8大设计原则的重要程度排序
时间: 2023-11-24 12:17:01 浏览: 64
1. 单一职责原则 (SRP):将一个类或者模块限制到只有一个引起它变化的原因。这是最重要的设计原则,因为它可以提高代码的可维护性和可复用性。
2. 开放封闭原则 (OCP):软件实体应该对扩展开放,对修改关闭。这个原则可以提高代码的可扩展性和可维护性。
3. 里氏替换原则 (LSP):子类必须能够替换掉父类并保持程序的正确性。这个原则可以提高代码的可重用性和可扩展性。
4. 接口隔离原则 (ISP):不应该强迫客户端依赖于它们不需要的接口。这个原则可以提高代码的可维护性和可扩展性。
5. 依赖倒置原则 (DIP):高层模块不应该依赖于低层模块,两者都应该依赖于抽象。这个原则可以提高代码的可扩展性和可维护性。
6. 迪米特法则 (LoD):一个对象应该对其他对象有最少的了解。这个原则可以提高代码的可维护性和可复用性。
7. 合成复用原则 (CRP):尽量使用合成/聚合的方式,而不是继承的方式。这个原则可以提高代码的可重用性和可扩展性。
8. 最少知识原则 (LKP):一个对象应该对其他对象有最少的了解。这个原则可以提高代码的可维护性和可复用性。
相关问题
Python实现事情重要程度排序
下面是一个简单的示例代码,演示如何使用Python实现事情重要程度排序:
```python
# 创建一个空列表
things = []
# 循环获取事情和对应的重要程度
while True:
thing = input("请输入事情(或者输入 q 退出程序):")
if thing == 'q':
break
importance = int(input("请输入事情的重要程度(1-10):"))
# 将事情和重要程度以元组的形式添加到列表中
things.append((thing, importance))
# 按照重要程度排序
sorted_things = sorted(things, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 输出排序后的列表
for thing, importance in sorted_things:
print(f"{thing}(重要程度:{importance})")
```
运行上面的代码,程序会提示用户输入事情和对应的重要程度,直到用户输入 `q` 为止。然后程序会按照事情的重要程度排序,并输出排序后的列表。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际的应用中还需要考虑更多的细节,比如如何保存和读取记录、如何设计更友好的用户界面等等。
如何从大到小绘制变量重要性排序
要从大到小绘制变量重要性排序,您可以按以下步骤操作:
1. 计算每个变量的重要性得分(例如,使用随机森林或梯度提升树模型)。
2. 将得分保存到一个数据框中,并按照得分从大到小排序。
3. 将排序后的数据框用于绘制可视化图表。您可以使用各种图表类型,如条形图、散点图或热图,来绘制变量重要性排序。
4. 确保在绘制图表时,将变量名称标记在图表上,以便您可以轻松地识别每个变量。
下面是一个示例代码,展示如何使用Python的matplotlib库绘制一个变量重要性排序的条形图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 计算变量重要性得分
importance_scores = [0.25, 0.20, 0.15, 0.10, 0.05]
variables = ['var1', 'var2', 'var3', 'var4', 'var5']
# 将得分保存到数据框中并排序
df = pd.DataFrame({'Variable': variables, 'Importance Score': importance_scores})
df = df.sort_values('Importance Score', ascending=False)
# 绘制条形图
plt.bar(df['Variable'], df['Importance Score'])
# 添加标题和标签
plt.title('Variable Importance Scores')
plt.xlabel('Variable')
plt.ylabel('Importance Score')
# 将变量名称旋转45度以防止重叠
plt.xticks(rotation=45)
# 显示图表
plt.show()
```
该代码将生成一个条形图,其中变量按照其重要性得分从大到小排序,并标记了每个变量的名称。
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