


HyperGraph, projek peribadi saya, bertujuan untuk menjadi sistem pengurusan pengetahuan inovatif yang menyepadukan rangkaian rakan ke rakan, teori kategori dan model bahasa peringkat tinggi ke dalam seni bina bersatu. Pada masa ini masih dalam peringkat awal pembuktian konsep, visi HyperGraph adalah untuk merevolusikan cara kami mengatur, berkongsi dan membangunkan pengetahuan kolektif, membolehkan kerjasama yang benar-benar terdesentralisasi sambil melindungi autonomi dan privasi individu. Walaupun belum beroperasi, sistem ini sedang direka bentuk dengan lapisan pelayan yang canggih yang akan menyepadukan pengurusan negeri teragih, pemprosesan acara dan infrastruktur P2P.
Semasa pembangunan HyperGraph, saya baru-baru ini menghadapi beberapa cabaran dengan seni bina modul CLI. Walaupun pelaksanaan awal berfungsi sepenuhnya, beberapa batasannya menjadi semakin jelas apabila projek itu berkembang. Hari ini saya ingin berkongsi mengapa saya memutuskan untuk mencipta semula seni bina CLI dan faedah berbuat demikian.
Seni bina lama dan seni bina baharu
Pelaksanaan CLI awal saya agak mudah - ia mendedahkan secara langsung satu set fungsi dan kelas serta menggunakan aliran permulaan monolitik. Walaupun ini pada mulanya berkesan, saya mula melihat beberapa titik kesakitan:
- Eager Loading: Pelaksanaan asal telah pramuat segala-galanya tanpa mengira komponen yang sebenarnya diperlukan. Ini tidak sesuai untuk prestasi, terutamanya apabila pengguna hanya memerlukan fungsi tertentu.
- Kekurangan fleksibiliti dalam konfigurasi: Konfigurasi bertaburan di bahagian berlainan kod, menjadikannya sukar untuk mengubah suai gelagat tanpa mengubah kod itu sendiri.
- Gandingan ketat: Komponen diganding rapat, menjadikannya lebih sukar untuk menguji dan mengubah suai pelbagai bahagian sistem.
Penyelesaian: Seni Bina CLI Moden
Pelaksanaan baharu memperkenalkan beberapa penambahbaikan utama yang saya sangat teruja:
1. Malas memuatkan menggunakan suntikan kebergantungan
<code>@property def shell(self) -> "HyperGraphShell": if not self._config.enable_shell: raise RuntimeError("Shell is disabled in configuration") if "shell" not in self._components: self.init() return self._components["shell"]</code>
Pendekatan ini bermakna komponen hanya dimulakan apabila benar-benar diperlukan. Ini bukan sahaja mengenai prestasi, tetapi juga menjadikan sistem lebih mudah untuk diselenggara dan diuji.
2. Konfigurasi berpusat
<code>@dataclass class CLIConfig: plugin_dirs: list[str] = field(default_factory=lambda: ["plugins"]) enable_shell: bool = True enable_repl: bool = True log_level: str = "INFO" state_backend: str = "memory" history_file: Optional[str] = None max_history: int = 1000</code>
Mempunyai kelas konfigurasi tunggal yang jelas menjadikannya lebih mudah untuk memahami dan mengubah suai gelagat CLI. Ia juga menyediakan dokumentasi yang lebih baik tentang pilihan yang tersedia.
3. Corak tunggal yang betul
<code>def get_cli(config: Optional[CLIConfig] = None) -> CLI: global _default_cli if _default_cli is None: _default_cli = CLI(config) return _default_cli</code>
Saya melaksanakan corak tunggal yang betul yang masih membenarkan fleksibiliti konfigurasi tanpa memaksa satu kejadian global.
Kelebihan yang dibawa oleh seni bina baharu
Seni bina baharu ini membuka beberapa kemungkinan menarik:
- Sistem Pemalam: Seni bina pemuatan malas menjadikannya lebih mudah untuk melaksanakan sistem pemalam yang berkuasa kerana pemalam boleh dimuatkan atas permintaan.
- Pengujian: Komponen ujian boleh diasingkan dan sistem dikonfigurasikan menjadikannya mudah untuk menyediakan senario ujian yang berbeza.
- Berbilang Antara Muka: Teras CLI yang sama kini boleh menyokong antara muka yang berbeza (shell, REPL, API) dengan mudah tanpa memuatkan komponen yang tidak diperlukan.
- Togol Ciri: Konfigurasikan sistem untuk mendayakan/melumpuhkan ciri dengan mudah tanpa menukar kod.
Melihat masa depan
Perubahan seni bina ini lebih daripada sekadar refactor - ia meletakkan asas untuk pembangunan masa depan HyperGraph. Saya amat teruja tentang kemungkinan menambah ciri yang lebih maju, seperti:
- Pemuatan/pemunggahan dinamik pemalam
- Pelaksanaan antara muka tersuai
- Pengurusan Status Terperinci
- Pengendalian ralat dan pemulihan yang lebih baik
Seni bina baharu menjadikan semua ciri ini lebih mudah untuk dilaksanakan sambil memastikan asas kod bersih dan boleh diselenggara.
Adakah ia lebih kompleks daripada pelaksanaan asal? Ya, ia lebih rumit sedikit. Tetapi kerumitan ini membuahkan hasil dalam fleksibiliti dan kebolehselenggaraan yang lebih baik. Memandangkan HyperGraph terus berkembang, saya percaya asas baharu ini akan menjadikannya lebih mudah untuk menambah fungsi baharu dan menambah baik kefungsian sedia ada.
Atas ialah kandungan terperinci Memodenkan HyperGraph's CLI: Perjalanan Ke Arah Seni Bina yang Lebih Baik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft