__new__方法自动注入到底比new好在哪?-创新互联

自动注入到底比new好在哪?控制反转和容器IOC只能看作是一种编程思想。在理想状态下,可以实现自动注射和生命周期管理。但在实际的开发中,我个人觉得有时不如新的方便,我主要遇到以下问题:__new__方法 自动注入到底
比new好在哪?

1。编写大量的配置和构造函数要比编写新的更麻烦,特别是对于某些函数来说,只需一次。原来,new可以一次性完成,但是如果要使用依赖注入,还需要编写配置

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2。当需要注入更多的类时,构造函数就像老妇人的裹尸布一样臭,一样长。关键是以前用过的一些类现在不用了,你要手动清理构造函数,这比new要麻烦多了

3。这也是最重要的一点,有时候项目很复杂,会遇到循环注入的问题。也就是说,A依赖B,B依赖C,C依赖A,这种情况说明架构的存在是不合理的。在这一点上,你可以重构系统,也可以不依赖依赖依赖注入,直接用新的方法来解决它。]因此,依赖注入只是一种编程思想,有一些高级的性质,但不是。它是万能的。它存在的意义是脱钩。从宏观上讲,就是要解决多人共同开发一个项目时,各自独立的模块,减少相互之间的依赖和干扰。从微观的角度看,有几个类是密切相关的。虽然文件是独立的,但是功能是集成的。在这个时候,脱钩是没有意义的。为什么不是新的?

因此,我个人理解依赖注入与引擎是一样的。发动机由几个主要部件组成。这些组件之间是解耦的,可以通过依赖注入来实现。对于单个组件的内部部件和螺钉,必须使用依赖注入来实现它们。这比收益多一点。使用new来实现它们要方便得多。。。[Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose

当你问这个问题时,你可能主要怀疑Python的性能。事实上,Python的许多更好的模块都是用C语言编写的,比如一个常用的Python数值计算库numpy是用C语言实现的,而且计算机的配置也没有十年前那么低。今年,python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言,人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持,因此Python能否进行大规模的数值计算,毋庸置疑。

Python能否进行大规模数值计算?

Shell比python简单。

安装一个虚拟机软件,然后安装一个Ubuntu系统,然后找一本书,测试shell,然后学习示例,练习很久就会。

Python学习就是找一本书,把里面所有的例子都打出来,然后找几个项目练习,再找一个培训班,这样才能走出课堂。

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