Python의 런타임 메타 프로그래밍 패턴은 흥미롭습니다.
배경
저는 현재 Zenaura라는 Pyodide를 기반으로 구축된 UI 프레임워크를 작업 중입니다. 최근에 나는 사용자가 UI 요소를 만드는 주요 방법인 빌더 인터페이스가 너무 복잡하고 매력적이지 않다는 것을 발견했습니다. Zenaura의 가상 DOM "노드" 데이터 구조와 상호 작용하기 위한 기본적이고 더 번거로운 인터페이스를 추상화하지만 여전히 만족스럽지 않았습니다. 저는 일을 단순화하고 사용자에게 더 깨끗하고 직관적인 경험을 제공하는 동시에 완전히 새로운 구문을 위한 컴파일러를 잠재적으로 개발할 수 있는 토대를 마련하고 싶었습니다. 다음과 같습니다:
div(attr1=val1, child1, child2, child3)
문제 설명
현재 빌더 인터페이스는 수준이 너무 낮고 사용자에게 친숙하지 않습니다. 사용자는 다음과 같은 것과 상호 작용할 필요가 없습니다.
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()
대신 다음과 같이 더 깔끔하고 읽기 쉬운 구문을 사용할 수 있어야 합니다.
div(id="some-id", h1("text"), p("text"))
MDN 문서를 보면 91개의 HTML 태그가 있으며 추가 또는 사용 중단될 가능성이 있습니다. 처음에는 이 프로세스를 단순화하기 위해 코드를 동적으로 생성하는 것을 고려했지만 작동하기는 하지만 가장 실용적인 솔루션은 아닙니다. 주요 목표는 사용자가 함수를 호출할 때마다 독스트링을 표시하는 것이었지만 동적으로 생성된 접근 방식에는 자동 완성 기능이 없는 등 몇 가지 문제가 발생합니다.
동적 접근 방식
다음은 제가 실험한 동적으로 생성된 코드입니다.
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())
기능면에서는 잘 작동하지만 사용성이 부족합니다. 가장 큰 단점은 코드가 런타임에 삽입되기 때문에 자동 완성 기능이 없다는 것입니다. 그러나 HTML 태그 자체는 상대적으로 단순하므로 현재로서는 크게 문제가 되지 않습니다.
이점 및 제한 사항
이 접근 방식의 중요한 장점 중 하나는 유연성입니다. Zenaura에서 html 요소를 지원하거나 더 이상 사용하지 않는 것은 tag_config 사전에서 키-값 쌍을 추가하거나 제거하는 것만큼 쉽습니다. 이는 시간이 지남에 따라 HTML 태그의 변경 사항에 적응하는 간단한 방법입니다.
또한 유일한 제한 사항은 자동 완성과 사용자에게 문서 문자열을 표시하는 것입니다. HTML 요소는 매우 기본적이므로 이 부분은 절충해도 괜찮다고 생각합니다.
그러나 사용성 측면에서 절충점이 있습니다. 즉, 자동 완성이 없으면 사용자가 인터페이스와 상호작용할 때 문제에 직면할 수 있습니다. 즉, 이것이 Zenaura에서 태그 요소를 처리하는 새로운 방법을 실험하기 위한 좋은 출발점이 될 것이라고 믿습니다.
위 내용은 Python의 런타임 메타 프로그래밍 패턴은 흥미롭습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
