Natuurlijk! Hier is een overzicht van een modulaire, herbruikbare softwarecomponent inclusief architectuur, interfaces en een voorbeeldimplementatie in Python. **Architectuur:** - **Modulaire structuur:** De component wordt opgebouwd uit losse modules die elk een specifieke functionaliteit bieden. - **Interface-gebaseerd:** Elke module communiceert via duidelijk gedefinieerde interfaces, waardoor ze eenvoudig kunnen worden vervangen of uitgebreid. - **Configuratie:** De component is configureerbaar, zodat het in verschillende toepassingen kan worden aangepast. - **Herbruikbaarheid:** Ontworpen om zonder veel wijzigingen in verschillende projecten te kunnen worden ingezet. --- ### 1. Architectuurdiagram (vereenvoudigd) ``` +-------------------------+ | Main Module | | | | - Laadt configuratie | | - Initialiseert modules| | - Stuurt data en comm. | +------------+------------+ | v +-------------------------+ | Module Interface | | - Methoden definieren | +-------------------------+ | v +-------------------------+ | Concrete Module Implementatie | | - Logica / Functionaliteit | +-------------------------+ ``` --- ### 2. Interfaces Gebruik abstracte basisklassen of protocollen (Python 3.8+ met `abc`) om interfaces te definiëren. ```python from abc import ABC, abstractmethod class ModuleInterface(ABC): @abstractmethod def start(self): pass @abstractmethod def stop(self): pass @abstractmethod def process(self, data): pass ``` --- ### 3. Voorbeeldimplementatie in Python Hier een eenvoudige modulair component dat bijvoorbeeld data verwerkt en kan worden hergebruikt: ```python from abc import ABC, abstractmethod # Interface definitie class ModuleInterface(ABC): @abstractmethod def start(self): pass @abstractmethod def stop(self): pass @abstractmethod def process(self, data): pass # Een concrete implementatie van de module class DataProcessor(ModuleInterface): def __init__(self, factor=1): self.factor = factor self.active = False def start(self): self.active = True print("DataProcessor gestart.") def stop(self): self.active = False print("DataProcessor gestopt.") def process(self, data): if not self.active: raise RuntimeError("Module is niet actief. Roep start() aan.") # Voorbeeldverwerking: vermenigvuldig data met factor result = [x * self.factor for x in data] print(f"Verwerkte data: {result}") return result # Gebruik in een toepassing if __name__ == "__main__": processor = DataProcessor(factor=10) processor.start() sample_data = [1, 2, 3, 4, 5] processed = processor.process(sample_data) processor.stop() ``` --- ### Samenvatting - **Architectuur:** Een hoofdmodule die verschillende implementaties kan laden via interfaces. - **Interfaces:** Duidelijk gedefinieerde abstracte klassen voor consistentie. - **Herbruikbaarheid:** Door abstractie en modulariteit kunnen de componenten in diverse toepassingen worden ingezet, bijvoorbeeld voor data verwerking, communicatie, logging, etc. Wil je de component verder uitbreiden of aanpassen voor specifieke toepassingen?

Zeker, ik help je graag een modulair softwarecomponent te ontwikkelen. Hieronder beschrijf ik de architectuur, interfaces en geef een voorbeeldimplementatie in Python. ## Architectuur **Basisprincipes:** - **Enkele verantwoordelijkheid**: Elk component heeft één duidelijke taak - **Loose coupling**: Minimale afhankelijkheden tussen componenten - **Dependency Injection**: Afhankelijkheden worden van buitenaf aangeleverd - **Interface-gebaseerd**: Duidelijke contracten tussen componenten **Lagenarchitectuur:** 1. **Interface Layer**: Definieert de contracten 2. **Implementation Layer**: Concrete implementaties 3. **Service Layer**: Gebruik van de componenten ## Interfaces ```python from abc import ABC, abstractmethod from typing import Protocol, Generic, TypeVar T = TypeVar('T') U = TypeVar('U') # Basis interface voor alle componenten class IComponent(Protocol): def initialize(self, config: dict) -> None: """Initialiseer het component met configuratie""" pass def cleanup(self) -> None: """Opruimen van resources""" pass # Interface voor data processing componenten class IDataProcessor(Generic[T, U], IComponent, Protocol): @abstractmethod def process(self, data: T) -> U: """Verwerk data en retourneer resultaat""" pass # Interface voor data validators class IValidator(Generic[T], IComponent, Protocol): @abstractmethod def validate(self, data: T) -> bool: """Valideer data en retourneer boolean""" pass ``` ## Voorbeeldimplementatie: Data Transformer Component ```python import json from datetime import datetime from typing import Dict, Any, List, Optional import logging # Configuratie management class ComponentConfig: def __init__(self, config_dict: Dict[str, Any]): self._config = config_dict def get(self, key: str, default: Any = None) -> Any: return self._config.get(key, default) # Basis component klasse class BaseComponent: def __init__(self): self._logger = logging.getLogger(self.