


Hintergrund
Ich arbeite derzeit an einem UI-Framework namens Zenaura, das auf Pyodide aufbaut. Kürzlich ist mir aufgefallen, dass die Builder-Oberfläche – die Hauptmethode, mit der Benutzer UI-Elemente erstellen – etwas zu komplex und unattraktiv war. Es abstrahiert zwar die zugrunde liegende, umständlichere Schnittstelle für die Interaktion mit der virtuellen DOM-Datenstruktur „Node“ von Zenaura, war aber dennoch nicht zufriedenstellend. Ich wollte die Dinge vereinfachen und den Benutzern ein übersichtlicheres, intuitiveres Erlebnis bieten und gleichzeitig den Grundstein für die potenzielle Entwicklung eines Compilers für eine völlig neue Syntax legen. Etwa so:
div(attr1=val1, child1, child2, child3)
Problemstellung
Die aktuelle Builder-Oberfläche ist zu niedrig und benutzerfreundlich. Benutzer sollten mit so etwas nicht interagieren müssen:
builder = Builder(name__) if children: builder.with_children(*children) if attributes: builder.with_attributes(**attributes) if text: builder.with_text(text) # print("data", builder.node.children, builder.node.attributes) return builder.build()
Stattdessen sollten sie in der Lage sein, eine sauberere, besser lesbare Syntax zu verwenden wie:
div(id="some-id", h1("text"), p("text"))
Wenn man sich die MDN-Dokumente ansieht, gibt es 91 HTML-Tags mit der Möglichkeit von Ergänzungen oder veralteten Tags. Ich habe zunächst darüber nachgedacht, den Code dynamisch zu generieren, um diesen Prozess zu vereinfachen, aber obwohl es funktioniert, ist es nicht die praktischste Lösung. Das Hauptziel bestand darin, Dokumentzeichenfolgen anzuzeigen, wann immer ein Benutzer eine Funktion aufruft. Der dynamisch generierte Ansatz bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich, beispielsweise das Fehlen einer automatischen Vervollständigung.
Der dynamische Ansatz
Hier ist der dynamisch generierte Code, mit dem ich experimentiert habe:
tag_config = { # root elements "html": "nestable", "main": "nestable", "body": "nestable", } tags_factory = { "nestable": lambda name__: f""" {name__} = partial(nestable, "{name__}") {name__}.__doc__ = nestable.__doc__ """, "textable": lambda name__: f""" {name__} = partial(textable, "{name__}") """, "self_closing": lambda name__: f""" {name__} = partial(self_closing, "{name__}") """, "nestable_no_attrs": lambda name__: f""" {name__} = partial(nestable_no_attrs, "{name__}") """ } for k, v in tag_config.items(): exec(tags_factory[v](k), globals())
Dies funktioniert hinsichtlich der Funktionalität gut, mangelt es jedoch an der Benutzerfreundlichkeit. Der Hauptnachteil ist das Fehlen einer automatischen Vervollständigung, da der Code zur Laufzeit eingefügt wird. Allerdings sind HTML-Tags selbst relativ einfach, sodass dies vorerst kein so großes Problem darstellt.
Vorteile und Einschränkungen
Einer der wesentlichen Vorteile dieses Ansatzes ist die Flexibilität. Das Unterstützen oder Verwerfen eines HTML-Elements in Zenaura ist so einfach wie das Hinzufügen oder Entfernen eines Schlüssel-Wert-Paares aus dem tag_config-Wörterbuch. Dies ist eine einfache Möglichkeit, sich im Laufe der Zeit an Änderungen in HTML-Tags anzupassen.
Außerdem bestehen die einzigen Einschränkungen in der automatischen Vervollständigung und der Anzeige von Dokumentzeichenfolgen für Benutzer. Ich denke, dass dies ein Kompromiss ist, der in Ordnung ist, da HTML-Elemente ziemlich einfach sind.
Der Nachteil liegt jedoch in der Benutzerfreundlichkeit: Ohne automatische Vervollständigung können Benutzer bei der Interaktion mit der Benutzeroberfläche vor Herausforderungen stehen. Dennoch glaube ich, dass dies ein guter Ausgangspunkt ist, um mit neuen Möglichkeiten zum Umgang mit Tag-Elementen in Zenaura zu experimentieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDieses Laufzeit-Metaprogrammierungsmuster in Python ist interessant. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool
