Python のランタイム メタプログラミング パターンは興味深いです
背景
私は現在、Pyodide 上に構築された Zenaura という UI フレームワークに取り組んでいます。最近、ビルダー インターフェイス (ユーザーが UI 要素を作成する主な方法) が少し複雑すぎて魅力がないことに気づきました。 Zenaura の仮想 DOM「ノード」データ構造と対話するための、基盤となるより煩雑なインターフェイスを抽象化しましたが、それでも満足のいくものではありませんでした。私は、まったく新しい構文用のコンパイラーを開発する可能性があるための基礎を築きながら、物事を簡素化し、よりクリーンで直感的なエクスペリエンスをユーザーに提供したいと考えていました。このようなもの:
div(attr1=val1, child1, child2, child3)
問題提起
現在のビルダー インターフェイスは低レベルすぎてユーザーフレンドリーではありません。ユーザーは次のような操作を行う必要はありません:
builder = Builder(name__) if children: builder.with_children(*children) if attributes: builder.with_attributes(**attributes) if text: builder.with_text(text) # print("data", builder.node.children, builder.node.attributes) return builder.build()
代わりに、次のような、よりクリーンで読みやすい構文を使用できるようにする必要があります。
div(id="some-id", h1("text"), p("text"))
MDN ドキュメントを見ると、HTML タグが 91 個あり、追加または廃止される可能性があります。私は最初、このプロセスを簡素化するためにコードを動的に生成することを検討しましたが、それは機能しますが、最も実用的な解決策ではありません。主な目標は、ユーザーが関数を呼び出すたびにドキュメント文字列を表示することでしたが、動的に生成されるアプローチでは、オートコンプリートの欠如など、いくつかの課題が生じます。
ダイナミックなアプローチ
これが私が実験した動的に生成されたコードです:
tag_config = { # root elements "html": "nestable", "main": "nestable", "body": "nestable", } tags_factory = { "nestable": lambda name__: f""" {name__} = partial(nestable, "{name__}") {name__}.__doc__ = nestable.__doc__ """, "textable": lambda name__: f""" {name__} = partial(textable, "{name__}") """, "self_closing": lambda name__: f""" {name__} = partial(self_closing, "{name__}") """, "nestable_no_attrs": lambda name__: f""" {name__} = partial(nestable_no_attrs, "{name__}") """ } for k, v in tag_config.items(): exec(tags_factory[v](k), globals())
これは機能の点ではうまく機能しますが、使いやすさの点では不十分です。主な欠点は、コードが実行時に挿入されるため、オートコンプリートがないことです。ただし、HTML タグ自体は比較的単純なので、現時点ではそれほど心配する必要はありません。
利点と制限事項
このアプローチの重要な利点の 1 つは柔軟性です。 Zenaura での HTML 要素のサポートまたは非推奨は、tag_config ディクショナリにキーと値のペアを追加または削除するのと同じくらい簡単です。これは、時間の経過による HTML タグの変更に適応する簡単な方法です。
さらに、唯一の制限はオートコンプリートとユーザーへのドキュメント文字列の表示です。HTML 要素は非常に基本的なものであるため、これはトレードオフとして問題ないと思います。
しかし、そのトレードオフは使いやすさという形で現れます。オートコンプリートがないと、ユーザーはインターフェイスを操作するときに課題に直面する可能性があります。そうは言っても、これは Zenaura でタグ要素を処理する新しい方法を実験するための良い出発点であると私は信じています。
以上がPython のランタイム メタプログラミング パターンは興味深いですの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
