CN107967368A - 一种包含数组结构的缓存方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种包含数组结构的缓存方法，通过数据封装类dbWapper获取需要缓存的数据fmPersistentData，进而得到需要缓存的所有关键词fmPersistentKeys，遍历各关键词fmPersistentKeys，当其为数组时，将其中的数值转化为字典结构，并将其存入临时数组，最后将临时数组转化为Json数据，通过KVC机制将Json数据和关键词绑定，将Json数据返回给数据库管理类DBManager进行缓存。本发明，对数组进行处理，将其转换为便于缓存的结构后，再进行缓存处理，实现了包含数组结构情况时的缓存操作，提高了数据处理的兼容性和便利性，可作为缓存的辅助处理模块，供需要应用的场景调用。

Description

一种包含数组结构的缓存方法

技术领域

本发明涉及数据缓存技术领域，具体说是一种包含数组结构的缓存方法。

背景技术

现有的iOS系统中，缓存是不支持数组结构的，因为数组是一个复杂结构，其中还有其他对象，其他对象也可能再包含数组。

在写入缓存时，有些数据是不进行缓存的，例如：只要进行相应的设置，有些属性是可以不缓存的，再例如：只读属性也是不缓存的。这些均是用户可根据需要自行配置的。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种包含数组结构的缓存方法，对数组进行处理，将其转换为便于缓存的结构后，再进行缓存处理，实现了包含数组结构情况时的缓存操作，提高了数据处理的兼容性和便利性，可作为缓存的辅助处理模块，供需要应用的场景调用。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种包含数组结构的缓存方法，其特征在于，包括如下步骤：

创建数据库管理类DBManager，在其中增加一个模块类Model，

在模块类Model中初始化数据封装类dbWapper，

通过数据封装类dbWapper获取需要缓存的数据fmPersistentData，

解析需要缓存的数据fmPersistentData，得到需要缓存的所有关键词fmPersistentKeys，

遍历各关键词fmPersistentKeys，判断关键词对应的数值是否为数组，

如果不是则忽略，

如果是则按下述objtoDictionary步骤处理：

新建临时数组，

遍历关键词对应的数组，判断数组中各数值是否是baseModel的子类，

如果不是则忽略，

如果是则转化该baseModel的子类的数值为字典结构，并将其存入临时数组，

完成遍历关键词对应的数组后，将只包含基本数据结构的临时数组转化为Json数据，

通过KVC机制将Json数据和关键词绑定，

将Json数据返回给数据库管理类DBManager进行缓存。

在上述技术方案的基础上，所述基本数据结构，包括：

整型int，

浮点型，具体包括单精度float、双精度double，

字符型char。

在上述技术方案的基础上，所述数据封装类dbWapper，包括：

临时数组创建方法table()，

插入数据方法insert()，

返回数据方法commit()。

在上述技术方案的基础上，当关键词的子属性为数组时，重复循环调用objtoDictionary步骤处理。

在上述技术方案的基础上，在转化该baseModel子类的对象为字典结构时，

首先获取当前类的所有属性copyPropertyList，

通过遍历操作property_getAttributes获取属性的特性，

当属性的特性为只读特性R时，忽略该属性，不进行缓存处理，否则，通过名称读取操作property_getName获取属性的名称，

通过KVC机制获取属性对应的数值，

检查数值是否为数组，

如果是，则跳转到objtoDictionary步骤处理，

如果不是，判断是否是baseModel的子类，

如果不是，则直接将数值和关键词绑定，

如果是，则调用toDictionary转为基本数据结构，

转化为Json字符串，

通过KVC机制将Json字符串和关键词绑定。

本发明所述的包含数组结构的缓存方法，对数组进行处理，将其转换为便于缓存的结构后，再进行缓存处理，实现了包含数组结构情况时的缓存操作，提高了数据处理的兼容性和便利性，可作为缓存的辅助处理模块，供需要应用的场景调用。

附图说明

本发明有如下附图：

图1本发明的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，本发明所述的包含数组结构的缓存方法，包括如下步骤：

