PHP反射

本文深入介绍了PHP中的反射机制,解释了如何使用反射API动态获取类的所有属性和方法,并提供了具体的代码示例帮助理解。

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a18c33d01012xsn.html


反射函数:用来了解针对性类的一系列函数,比如get_class_methods()等

 面向对象的编程中对象被赋予了自省的能力,而这个自省的过程就是反射.通过使用反射api就能够实现动态的获 取一个类所有属性和方法以及调用该方法和属性.

 如果把php运行时看做是一面镜子, 把php代码看做是一个物体。

 当你的程序在php运行时运行的时候, 你的程序想知道你现在运行的php代码的一些信息。 

 比如说我想动态调用一个类的方法,或者我想知道我的一个类到底有哪些方法,有哪些属性

 这就叫做反射。





 比如有时候你想知道类的方法的是private还是public,只能靠反射了
 你想知道某个函数的注释是什么,只能靠反射了
 简单的说就是能让你进入类,对象,函数等语言元素的内部




Reflection::export(new ReflectionExtension('reflection'));

首先它实例化了一个对象 对象来自类 ReflectionExtension, 参数是'reflection', reflection是一个php的模块, 而模块本身就是这个反射功能的核心

ReflectionExtension将它自身所在的 Reflection 模块作为参数来处理, 而ReflectionExtension对象就是专门用来解析php模块的

之后外层 Reflection::export()是 Reflection 类的方法, 该方法需要一个已处理过的php反射对象作为参数来解析并输出内容 

这个例子虽然很典型,但是不够实用, 所以可能不容易理解它在做什么,我写个更容易看懂的

class x
{
 public $a = 1;
 private $b = 2;
 protected $c = 3;
 
 public function a(){}
 private function b(){}
 protected function c(){}
}
$ReflectionClass = new ReflectionClass('x');
Reflection::export($ReflectionClass);

执行这个可能更好理解它在做什么

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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