پیاده سازی معماری bloC  در فلاتر  (برای پروژه های بزرگ چه مزیتی دارد)

پیاده سازی معماری bloc در فلاتر یک رویکرد مدیریتی وضعیت (State Management) است که بر پایه جداسازی منطق کسب‌وکار از رابط کاربری (UI) از طریق جریان‌های داده (Streams) و سینک‌ها (Sinks) بنا شده است. در این معماری، سه جزء اصلی Events (رویدادها)، BLoC و States (وضعیت‌ها) وجود دارد. در این مقاله به شما می گوییم که معماری بلاک در فلاتر چیست؟ چه اهمیتی دارد و به مزایا و چگونگی انجام آن می پردازیم. 

معرفی Bloc 

کتابخانه Bloc در فلاتر، یک پیاده‌سازی عملی و محبوب از معماری BLoC است که توسعه‌دهندگان را در مدیریت وضعیت برنامه و جدا کردن منطق کسب‌وکار از لایه‌های نمایشی یاری می‌ دهد. این کتابخانه با فراهم کردن ویجت‌هایی مانند BlocBuilder، BlocListener و Cubit، روند ساخت و مدیریت وضعیت‌های پیچیده و چندگانه را ساده‌تر می‌ کند و باعث می‌ شود کدهای پروژه تمیز، منظم و قابل تست باشند.

در اصل، Bloc فایل‌های کد را برای هر بخش از اپلیکیشن به صورت جداگانه مدیریت می‌ کند که می‌تواند رویدادهای کاربران را دریافت کرده، منطق مورد نیاز برای پردازش این رویدادها را اجرا کند و در نهایت وضعیت جدید را منتشر کند؛ بدون اینکه مقاطع دیگر برنامه دخالت مستقیم داشته باشند. این معماری، توسعه‌دهندگان را قادر می‌ سازد تا توسعه و نگهداری اپلیکیشن‌هایی با کدهای خوانا، مقیاس‌پذیر و مطمئن داشته باشند. افراد حرفه‌ای که به طراحی اپلیکیشن در مشهد می پردازند باید به معماری bloc در فلاتر بسیار اهمیت می دهند؛ به طور مثال این افراد به ساخت فروشگاه اینترنتی با فلاتر می پردازند. 

نحوه کار Bloc

نحوه کارکرد اصلی کتابخانه BLoC در فلاتر بر پایه جریان‌های داده (Streams) و الگوی رویداد-وضعیت (Event-State Pattern) بنا شده است که آن را بسیار پیش‌بینی‌پذیر و قابل مدیریت می‌ کند. در کنار داشتن ایده ساخت اپلیکیشن باید حتما نحوه کار با BLoC را بلد بود. معماری تمیز در فلاتر طی چند مرحله انجام می شود که عبارتند از:

آغاز با یک رویداد (Event)

این فرآیند همیشه با یک تعامل در رابط کاربری (UI) آغاز می‌ شود؛ به طور مثال کاربر روی یک دکمه "ورود" کلیک می‌ کند یا یک متن را در یک فیلد ورودی تغییر می‌ دهد. این عمل به عنوان یک Event تعریف شده و به داخل BLoC فرستاده می‌ شود. این Event یک شیء (Object) است که هدف عملیات را مشخص می‌ کند.

پردازش توسط BLoC

BLoC (که درون خود از یک StreamController استفاده می‌کند) این Event را از استریم ورودی دریافت می‌ کند. BLoC به این Event گوش می‌ دهد و سپس منطق کسب‌وکار تعریف شده برای آن Event خاص را اجرا می‌ کند. این موضوع می‌ تواند شامل موارد زیر باشد:

• اعتبارسنجی داده‌های ورودی.
• فراخوانی یک API برای احراز هویت.
• بروزرسانی یک دیتابیس محلی.

