21、Python依赖注入与反模式实践

Python依赖注入与反模式实践

依赖注入模式概述

依赖注入模式是将类的依赖作为外部实体传递,而非在类内部创建,这有助于实现松耦合、模块化和可测试性。在实际生活中,有许多依赖注入的例子:
- 电器与电源插座 :各种电器可插入不同插座用电,无需直接永久布线。
- 相机镜头 :摄影师可更换相机镜头以适应不同环境和需求,无需更换相机本身。
- 模块化火车系统 :可根据行程需求添加或移除车厢。

在软件开发中,依赖注入模式也有广泛应用:
- Web应用 :将数据库连接对象注入到存储库或服务组件中,可增强模块化和可维护性,便于切换数据库引擎或配置,还能简化单元测试。
- 配置管理 :通过动态注入配置设置到模块中,可减少模块与配置源之间的耦合,方便管理和切换不同环境。

使用模拟对象实现依赖注入

下面通过一个简单的天气服务示例来展示如何使用模拟对象实现依赖注入。

  1. 定义接口 :使用Python的 Protocol 特性定义天气API客户端接口。
from typing import Protocol

class WeatherApiClient(Protocol):
    def fetch_weather(self, location):
     
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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