设计模式

如何理解面向对象?

  • python世界里一切皆对象,因为一切都可以分类。
  • 一切都有属性(名词),都有方法(动词)
  • 创建对象消耗资源,怎么解决?设计模式!
  • 设计模式有点像算法,都是套路,架构师,自己设计一套框架用到

创建型模式:

1.简单工厂模式
2.工厂方法模式
3.抽象工厂模式
4.创建者模型
5.原型模式
6.单例模式

结构型模式

1.外观模式
2.适配器模式
3.代理模式
4.装饰模式
5.桥模式
6.组合模式
7.享元模式

行为模式

1.模板方法模式
2.观察者模式
3.责任链模式
4.命令模式
5.访问者模式
6.调停者模式
7.备忘录模式
8.迭代器模式
9.解释器模式

归纳总结:要创建对象(创建型模式),对象(类)之间要有结构(结构型模式),类要有属性方法(行为模式)

一切设计模式都源于生活,现实中都能找到映射,多去感悟

python不像java中比较强调设计模式(编程套路),动态语言也内置了像是装饰器、迭代器等模式,另外python中的『一切皆对象』、鸭子类型等也导致python中实现的设计模式和其他语言有些差别。

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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