python简单工厂模式的使用

本文介绍了一种利用简单工厂模式处理业务config配置的方法,实现了业务代码与配置代码的分离,提高了config的可扩展性。通过具体实例展示了如何在Python中实现此模式,包括工厂类的创建、具体配置类的实现及父类的使用。

本人用简单工厂模式处理了对应的业务的config配置,这样可以实现业务代码和配置代码分离,而config使用工厂模式具有良好的可扩展性

1.建立工厂class

import os
import web
from vendor.config.mirna import Mirna

#===============================================================================  
# -*- coding: utf-8 -*-  
#  config工厂
#author:
#===============================================================================
class configFactory(object):

    def __init__(self):
        pass

    '''
     * 配置
     *
     * @param    string
     *
     * @return   dict
     *
    '''
    @classmethod
    def getMethod(self, type):
        try:
            params = {
                'mirna':Mirna(),
            }
            keys = params.keys()
            if not type in keys:
                raise Exception('config没有配置')

            return params[type].config()

        except Exception as e:
            raise Exception(str(e))


    @classmethod
    def config(self, type):
        return self.getMethod(type)

说明:由于config的业务相对比较简单,所以直接使用了静态对象的调用

2.具体config的实现
 

import os
import web
from vendor.config.base import Base
#===============================================================================  
# -*- coding: utf-8 -*-  
# mirna config文件 
#author:  
#===============================================================================
class Mirna(Base):

    def __init__(self):

        pass

    '''
     * 配置
     *
     * @param    string
     *
     * @return   dict
     *
    '''
    @classmethod
    def config(self):

        config = {
            'operators': {
                '<': '$lt',
                '>': '$gt',
            }
        }
        base_config = Base.baseConfig()
        new_config = {}
        new_config.update(base_config)
        new_config.update(config)

        return new_config

备注:改类还继承了一个父类,用于把公用的配置放到父类里面
3.配置父类的代码:
 

import os
import web

#===============================================================================  
# -*- coding: utf-8 -*-  
# base config文件 
#author:
#===============================================================================
class Base(object):

    def __init__(self):
        pass

    '''
     * 配置
     *
     * @param    string
     *
     * @return   dict
     *
    '''
    @classmethod
    def baseConfig(self):
        return {
            'operators': {
                '<': '$lt',
                '>': '$gt',
            }
        }
~                      

以上就是简单工厂模式的实现,基于封装的框架是webpy


调用测试:
from vendor.config.configFactory import configFactory


config = configFactory.config('mirna')

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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