انتشار وضعیت جدید (State)

پس از اتمام موفقیت‌آمیز یا ناموفق منطق داخلی، BLoC یک State جدید تولید می‌ کند. State نشان‌دهنده وضعیت فعلی برنامه پس از وقوع آن Event است (مثلاً LoginLoadingState، LoginSuccessState یا LoginErrorState). این State جدید به استریم خروجی BLoC اضافه می‌ شود.

واکنش ویجت‌ها (UI Reaction)

ویجت‌های UI که با استفاده از ابزارهایی مانند BlocBuilder یا BlocConsumer به BLoC متصل شده‌اند، به طور خودکار به State جدید منتشر شده واکنش نشان می‌ دهند. 

• اگر State برابر با LoginLoadingState باشد، ویجت ممکن است یک نشانگر پیشرفت (CircularProgressIndicator) را نمایش دهد.
• اگر State برابر با LoginSuccessState باشد، ویجت ممکن است کاربر را به صفحه اصلی هدایت کند.

این چرخه یک جریان دو طرفه کنترل‌شده را ایجاد می‌ کند؛ بدین شکل که UI فقط Events را به BLoC می‌ فرستد و BLoC از طریق States به UI بازخورد می‌ دهد. این جداسازی این تضمین را می دهد که منطق برنامه از نحوه نمایش آن کاملاً مستقل است و هرگونه تغییر وضعیت از یک مسیر مشخص و قابل ردیابی عبور می‌ کند.

پیاده‌سازی معماری BLoC در فلاتر، فراتر از صرفاً مدیریت وضعیت (State Management)، یک استراتژی برای افزایش پایداری، قابلیت نگهداری و مقیاس‌پذیری نرم‌افزار در بلندمدت است.

مزایای استفاده از BLoC در پروژه‌های فلاتر

مزایای اصلی استفاده از BLoC در پروژه‌های فلاتر بسیار است. چنانچه طراحی اپلیکیشن با فلاتر انجام شود، مزایای آن را به خوبی درک می کنید. مهمترین مزایای استفاده از BLoC شامل موارد زیر می شود. 

• جداسازی کامل مسئولیت‌ها (Separation of Concerns): ویجت‌های فلاتر دیگر نیازی به دانستن نحوه محاسبه یا دریافت داده‌ها ندارند؛ آن‌ها فقط وضعیت (State) را نمایش می‌ دهند. این امر باعث می‌ شود UI ساده، سبک و متمرکز بر رندرینگ باقی بماند، در حالی که منطق پیچیده در کلاس‌های BLoC ایزوله می‌شود.
• قابلیت تست‌پذیری عالی (Superior Testability): می‌توان BLoCK ها را بدون نیاز به فلاتر یا رندر کردن هیچ ویجتی (Unit Testing) تست کرد. کافی است یک یا چند Event به BLoC تزریق کنید و مطمئن شوید که خروجی State‌ها دقیقاً مطابق انتظار شما باشد. این امر به شدت اطمینان از صحت عملکرد کد را بالا می‌ برد.
• جریان داده قابل پیش‌بینی و ردیابی (Predictable Data Flow): هر تغییری در رابط کاربری (Event) منجر به یک تغییر وضعیت مشخص (State) می‌شود. این قابلیت ردیابی، دیباگ کردن (Debugging) را بسیار ساده‌تر می‌کند، زیرا توسعه‌دهنده دقیقاً می‌داند کدام ورودی (Event) منجر به کدام خروجی (State) شده است.
• مدیریت وضعیت‌های پیچیده و همزمان: با استفاده از Stream ها، BLoC می‌تواند چندین State مختلف را در طول یک تعامل (مثلاً لودینگ، موفقیت، خطا، و بازگشت به حالت اولیه) به صورت متوالی منتشر کند و UI را قدم به قدم به‌روز نگه دارد. این کار در مقایسه با رویکردهای مبتنی بر setState بسیار تمیزتر است.
• مقیاس‌پذیری و نگهداری آسان (Scalability and Maintainability): وقتی کد در کلاس‌های مجزا (Event، State، BLoC) سازماندهی می‌ شود، یافتن، اصلاح یا افزودن ویژگی‌های جدید بسیار آسان‌تر است. یک توسعه‌دهنده جدید می‌ تواند به سرعت با بررسی کلاس BLoC مربوطه، متوجه شود که منطق یک بخش خاص از برنامه چگونه کار می‌کند.
• ابزارهای غنی اکوسیستم: استفاده از ابزارهایی مانند BlocObserver برای لاگ کردن تمام Events و States در تمام برنامه، یا استفاده از BlocSelector برای رندر کردن تنها زمانی که بخش کوچکی از State تغییر کرده، به بهینه‌سازی و مانیتورینگ بهتر برنامه کمک می‌ کند.