__class__.__name__) self._initialized = False def initialize(self, config: Dict[str, Any]) -> None: self.config = ComponentConfig(config) self._initialized = True self._logger.info(f"Component {self.__class__.__name__} geïnitialiseerd") def cleanup(self) -> None: self._initialized = False self._logger.info(f"Component {self.__class__.__name__} opgeruimd") def _check_initialized(self) -> None: if not self._initialized: raise RuntimeError("Component niet geïnitialiseerd") # Concrete implementatie - JSON Transformer class JSONTransformer(BaseComponent, IDataProcessor[str, Dict[str, Any]]): def __init__(self): super().__init__() self._date_format = "%Y-%m-%d" def initialize(self, config: Dict[str, Any]) -> None: super().initialize(config) self._date_format = self.config.get('date_format', self._date_format) def process(self, json_string: str) -> Dict[str, Any]: self._check_initialized() try: data = json.loads(json_string) return self._transform_data(data) except json.JSONDecodeError as e: self._logger.error(f"Ongeldige JSON: {e}") raise ValueError(f"Ongeldige JSON: {e}") def _transform_data(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """Transformeer data volgens configuratie""" transformed = data.copy() # Voorbeeld transformatie: datum formattering if 'date' in transformed: try: transformed['date'] = datetime.strptime( transformed['date'], self._date_format ).isoformat() except ValueError: self._logger.warning("Kon datum niet formatteren") return transformed # Validator implementatie class DataValidator(BaseComponent, IValidator[Dict[str, Any]]): def __init__(self): super().__init__() self.required_fields: List[str] = [] def initialize(self, config: Dict[str, Any]) -> None: super().initialize(config) self.required_fields = self.config.get('required_fields', []) def validate(self, data: Dict[str, Any]) -> bool: self._check_initialized() for field in self.required_fields: if field not in data: self._logger.warning(f"Verplicht veld ontbreekt: {field}") return False return True # Factory voor component creatie class ComponentFactory: @staticmethod def create_component(component_type: str, config: Dict[str, Any]) -> IComponent: components = { 'json_transformer': JSONTransformer, 'data_validator': DataValidator } if component_type not in components: raise ValueError(f"Onbekend component type: {component_type}") component = components[component_type]() component.initialize(config) return component ``` ## Gebruiksvoorbeeld ```python def main(): # Configuratie transformer_config = { 'date_format': '%Y-%m-%d', 'log_level': 'INFO' } validator_config = { 'required_fields': ['id', 'name', 'date'], 'log_level': 'WARNING' } # Componenten initialiseren try: transformer = ComponentFactory.create_component( 'json_transformer', transformer_config ) validator = ComponentFactory.create_component( 'data_validator', validator_config ) # Voorbeeld data verwerking json_data = '{"id": 1, "name": "Test", "date": "2024-01-15", "value": 42}' # Verwerk data processed_data = transformer.process(json_data) print(f"Verwerkte data: {processed_data}") # Valideer data is_valid = validator.validate(processed_data) print(f"Data valid: {is_valid}") finally: # Opruimen transformer.cleanup() validator.cleanup() if __name__ == "__main__": main() ``` ## Testen ```python import unittest class TestJSONTransformer(unittest.TestCase): def setUp(self): self.transformer = JSONTransformer() self.transformer.initialize({'date_format': '%Y-%m-%d'}) def test_valid_json_processing(self): test_data = '{"name": "test", "date": "2024-01-15"}' result = self.transformer.process(test_data) self.assertIn('date', result) self.assertTrue(isinstance(result['date'], str)) def tearDown(self): self.transformer.cleanup() # Voer tests uit if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` ## Best practices voor hergebruik 1. **Dependency Injection**: Gebruik configuratie voor aanpassingen 2. **Error Handling**: Goede foutafhandeling en logging 3. **Documentatie**: Duidelijke docstrings en type hints 4. **Testing**: Uitgebreide unit tests 5. **Configuratie**: Externe configuratiebestanden ondersteunen 6. **Logging**: Gestructureerde logging voor monitoring Dit ontwerp zorgt voor maximale herbruikbaarheid en onderhoudbaarheid van je softwarecomponenten.