反射的应用

class Teacher:
    OPERATE_DIC = [
        ('创建课程', 'create_course'),
        ('创造学生', 'create_student'),
        ('创建课程', 'create_course'),
        ('查看学生信息', 'check_student_info'),
    ]

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def create_course(self):
        print('创建课程')

    def create_student(self):
        print('创建学生')

    def check_student_info(self):
        print('查看学生信息')

    def check_all_student(self):
        print('查看所有学生')


class Student:
    OPERATE_DIC = [
        ('查看所有课程', 'check_course'),
        ('选择课程', 'choose_course'),
        ('查看已选择的课程', 'choosed_course')
    ]

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def check_course(self):
        print('查看课程')

    def choose_course(self):
        print('选择课程')

    def choosed_course(self):
        print('查看已选课程')


def longin():
    username = input('输入账号:')
    password = input('输入密码:')

    with open('userinfo.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            user, pwd, ident = line.split()
            if user == username and pwd == password:
                print('登录成功!')
                return username, ident


import sys


def main():
    usr, id = longin()
    print('user,id:', usr, id)
    file = sys.modules['__main__']
    cls = getattr(file, id)
    print(cls)
    obj = cls(usr)
    operate_dic = cls.OPERATE_DIC
    while 1:
        for num, i in enumerate(operate_dic, 1):
            print(num, i[0])

        choice = int(input('num>>>'))
        choice_item = operate_dic[choice - 1]
        getattr(obj, choice_item[1])()


main()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiao-xue-di/p/9399253.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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