بیشتر بخوانید: ویژگی های اپلیکیشن خوب

هوش مصنوعی در فلاتر

هوش مصنوعی در فلاتر به معنای ادغام قابلیت‌های هوشمند، مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی یا بینایی ماشین، در اپلیکیشن‌های موبایل، وب و دسکتاپی است که با فلاتر توسعه داده شده‌اند.

پیاده‌سازی AI در فلاتر معمولاً شامل استفاده از پکیج‌های دارت برای تعامل با مدل‌های محلی (TFLite) یا برقراری تماس‌های API برای دسترسی به مدل‌های قدرتمند مبتنی بر ابر است. چند نکته کلیدی در مورد پیاده‌سازی هوش مصنوعی (AI) در فلاتر عبارتند از:

• اجرای محلی (On-Device): از مدل‌های سبک‌وزن یادگیری ماشین (مانند مدل‌های TensorFlow Lite) استفاده می‌شود که می‌توانند مستقیماً روی دستگاه کاربر اجرا شوند. این کار تاخیر (Latency) را کاهش داده و حریم خصوصی را بهبود می‌بخشد. پکیج‌هایی مانند tflite_flutter برای این کار مفید هستند.

• استفاده از سرویس‌های ابری (Cloud-Based): برای مدل‌های پیچیده‌تر و سنگین‌تر، منطق هوش مصنوعی در سرویس‌های ابری (مانند Google Cloud AI، AWS SageMaker یا APIهای OpenAI) میزبانی می‌شود و فلاتر از طریق API ها با آن‌ها ارتباط برقرار می‌کند.

• ابزارهای فلاتر: فلاتر به دلیل قابلیت‌های بالا در اتصال به پلتفرم‌های بومی (Native) و اکوسیستم گسترده پکیج‌های دارت، بستر خوبی برای ارتباط با هر دو روش بالا فراهم می‌کند. همچنین، فلاتر می‌تواند برای ساخت رابط کاربری ویژوال برای نمایش خروجی‌های هوش مصنوعی (مثلاً نمایش نتایج تشخیص اشیاء) استفاده شود.

سخن پایانی

معماری bloc در فلاتر  بسیار مهم بوده و در ایجاد یک زیرساخت قوی و مبتنی بر تست نهفته است که از بهم‌ریختگی کد (Code Spaghettification) در پروژه‌های بزرگ جلوگیری کرده و توسعه را به سمت نظم و استاندارد پیش می‌ برد. با پیاده‌سازی این معماری، منطق کسب‌وکار از رابط کاربری کاملاً تفکیک می‌ شود و همین جداسازی، امکان تست و به‌روزرسانی بخش‌های مختلف برنامه را به‌صورت مستقل فراهم می‌ کند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان قادر خواهند بود بدون تأثیر بر سایر بخش‌ها، منطق یا رابط کاربری را اصلاح و آزمایش کنند که این موضوع پایداری و قابلیت توسعه برنامه را دوچندان می‌ سازد. شرکت رایا پارس با شعار تلفیق دانش و استراتژی به مشاوره کسب و کار در مشهد می پردازد که می توانید در این حوزه کمک بگیرید.