Perl中有效创建Getter 和Setter的方法

本文介绍如何使用Class::MethodMaker工具来简化类的属性访问方法的编写,避免了大量getter和setter代码的重复撰写,提高了开发效率。
利用Class::MethodMaker可以有效避免重新写很多getter和setter的代码,具体如下:

package Animal;
use Class::MethodMaker
new_with_init => 'new',
get_set => [ -eiffel => [qw(color height name age)]],
abstract => [qw(sound)],
;
sub init {
my $self = shift;
$self->set_color($self->default_color);
}

sub named {
my $self = shift->new;
$self->set_name(shift);
$self;
}

sub speak {
my $self = shift;
print $self->name, '  goes ', $self->sound, "\n";
}

sub eat {
my $self = shift;
my $food = shift;
print $self->name, " eats $food\n";
}

sub default_color {
'brown';
}

生成函数new会调用init函数,eiffel中为需要创建的setter和getter对象

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多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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