9、Python 中的代码设计原则与 SOLID 原则实践

Python 中的代码设计原则与 SOLID 原则实践

在 Python 编程中,实现高质量的代码设计是至关重要的。本文将深入探讨一些关键的代码设计原则,包括将大文件拆分为小文件的方法,以及著名的 SOLID 原则,帮助你构建更易于维护和扩展的代码。

大文件拆分与代码组织

在 Python 里,多数时候把大文件拆分成小文件并非难事。即便代码的多个部分依赖于该文件中的定义,也能将其拆分为一个包,同时保持完全的兼容性。具体做法如下:
1. 创建新目录与 __init__.py 文件 :创建一个新目录,并在其中添加 __init__.py 文件,这样该目录就成为了一个 Python 包。
2. 添加特定定义文件 :在该目录下,创建多个文件,每个文件包含特定的定义,这些定义可以是按照一定标准分组的较少函数和类。
3. __init__.py 文件导入定义 :在 __init__.py 文件中,从其他文件导入之前的定义,以保证兼容性。还可以将这些定义添加到模块的 __all__ 变量中,使其可导出。

这种做法有诸多优点:
- 易于导航和查找 :每个文件内容更少,更易于导航和查找所需信息。
- 提高效率 :模块导入时,需要解析和加载到内存中的对象更少;模块自身导入的其他模块也可能更少,因为依赖减少。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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