tp3.2 里M与D方法的区别

本文详细介绍了ThinkPHP框架中M方法与D方法的区别及其应用场景。M方法适用于基础模型的快速实例化,适合简单的CURD操作;D方法则用于实例化包含复杂业务逻辑的自定义模型类。

M方法和D方法的区别

ThinkPHP 中M方法和D方法都用于实例化一个模型类,M方法 用于高效实例化一个基础模型类,而 D方法 用于实例化一个用户定义模型类。

使用M方法

如果是如下情况,请考虑使用 M方法:

对数据表进行简单的 CURD 操作而无复杂的业务逻辑时
只有个别的表有较为复杂的业务逻辑时,将 M方法 与实例化 CommonModel 类进行结合使用
M方法 甚至可以简单看着就是对参数表名对应的数据表的操作:

$User = M('User'); 

使用D方法

如果是如下情况,请考虑使用 D方法:

需要使用 ThinkPHP 模型中一些高级功能如自动验证功能(create()方法中实现)、关联模型等
业务逻辑比较复杂,且涉及的表众多
将业务逻辑定义在了自定义的模型类里面(Lib/Model目录下),而想在操作中实现这些业务逻辑
另外 D方法 不支持跨项目调用,需要使用:

// 实例化 Admin 项目下面的 User 模型 $User = D('Admin.User');       
// 启用了项目分组 
$User = D('User', 'Admin');    

提示:
启用了项目分组后,Model 类并不必然对应着项目分组。多个项目组之间共有的模型类,统一放在 Model 目录下,可以直接使用D(‘ModelName’) 实例化。而 D(‘User.UserInfo’) 并不表示 User 一定是一个项目分组,也可以仅仅是对 Model 下文件的一个分类目录,D(‘User.UserInfo’) 实例化的是 User 目录下的 UserInfo 模型类。

总结

M方法 和 D方法 都可以在模型类文件不存在的情况下直接使用的,但显然 M方法 更高效;但要使用模型类里面业务逻辑,就必须使用 D方法。

一个比较形象的比喻就是:M方法 就如一台刚装好操作系统的电脑,只能使用一些基本功能;而 D方法 就如在装好的系统上再安装了一些如 Office、QQ 等应用软件,功能更加强大,同时整个电脑运行速度也变慢了。

以上是对 M方法和D方法区别的一些总结,M方法 和 D方法 要根据实际情况来具体选择

***************************master_pro set pp/1*1000/; set p(pp); set pi(pp); pi(&#39;1&#39;)=yes; p(&#39;1&#39;)=yes; parameter cp(pp)/ 1 100 /; parameter tp(pp)/ 1 0 /; parameter TM/10/; positive variable y(pp); variable z_master; equation master_obj_fuc; equation master_travel_const; equation master_cob_const; master_obj_fuc.. z_master=e=sum(p,cp(p)*y(p)); master_travel_const.. sum(p,tp(p)*y(p))=l=TM; master_cob_const.. sum(p,y(p))=e=1; model master_pro/master_obj_fuc,master_travel_const,master_cob_const/; *************************************sub_pro set i/1*6/; alias(i,j); set i_o(i)/1/; set i_d(i)/6/; set i_m(i)/2*5/; parameter c(i,j)/ 1.2 2 1.3 9 2.4 2 2.5 3 3.2 1 3.4 5 3.5 12 4.5 4 4.6 2 5.6 2 /; parameter t(i,j)/ 1.2 9 1.3 1 2.4 2 2.5 4 3.2 2 3.4 7 3.5 3 4.5 7 4.6 8 5.6 2 /; parameter w1; parameter w2; binary variable x(i,j); variable z_sub; equation sub_obj_fuc; equation sub_start_const(i_o); equation sub_end_const(i_d); equation sub_mid_const(i_m); sub_obj_fuc.. z_sub=e=sum((i,j),(c(i,j)-w1*t(i,j))*x(i,j))-w2; sub_start_const(i_o).. sum(j$c(i_o,j),x(i_o,j))=e=1; sub_end_const(i_d).. sum(j$c(j,i_d),x(j,i_d))=e=1; sub_mid_const(i_m).. sum(j$c(j,i_m),x(j,i_m))=e=sum(j$c(i_m,j),x(i_m,j)); model sub_pro/sub_obj_fuc,sub_start_const,sub_end_const,sub_mid_const/; *****************************************xunhuan set iter/1*6/; parameter rN/-1/; parameter cp_new; parameter tp_new; parameter results(iter,*); loop(iter$(rN<0), solve master_pro using LP minimazing z_master; w1=master_travel_const.m; w2=master_cob_const.m; solve sub_pro using MIP minimazing z_sub; cp_new=sum((i,j),c(i,j)*x.l(i,j)); tp_new=sum((i,j),t(i,j)*x.l(i,j)); rN=z_sub.l; results(iter,&#39;z&#39;)=z_master.l; results(iter,p)=y.l(p); results(iter,&#39;w1&#39;)=w1; results(iter,&#39;w2&#39;)=w2; results(iter,&#39;cp_new&#39;)=cp_new; results(iter,&#39;tp_new&#39;)=tp_new; results(iter,&#39;rN&#39;)=rN; pi(pp)=pi(pp-1); cp(pi)=cp_new; tp(pi)=tp_new; p(pi)=yes; ); display results;
06-11
这段代码是一个线性规划(LP)和混合整数规划(MIP)的优化模型,使用了GAMS(General Algebraic Modeling System)软件进行建模和求解。 代码分为三部分:master_pro,sub_pro和xunhuan。其中,master_pro是主问题,sub_pro是子问题,xunhuan是用来循环求解主问题和子问题的。 在主问题中,定义了三个方程式:master_obj_fuc,master_travel_const和master_cob_const。master_obj_fuc是目标函数,用来最小化总成本。master_travel_const是旅行时间约束条件,用来限制旅行时间不超过TM。master_cob_const是约束条件,用来限制所有路径的总和等于1。主问题中的变量有y和z_master,其中y是路径的二元变量,z_master是总成本的变量。主问题中的参数有cp和tp,分别表示路径的成本和旅行时间。最后,将三个方程式组成一个模型,并用LP来求解。 在子问题中,定义了四个方程式:sub_obj_fuc,sub_start_const,sub_end_const和sub_mid_const。sub_obj_fuc是目标函数,用来最小化每个路径的成本。sub_start_const和sub_end_const是起始点和终点的约束条件。sub_mid_const是中间点的约束条件。子问题中的变量有x和z_sub,其中x是路径的二元变量,z_sub是每个路径的成本。子问题中的参数有c和t,分别表示路径的成本和旅行时间。最后,将四个方程式组成一个模型,并用MIP来求解。 在xunhuan中,定义了循环迭代的次数iter和结果向量results。循环迭代用来不断求解主问题和子问题,直到满足停止条件。在每次迭代后,将求解的结果存储在results向量中。同时,更新cp_new和tp_new为最新的路径成本和旅行时间,用来作为下一次迭代的参数。在每次迭代后,更新pi(pp),cp(pi),tp(pi)和p(pi),用来更新路径信息。最后,通过display命令来输出结果。
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