创建数据库管理类DBManager，在其中增加一个模块类Model，

在模块类Model中初始化数据封装类dbWapper，

通过数据封装类dbWapper获取需要缓存的数据fmPersistentData，

解析需要缓存的数据fmPersistentData，得到需要缓存的所有关键词fmPersistentKeys，

遍历各关键词fmPersistentKeys，判断关键词对应的数值是否为数组，

如果不是则忽略，

如果是则按下述objtoDictionary步骤处理：

新建临时数组，

遍历关键词对应的数组，判断数组中各数值是否是baseModel的子类，

如果不是则忽略，

如果是则转化该baseModel的子类的数值为字典结构，并将其存入临时数组，

完成遍历关键词对应的数组后，将只包含基本数据结构的临时数组转化为Json数据，

通过KVC机制将Json数据和关键词绑定，

将Json数据返回给数据库管理类DBManager进行缓存。

在上述技术方案的基础上，所述基本数据结构（基础数据），包括：

整型int，

浮点型，具体包括单精度float、双精度double，

字符型char。

在上述技术方案的基础上，所述数据封装类dbWapper，包括：

临时数组创建方法table()，

插入数据方法insert()，

返回数据方法commit()。

在上述技术方案的基础上，当关键词的子属性为数组时，重复循环调用objtoDictionary步骤处理。

在上述技术方案的基础上，在转化该baseModel子类的对象为字典结构时，

首先获取当前类的所有属性copyPropertyList，

通过遍历操作property_getAttributes获取属性的特性，

当属性的特性为只读特性R时，忽略该属性，不进行缓存处理，否则，通过名称读取操作property_getName获取属性的名称，

通过KVC机制获取属性对应的数值，

检查数值是否为数组，

如果是，则跳转到objtoDictionary步骤处理，

如果不是，判断是否是baseModel的子类，

如果不是，则直接将数值和关键词绑定，

如果是，则调用toDictionary转为基本数据结构，

转化为Json字符串，

通过KVC机制将Json字符串和关键词绑定。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种包含数组结构的缓存方法，其特征在于，包括如下步骤：

创建数据库管理类DBManager，在其中增加一个模块类Model，

在模块类Model中初始化数据封装类dbWapper，

通过数据封装类dbWapper获取需要缓存的数据fmPersistentData，

解析需要缓存的数据fmPersistentData，得到需要缓存的所有关键词fmPersistentKeys，

遍历各关键词fmPersistentKeys，判断关键词对应的数值是否为数组，

如果不是则忽略，

如果是则按下述objtoDictionary步骤处理：

新建临时数组，

遍历关键词对应的数组，判断数组中各数值是否是baseModel的子类，

如果不是则忽略，

如果是则转化该baseModel的子类的数值为字典结构，并将其存入临时数组，

完成遍历关键词对应的数组后，将只包含基本数据结构的临时数组转化为Json数据，

通过KVC机制将Json数据和关键词绑定，

将Json数据返回给数据库管理类DBManager进行缓存。

2.如权利要求1所述的包含数组结构的缓存方法，其特征在于：所述基本数据结构，包括：

整型int，

浮点型，具体包括单精度float、双精度double，

字符型char。

3.如权利要求1所述的包含数组结构的缓存方法，其特征在于：所述数据封装类dbWapper，包括：

临时数组创建方法table()，

插入数据方法insert()，

返回数据方法commit()。

4.如权利要求1所述的包含数组结构的缓存方法，其特征在于：当关键词的子属性为数组时，重复循环调用objtoDictionary步骤处理。

5.如权利要求1所述的包含数组结构的缓存方法，其特征在于：在转化该baseModel子类的对象为字典结构时，

首先获取当前类的所有属性copyPropertyList，

通过遍历操作property_getAttributes获取属性的特性，

当属性的特性为只读特性R时，忽略该属性，不进行缓存处理，否则，通过名称读取操作property_getName获取属性的名称，

通过KVC机制获取属性对应的数值，

检查数值是否为数组，

如果是，则跳转到objtoDictionary步骤处理，

如果不是，判断是否是baseModel的子类，

如果不是，则直接将数值和关键词绑定，

如果是，则调用toDictionary转为基本数据结构，

转化为Json字符串，

通过KVC机制将Json字符串和关键词绑定。