函数封装 | 易学教程

Encapsulate Field (封装字段)

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Summary ：你的类中存在一个 public 字段。将它声明为 private ，并提供相应的访问函数。动机: 面向对象的首要原则之一就是封装，或者成为“数据隐藏”。按此原则，你绝不应该将数据声明为 public ，否则其他对象就有可能访问甚至修改这项数据，而拥有该数据的对象却毫无察觉。于是，数据和行为就被分开了 — 这可不是件好事。数据声明为 public 被看做是一种不好的做法，因为这样会降低程序的模块化程度。数据和使用该数据的行为如果集中在一起，一旦情况发生变化，代码的修改就会比较简单，因为需要修改的代码都集中于同一块地方，而不是星罗棋布地散落在整个程序中。 Encapsulate Field 是封装过程的第一步。通过这项重构手法，你可以将数据隐藏起来，并提供相应的访问函数。但它毕竟只是第一步。如果一个类除了访问函数外不能提供其他行为，它终究只是一个哑巴类。这样的类并不能享受对象技术带来的好处。而你知道，浪费任何一个对象都是很不好的。实施 Encapsulate Field 之后，我会尝试寻找用到新建访问函数的代码，看看是否可以通过简单的 Move Method 轻快地将它们移到新对象去。做法: 1. 为 public 字段提供取值 / 设值函数。 2. 找到这个类以外使用该字段的所有地点。如果客户只是读取该字段，就把引用替换为对取值函数的调用

Self Encapsulate Field (自封装字段)

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Summary：你直接访问一个字段，但与字段之间的耦合关系逐渐变得笨拙。为这个字段建立取值/设值函数，并且只以这些函数来访问字段。 Motivation：间接访问变量的好处是，子类可以通过覆写一个函数而改变获取数据的途径；它还支持更灵活的数据管理方式，例如延迟初始化。直接访问变量的好处则是：代码比较容易阅读。如果你想访问超类中的一个字段，却又想在子类中将对这个变量的访问改为一个计算后的值，这就是最该使用Self Encapsulate Field的时候。“字段自我封装”只是第一步。完成自我封装后，就可以在子类中根据自己的需要随意覆写取值/设值函数。 Mechanics： 1. 为带封装字段建立取值/设值函数。 2.找出该字段的所有引用点，将它们全部改为调用取值/设值函数。如果引用点要读取字段值，就将它替换为调用取值函数；如果引用点要给字段赋值，就将它替换为调用设置函数。你可以暂时将该字段改名，让编译器帮助你查找引用点。 3.将该字段声明为private。 4.复查，确保找出所有引用点。 5.编译，测试。使用本项重构时，你必须小心对待“在构造函数中使用设值函数”的情况。一般来说，设值函数被认为应该在对象创建后才使用，所以初始化过程中的行为有可能与设值函数的行为不同。这种情况下，我们可以在构造函数中直接访问字段或者单独另建一个初始化函数。来源： oschina 链接：

PHP 之文件上传类封装

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一、前端代码 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"/> <title>文件上传</title> </head> <body> <form action="do.php" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file" value=""><br> <input type="submit" value="上传文件"/><br> </form> </body> </html> 二、php代码 <?php /** * Created by PhpStorm. * User: Yang * Date: 2019/8/13 * Time: 14:02 */ include_once "./Upload.php"; $upload = new Upload(); if (!$upload->uploadFile("file")) { echo $upload->errorInfo; } 三、类库代码 <?php /** * Created by PhpStorm. * User: Yang * Date: 2019/8/13 * Time: 13:49 */ class Upload { //文件上传路径

Python3函数之装饰器

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不带参数的装饰器 from functools import wraps # 封装函数进行装饰，保留被装饰函数属性 def zsq(sc): # 设计一个装饰器函数，传入被装饰函数 @wraps(sc) def nsc(*args, **kwargs): # 设计它的封装 jg = sc(*args, **kwargs) # 调用被装饰函数，配合百搭 print('nsc function.') print(jg) return 0 return nsc @zsq def zzsc(): # 设计最终函数，也当做sc被装饰，这里百搭参数 '''zzsc...''' print('sc function.') return 1 # 返回值 # 定义过程： # 设计zzsc为被装饰函数，并作为输入函数参数被传入装饰器 # 装饰器封装一个函数，并传入百搭参数 # 装饰器返回封装函数，并把最终函数指向封装函数， # 这时候最终函数的参数(百搭参数) #执行过程： # 调用最终函数，传入百搭参数 # 执行封装函数。。 # 执行被装饰函数 #PS： # 装饰器的返回值肯定是封装函数 # 最终函数|被装饰函数的返回值，用于供封装函数可能使用 # 封装函数的返回值会成为最终函数的返回值被返回装饰器的本质是函数，接收一个函数作为参数，并且返回一个函数装饰器通常会返回一个封装函数

