15、从网络获取并显示电影数据的完整指南

从网络获取并显示电影数据的完整指南

1. 实现数据获取逻辑

网络请求的异步特性使得某些任务变得相当复杂。在常规代码编写中,代码执行是可预测的,通常逐行运行,后续代码可以假定前一行代码已执行完毕。但异步代码不同,它会从主线程分离出来,与其他代码并行运行。例如网络请求,异步代码可能在发起请求的函数执行数秒后才执行。

这就要求我们找到一种方法,在获取电影评分后立即更新和保存新添加的电影信息。需要注意的是,异步代码的执行涉及多线程,网络请求的回调和发起请求的代码不在同一线程执行。而 Core Data 不是线程安全的,不能在创建 Core Data 对象的线程之外安全地访问它。

为了实现电影评分的网络请求,我们将抽象出一个名为 MovieDBHelper 的辅助类。具体操作步骤如下:
1. 在 Xcode 中创建一个新的辅助文件夹。
2. 向该文件夹中添加一个名为 MovieDBHelper.swift 的新 Swift 文件。

将以下骨架代码添加到 MovieDBHelper 文件中:

struct MovieDBHelper {
  typealias MovieDBCallback = (Double?) -> Void
  let apiKey = "YOUR_API_KEY_HERE"
  func fetchRating(forMovie movie: String, callback: @escaping MovieDBCallback) {
  }
  pri
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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