Python の Design Pattern と Appearance Pattern は、結合を減らすためにコード管理のために複数のモジュールを分割することを推奨しています。
アプリケーションの機能:
多くの複雑で小さな関数を呼び出す必要があり、これらの呼び出しがある程度関連している場合、つまり 1 つの呼び出しが連続している場合。
構造的特徴:
元の複雑で多数の呼び出しを 1 つのエントリ クラスに統合します。今後は、この 1 つのエントリを通じてのみ呼び出すことができます。
コード構造の例:
class ModuleOne(object): def Create(self): print 'create module one instance' def Delete(self): print 'delete module one instance' class ModuleTwo(object): def Create(self): print 'create module two instance' def Delete(self): print 'delete module two instance' class Facade(object): def init(self): self.module_one = ModuleOne() self.module_two = ModuleTwo() def create_module_one(self): self.module_one.Create() def create_module_two(self): self.module_two.Create() def create_both(self): self.module_one.Create() self.module_two.Create() def delete_module_one(self): self.module_one.Delete() def delete_module_two(self): self.module_two.Delete() def delete_both(self): self.module_one.Delete() self.module_two.Delete()
はエージェントパターンに似ていますが、違いは、出現パターンがサブシステムの各モジュールの機能を表すだけでなく、サブシステムの観点からも表現されることです。サブシステムの結合 各モジュールの機能は、外部世界に対してより高いレベルの インターフェース を提供するため、サブシステム レベルのニーズを意味的によりよく満たすことができます。
システム機能の継続的な拡張に伴い、結合を減らし、システム コードの複雑さを軽減し、保守性を向上させるためにシステムを複数のサブシステムまたはサブモジュールに分割する必要がある場合、通常はエージェント モードが機能します。
別の例を見てみましょう:
class small_or_piece1: def init(self): pass def do_small1(self): print 'do small 1' class small_or_piece_2: def init(self): pass def do_small2(self): print 'do small 2' class small_or_piece_3: def init(self): pass def do_small3(self): print 'do small 3' class outside: def init(self): self.small1 = small_or_piece1() self.small2 = small_or_piece_2() self.small3 = small_or_piece_3() def method1(self): self.small1.do_small1() ##如果这里调用的不只2两函数,作用就显示出来了,可以把原本复杂的函数调用关系清楚化,统一化 self.small2.do_small2() def method2(self): self.small2.do_small2() self.small3.do_small3() if name == 'main': osd = outside() osd.method1() osd.method2()
結果:
do small 1 do small 2 do small 2 do small 3
以上がPythonのデザインパターンを学ぶための「Appearance Pattern」の紹介例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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