if (!type) {
continue; // 如果验证规则不存在，则不处理
}
if (!checker) { // 如果验证规则类不存在，抛出异常
throw {
name: "ValidationError",
message: "No handler to validate type " + type
};
}
result_ok = checker.validate(data[i]); // 使用查到到的单个验证类进行验证
if (!result_ok) {
msg = "Invalid value for *" + i + "*, " + checker.instructions;
this.messages.push(msg);
}
}
}
return this.hasErrors();
},
// helper
hasErrors: function () {
return this.messages.length !== 0;
}
};
然后剩下的工作，就是定义types里存放的各种验证类了，我们这里只举几个例子：
复制代码 代码如下:
// 验证给定的值是否不为空
validator.types.isNonEmpty = {
validate: function (value) {
return value !== "";
},
instructions: "传入的值不能为空"
};
// 验证给定的值是否是数字
validator.types.isNumber = {
validate: function (value) {
return !isNaN(value);
},
instructions: "传入的值只能是合法的数字，例如：1, 3.14 or 2010"
};
// 验证给定的值是否只是字母或数字
validator.types.isAlphaNum = {
validate: function (value) {
return !/[^a-z0-9]/i.test(value);
},
instructions: "传入的值只能保护字母和数字，不能包含特殊字符"
};
使用的时候，我们首先要定义需要验证的数据集合，然后还需要定义每种数据需要验证的规则类型，代码如下：
复制代码 代码如下:
var data = {
first_name: "Tom",
last_name: "Xu",
age: "unknown",
username: "TomXu"
};
validator.config = {
first_name: 'isNonEmpty',
age: 'isNumber',
username: 'isAlphaNum'
};
最后，获取验证结果的代码就简单了：
复制代码 代码如下:
validator.validate(data);
if (validator.hasErrors()) {
console.log(validator.messages.join("\n"));
}
总结
策略模式定义了一系列算法，从概念上来说，所有的这些算法都是做相同的事情，只是实现不同，他可以以相同的方式调用所有的方法，减少了各种算法类与使用算法类之间的耦合。
从另外一个层面上来说，单独定义算法类，也方便了单元测试，因为可以通过自己的算法进行单独测试。
实践中，不仅可以封装算法，也可以用来封装几乎任何类型的规则，是要在分析过程中需要在不同时间应用不同的业务规则，就可以考虑是要策略模式来处理各种变化。
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