98、Python类的优化与对象持久化

Python类的优化与对象持久化

1. 使用内省工具前的问题

在将对象存入数据库之前,我们的类虽然已经实现了大部分Python面向对象编程的基础功能,但仍存在两个问题需要解决:
- 类名显示不准确 :当打印 Manager 类的实例 tom 时,显示的类名是 Person ,尽管 Manager Person 的定制和特化类,但显示最具体(即最低层级)的类名会更准确。
- 显示格式不灵活 :当前的显示格式仅展示了 __repr__ 方法中硬编码的属性,无法满足未来的需求。例如,无法验证 Manager 构造函数是否正确将 tom 的工作名称设置为 mgr 。而且,如果在 __init__ 方法中扩展或更改了属性集,还需要手动更新 __repr__ 方法,否则会导致显示不同步。

2. 特殊类属性

Python的内省工具(特殊属性和函数)可以帮助我们解决上述问题。这些工具能让我们访问对象实现的一些内部信息,虽然比较高级,更多被编写工具的程序员使用,但掌握基本用法有助于编写通用处理类的代码。以下两个工具可以帮助我们:
- instance.__class__ 属性 :提供了从实例到其

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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