位形式出現的地方，將它們提煉到一個獨立的對象中。要是想縮減參數可以考慮以一個對象取代這些參數。

總是綁在一起的數據應該擁有屬於它們自己的對象

To Be Continued...