JavaScript函数封装随机验证码

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JavaScript函数封装随机验证码数字大小写字母组成的4位数值验证码 1.首先第一步,我们需要定义一个变量,把所有的数字和大小写字母设定为一个字符串 let str = ‘0123456789QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNMqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm’; 2.用 split( ) 方法把字符串分割为数组,定义一个变量来接收 let arr = str.split(’ '); 3.重新定义一个空的字符串,用循环的方式来接收验证码 let newStr = ’ '; 此时需要几位数值的验证码 i 的值就少于几然后乘以数组 arr 的长度随机一个数字,作为数组arr的下标把arr[随机数字(下标)],循环赋值给空的字符串 for(let i = 0; i < 4; i++){ newStr += arr[parseInt(Math.random()*arr.length)]; } 此时的 newStr 就是一个随机出来的4位数值的验证码 4.把写好的代码放进一个函数封装起来,就可以方便随时调用了,是不是很简单啊以下是整个代码块: function code(){ let str = '0123456789QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNMqwertyuiopasdfghjklzxcvbnm'; let arr

微信分享代码封装

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wxShare.js (function(){ var wxShare = function(opts){ var defaults = { getWxConfigUrl: '', // 获取微信接口权限url orDebug: false, // 是否开启调试模式 title: '', // 分享标题 desc: '', // 分享描述 wxUrl: '', // 参与签名的url link: '', // 分享链接 imgUrl: '', // 分享图标 success: function(){}, // 用户确认分享后执行的回调函数 cancel: function(){} // 用户取消分享后执行的回调函数 }; var _opts = $.extend(defaults, opts); // 获取微信权限 $.ajax({ url: _opts['getWxConfigUrl'], type: 'POST', dataType: 'json', data: {share_url: _opts['wxUrl']}, }) .done(function(res) { if(typeof res == 'object'){ // 通过config接口注入权限验证配置 wx.config({ // 开启调试模式,调用的所有api的返回值会在客户端alert出来，若要查看传入的参数

函数式 Python 中的 Pipe 与 itertools

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1、迭代器与管道函数式编程简介可迭代器(iterable)，不仅限于list/str等，还包括任何包含有yield关键字的函数，后者未必有规律的迭代特征。标准库中的itertools包提供了更加灵活的产生迭代器的工具，这些工具的输入大都是已有的迭代器函数的封装，并且itertools给出的函数都是针对广义迭代器而言。而len()等函数是针对狭义迭代器，即sequence(i.e. str, list, tuple)而言的。以内置函数range()为例，执行结果会是一次性计算好整个序列。这对于很长的序列来说会比较耗时，甚至带来性能问题。因而，python还提供了内置函数，提供了惰性求值版本，那就是xrange()。它利用yield特性，第一次执行时仅仅返回迭代器，不到用时是不会求值的。实际上，itertools提供的函数都是惰性的，并且给原内置函数都重写了惰性版本。如imap()对于内置的map()。扩展库Pipe则对内置函数和部分itertools进行了封装，提供了类似unix bash下的管道式调用风格，更接近人类从左到右的阅读习惯，使得代码更加优雅。其他动态语言，如ruby, c#-lambda java8-lambda也都提供了类似的链式调用形式。另外，也提供了@Pipe装饰器，可以非常方便地扩展出自己的管道函数，或者继续封装其他itertools中的有用函数。

Frida功能封装（二）

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一、封装库 (1).hook jni函数调用 https://github.com/Areizen/JNI-Frida-Hook 二、自己封装 function str2ArrayBuffer(str) { var buf = new ArrayBuffer(str.length); // 1 bytes for each char var bufView = new Uint8Array(buf); for (var i=0, strLen=str.length; i < strLen; i++) { bufView[i] = str.charCodeAt(i); } return buf; } 来源： CSDN 作者： jinangl 链接： https://blog.csdn.net/jinangl/article/details/104550691

python库收集

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Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。 Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。 wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。 Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。 SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。 BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。 Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。 NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。 SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。 matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。 Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。 Pyglet.3D动画和游戏开发引擎

CoppeliaSim/Vrep Remote API 封装

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自己把CoppeliaSim remote API 中的部分函数封装了类，可以完成机器人的关节空间控制，以及笛卡尔空间控制。 VS2017 和 CoppeliaSim/Vrep 的配置参见我的博客： CoppeliaSim Remote API 实操关节空间控制，需在CoppeliaSim/Vrep中关闭逆运动学，笛卡尔空间控制开启逆运动学。下面是头文件，全部文件请在下方链接下载：（包括VS的永久配置文件，需按照自己文件的路径稍作修改） https://download.csdn.net/download/qq_29696095/12192775 // Copyright SJTU // author Li Wang 05liwang@sjtu.edu.cn 935342669@qq.com // this file is used to wrap the legacy remote API of CoppeliaSim // all the unit of data from coppeliasim is m or s or N or deg // orientation is euler anles, alpha, beta and gamma // T = rotx(a)*roty(b)*rotz(g) # ifndef COPPELIA_H_ # define

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