自動(dòng)注入到底比new好在哪？控制反轉(zhuǎn)和容器IOC只能看作是一種編程思想。在理想狀態(tài)下，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)注射和生命周期管理。但在實(shí)際的開(kāi)發(fā)中，我個(gè)人覺(jué)得有時(shí)不如新的方便，我主要遇到以下問(wèn)題：

1。編寫(xiě)大量的配置和構(gòu)造函數(shù)要比編寫(xiě)新的更麻煩，特別是對(duì)于某些函數(shù)來(lái)說(shuō)，只需一次。原來(lái)，new可以一次性完成，但是如果要使用依賴注入，還需要編寫(xiě)配置

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2。當(dāng)需要注入更多的類(lèi)時(shí)，構(gòu)造函數(shù)就像老婦人的裹尸布一樣臭，一樣長(zhǎng)。關(guān)鍵是以前用過(guò)的一些類(lèi)現(xiàn)在不用了，你要手動(dòng)清理構(gòu)造函數(shù)，這比new要麻煩多了

3。這也是最重要的一點(diǎn)，有時(shí)候項(xiàng)目很復(fù)雜，會(huì)遇到循環(huán)注入的問(wèn)題。也就是說(shuō)，A依賴B，B依賴C，C依賴A，這種情況說(shuō)明架構(gòu)的存在是不合理的。在這一點(diǎn)上，你可以重構(gòu)系統(tǒng)，也可以不依賴依賴依賴注入，直接用新的方法來(lái)解決它。]因此，依賴注入只是一種編程思想，有一些高級(jí)的性質(zhì)，但不是。它是萬(wàn)能的。它存在的意義是脫鉤。從宏觀上講，就是要解決多人共同開(kāi)發(fā)一個(gè)項(xiàng)目時(shí)，各自獨(dú)立的模塊，減少相互之間的依賴和干擾。從微觀的角度看，有幾個(gè)類(lèi)是密切相關(guān)的。雖然文件是獨(dú)立的，但是功能是集成的。在這個(gè)時(shí)候，脫鉤是沒(méi)有意義的。為什么不是新的？

因此，我個(gè)人理解依賴注入與引擎是一樣的。發(fā)動(dòng)機(jī)由幾個(gè)主要部件組成。這些組件之間是解耦的，可以通過(guò)依賴注入來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于單個(gè)組件的內(nèi)部部件和螺釘，必須使用依賴注入來(lái)實(shí)現(xiàn)它們。這比收益多一點(diǎn)。使用new來(lái)實(shí)現(xiàn)它們要方便得多。。。[Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose

當(dāng)你問(wèn)這個(gè)問(wèn)題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語(yǔ)言編寫(xiě)的，比如一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)numpy是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)的配置也沒(méi)有十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中最流行的編程語(yǔ)言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)自然離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

Shell比python簡(jiǎn)單。

安裝一個(gè)虛擬機(jī)軟件，然后安裝一個(gè)Ubuntu系統(tǒng)，然后找一本書(shū)，測(cè)試shell，然后學(xué)習(xí)示例，練習(xí)很久就會(huì)。

Python學(xué)習(xí)就是找一本書(shū)，把里面所有的例子都打出來(lái)，然后找?guī)讉€(gè)項(xiàng)目練習(xí)，再找一個(gè)培訓(xùn)班，這樣才能走出課堂。

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