戴夫·托马斯（Dave Thomas）的数据处理卡塔（Kata）的快速解决方案（3）

戴夫·托马斯（Dave Thomas）的数据处理卡塔（Kata）的快速解决方案（3）

保持干燥

在第3部分中，要求我们从第1部分和第2部分中干燥（不要重复自己）代码。我的完整解决方案可以在这里找到。

拿起先前编写的两个程序，并尽可能多地分解出通用代码，剩下两个较小的程序和某种共享功能。

第1部分和第2部分中的分配非常相似。 每一项都要求我们加载文件，将文件的文本提取到表中，清理每一行，选择我们感兴趣的列，然后查找并打印两列之间的差异最小的行名。

我将Dave的说明解释为“留给您两个小程序”，意味着我应该创建我的“ Executor”结构的两个版本，一个用于天气，另一个用于足球数据。 在一个实际的项目中，我将合并为一个结构，该结构接受闭包作为两种数据类型之间不同的每种方法的参数。

考虑到我略微潮湿的“法律法规”方法，有两种方法需要重构。

removeUnneededColumns（）

由于每个文件都有我们需要使用的不同列，因此不再可以对其进行硬编码。 我的方法是包括一个validColumnIndexes：[Int]参数。 然后，我们遍历每个索引并返回该行中单元格的映射。

 静态函数removeUnneededColumns（fromTable表：[[String]]，validColumnIndexes：[Int]）-> [[String]] { 

 返回table.map {（行：[String]）在 

 返回takeNeededColumns（行：行，有效列索引：有效列索引） 

  } 

  } 

 私有静态函数takeNeededColumns（行：[String]，validColumnIndexes：[Int]）-> [String] { 

 返回validColumnIndexes.map {row [$ 0]} 

  } 

。评估（）

我们的评估方法也需要更改，因为在接受特定类型的数组之前。 为了解决这个问题，我创建了WeatherRecord和FootballResult都符合的DifferenceCalculatable协议。

 协议差异可计算{ 

  var名称：字符串{get} 

  var差异：Double {get} 

  } 

这样一来，我们就可以创建一个通用的评估方法，该方法的类型必须限制在DifferenceCalculatable中，从而可以访问.difference和.name，

 静态函数评价（项：[元素]）->字符串？  { 

 令lettDelta = items.minElement {$ 0.difference <$ 1.difference} 

 警卫队让名字= minimumDelta？.name其他{返回nil} 

 返回“ \（名称）” 

  } 

符合DifferenceCalculatable意味着我必须将WeatherRecord的let dayOfMonthIndex：Int更改为name：String及其相应的init方法。

记得要保持干燥