【 函数封装 】call

本文详细解析了JavaScript中的`functioncall(fn,obj,...args)`封装函数,探讨了在对象为null或undefined时如何自动替换为全局对象,并通过实例展示了函数调用中临时方法的使用和删除。

封装

	function call(fn,obj,...args){
		// 如果这个函数处于非严格模式
		// 如果对象为 null 或 undefined 时会自动替换为指向全局对象
		if(obj === undefined || obj === null){
			obj = globalThis
		}
		 // 添加临时方法
	    obj.temp = fn
	    // 调用方法
	    let result = obj.temp(...args)
	    // 删除方法
	    delete obj.temp
	    // 返回结果
	    return result
	}

调用

 <script>
        function add(a, b) {
            console.log(this);
            return a + b + this.c
        }
        let obj = {
            c: 50
        }
        window.c = 100

		// 改变了this指向
        console.log(call(add, obj, 10, 20));

		// 对象传递的是null 、 undefined 所以指向全局 window.c
        console.log(call(add, null, 10, 20));
        console.log(call(add, undefined, 10, 20));
    </script>

结果

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键数——正则化数C与核函数数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think> 首先,用户的问题是:“我想查找将Python函数封装成类的方法 请问Python中如何将函数封装成类”。这涉及到如何将Python函数封装成类。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户提供的引用: - 引用[1]: 解释了Python类的封装,包括将函数和变量封装成类的好处,并给出了一个例子(函数封装和类封装)。 - 引用[2]: 描述了Python函数封装的基本语法。 - 引用[3]: 给出了一个实际例子,将调用sqlmap的函数封装一个类或函数。 用户的问题是基于这些引用,询问如何将函数封装成类。我需要考这些引用,但也要基于我的知识构建回答。 回答结构: - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 最后生成相关问题。 关键点:将函数封装成类意味着创建一个类,其中包含方法(这些方法本质上是函数),以及可能的属性(变量)。类封装提供了更好的组织、封装数据和功能、支持继承等好处。 步骤: 1. 解释什么是类封装及其好处。 2. 展示如何将一个函数封装成类的方法。 3. 提供代码示例。 4. 考给定的引用。 5. 结束时生成相关问题。 从引用中提取有用信息: - 引用[1]:给出了类和函数封装的例子。 ```python # 函数封装 def sum(a, b=3): return a + b # 类封装 class S(object): def __init__(self, a=2, b=3): self.a = a self.b = b ``` 但在这个例子中,类S只有初始化方法,没有其他函数。用户想要的是将函数封装成类的方法,所以需要扩展。 - 引用[2]:基本函数语法。 - 引用[3]:一个封装函数的例子(call_sqlmap函数),但它是函数封装,不是类封装。用户说“使用了封装的结构”,但代码中是个函数。 用户问题:将函数封装成类。所以,我需要提供一个类,其中将原有的函数作为方法。 一个典型例子:假设有一个函数,将其移动到类中作为方法。 例如: 原始函数: ```python def calculate_area(width, height): return width * height ``` 封装成类: ```python class Rectangle: def __init__(self, width, height): self.width = width self.height = height def calculate_area(self): return self.width * self.height ``` 在这个类中,calculate_area 方法替代了原始的函数。 在回答中: - 解释好处:封装数据(width, height)和功能(calculate_area),易于重用、修改和维护。 - 考引用:引用[1]提到封装的好处,如将变量作为数、使用默认值等。 结构回答: 1. **简介**:解释为什么需要将函数封装成类。 2. **基本方法**:描述如何创建类,添加方法。 3. **代码示例**:提供完整的例子。 4. **好处**:总结封装成类的优势。 5. **引用**:自然添加引用标识。 6. **相关问题**:生成相关问题。 生成相关问题: - 类似示例中的格式:列出几个问题。 - 例如:1. 封装的类如何继承?2. 什么时候应该使用类而不是函数?3. 类封装与模块封装的比较? 确保中文回答。 最后,添加引用标识:[^1], [^2], [^3] 在相关内容后。 </think> ### 如何将Python函数封装成类 在Python中,将函数封装成类是一种常见的编程实践,它通过创建类(class)来组织相关函数(作为类方法)和变量(作为类属性),实现代码的模块化、重用性和可维护性。封装的核心是将数据和操作数据的函数绑定在一起,形成一个独立的单元。以下我将逐步解释如何实现这一过程,并提供清晰的代码示例。 #### 1. **为什么需要将函数封装成类?** - **好处**: - **模块化**:将相关函数和数据集中管理,避免命名冲突[^1]。 - **状态管理**:类属性可以存储状态(如配置数),方法可以直接访问这些状态,减少重复传[^1]。 - **可扩展性**:支持继承和多态,便于未来扩展功能。 - **代码清晰**:逻辑更结构化,易于阅读和维护[^3]。 - **适用场景**: - 当多个函数共享公共变量时(如配置数)。 - 需要维护函数调用间的状态(如计数器、缓存)。 - 项目规模扩大,需增强代码组织性[^1]。 #### 2. **基本步骤:将函数转换为类方法** 将函数封装成类的核心是: - **创建类**:使用 `class` 关键字定义类。 - **初始化属性**:在 `__init__` 方法中定义类的属性(即变量)。 - **添加方法**:将原函数转换为类的方法(使用 `def` 定义,并以 `self` 作为第一个数)。 - **实例化类**:创建类的实例,通过实例调用方法。 以下是一个完整示例,展示如何将普通函数封装成类: ```python # 原始函数示例:计算矩形面积 def calculate_area(width, height): return width * height # 封装成类 class Rectangle: def __init__(self, width, height): self.width = width # 将变量封装为类属性 self.height = height # 将原函数封装为类方法(添加 self 数) def calculate_area(self): return self.width * self.height # 直接访问属性,无需传 # 使用封装后的类 rect = Rectangle(10, 5) # 实例化类,传入初始属性值 area = rect.calculate_area() # 调用方法 print(area) # 输出: 50 ``` - **关键点**: - `__init__` 方法用于初始化属性(如 `width` 和 `height`),在实例化时自动调用。 - 方法(如 `calculate_area`)通过 `self` 访问属性,简化数传递。 - 封装后,变量(属性)和方法绑定在一起,提升内聚性[^1]。 #### 3. **处理默认值和复杂逻辑** 如果原函数有默认数或复杂逻辑,可以在类中灵活实现: ```python # 原始函数:带默认值的数学计算 def compute_sum(a, b=3): return a + b # 封装成类(支持默认值) class Calculator: def __init__(self, a=2, b=3): # 属性设置默认值 self.a = a self.b = b def compute_sum(self): return self.a + self.b # 方法无需数,直接使用属性值 # 可选:添加更多相关方法(如乘法) def compute_product(self): return self.a * self.b # 使用示例 calc = Calculator() # 使用默认属性值 sum_result = calc.compute_sum() # 输出: 5 (2+3) calc.a = 10 # 修改属性值 product_result = calc.compute_product() # 输出: 30 (10*3) ``` - **优势**:属性可在实例化后动态修改,方法调用更简洁[^1][^2]。 #### 4. **实际应用示例:封装SQL调用函数** 考引用[3]中的函数 `call_sqlmap`,将其封装成类,提升代码结构: ```python # 原函数(未封装) def call_sqlmap(comm): path = '/Users/frankslg/tools/sqlmap/' os.chdir(path) for sql in os.listdir(path): if sql == 'sqlmap.py': return os.system(f'sqlmap.py {comm}') # 简化逻辑 # 封装成类 class SqlmapExecutor: def __init__(self, base_path='/Users/frankslg/tools/sqlmap/'): self.base_path = base_path # 封装路径变量 def execute_command(self, command): os.chdir(self.base_path) if 'sqlmap.py' in os.listdir(self.base_path): return os.system(f'sqlmap.py {command}') # 直接使用属性 else: raise FileNotFoundError("sqlmap.py not found") # 使用类 executor = SqlmapExecutor() # 实例化,可传入自定义路径 command = input('请输入SQL命令数: ') result = executor.execute_command(command) # 调用方法 ``` - **改进点**: - 路径 `base_path` 封装为属性,便于统一管理。 - 方法 `execute_command` 简化调用逻辑,避免重复代码[^3]。 - 支持错误处理(如文件未找到),增强鲁棒性。 #### 5. **封装的好处总结** - **复用性**:一次封装,多次调用(如创建多个 `Calculator` 实例)。 - **隔离性**:类内部状态外部无法直接访问,提高安全性。 - **灵活性**:可通过继承创建子类,覆盖或扩展方法。 - **适用性**:特别适合Abaqus分析脚本等需重复调用的场景[^1]。 通过上述步骤,您可以有效地将任意Python函数封装成类,提升代码质量。封装的核心在于将数据和操作绑定为一个整体,这在大型项目中尤为重要[^3]。
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