PHP控制反转(IOC)和依赖注入(DI)

本文探讨了PHP中依赖注入和工厂模式的应用。通过构造注入示例,展示了如何通过构造函数传递依赖,实现类间的解耦。同时,介绍了工厂模式,通过工厂类统一创建对象,进一步增强代码的灵活性和可维护性。

一:构造注入:

 

<?php
class Main
{
    public $name;
    //构造注入
    public function __construct($str)
    {
        $this->name = $str;
    }
    public function Method()
    {
        $this->name->Method();
    }
}
 
class A
{
    public function Method()
    {
        echo '我是A';
    }
}
class B
{
    public function Method()
    {
        echo '我是B';
    }
}
 
$a=new Main(new A()); //注入A类
$a->Method();

Main类依赖A类,通过构造器传入参数,一旦A类参数发生修改,Main类不需要改动,只需修改调用的地方,因为A类的创建在外部,这样Main类就无需关心A类。

二:工厂模式

 

<?php
interface Getdata
{
    public function Method();
}

class A implements Getdata
{
    public function Method()
    {
        echo "我是A";
    }
}

class B implements Getdata
{
    public function Method()
    {
        echo "我是B";
    }
}

class Factory
{
    public static function bind($transport)
    {
        
        switch ($transport) {
            case 'A':
                return new A();
                break;

            case 'B':
                return new B();
                break;
        }
    }
}

$getdata = Factory::bind('A'); // 加载A类
$getdata -> Method();

进一步解耦出来,这里AB类参数需要改动,只需要改动Factory类,Main可以设置切换不同的类,这种模式很常见,比如缓存,自由切换memcache,redis,db等,都可以用这种模式切换。这种需要一一对应,各类的实例化在工厂中完成,各类的方法结构必须统一,如果需求增加,工厂也会变的更庞大。

点击查看更多

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画过渡特性(如`transition``animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值