Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #236 · 28.02

Сопоставление с образцом (pattern matching) — сильный механизм языков программирования, который, к сожалению, встречается не так часто. Причём, как в коде разработчиков, так и в поддержке со стороны самого языка. Разработчики на функциональных языках используют этот механизм довольно часто, потому что у них вообще многое определяется статически через правильный подход к системе типов. Разработчики же на императивных языках очень любят огромные многоуровневые ветвления. Есть даже такое понятие «Спагетти-код» — раньше его применяли к коду, перегруженному операторами перехода, но в современном виде это скорее об избытке операторов условия. Pattern matching позволяет накладывать на объекты некоторый трафарет и смотреть, попадают ли они под него. Это не только выглядит лаконичнее и короче, чем дерево условий, но ещё и понятнее с точки зрения восприятия человеком: вот у нас заказ содержит более 10 элементов и при этом стоит более 1000 долларов, значит делаем на него скидку 10 центов. При этом трафарет работает как сортировщик монеток: самая маленькая проваливается в первый паз, следующая по размеру в следующий итд, применение условий идёт сверху вниз. Есть и неявный плюс: такой подход автоматически провоцирует разработчиков проводить проверку на null. Ведь null не может подходить под трафарет «содержит более 10 товаров». К счастью, в C# этот механизм в последних версиях активно развивают и совершенствуют. И это одно из многочисленных преимуществ C# над Java. #dev

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #cepiec

当前筛选 #cepiec清除筛选

100K20

@science_100k20 · Post #259 · 03.09.2024 г., 08:10

Намери подобни Прегледай

#CABI#CEPIEC#CNKI#Questel#Orbit#SAGE#тестовыйдоступ Российский центр научной информации напоминает, что продолжается приём заявок на участие в тестовом доступе к научным информационным ресурсам в рамках централизованной (национальной) подписки. По ссылкам, приведенным ниже можно ознакомиться с описанием каждого ресурса и заполнить форму заявки для включения организации в перечень участников тестового доступа. Электронные ресурсы в области сельского хозяйства и наук о жизни, социальных, общественных и естественных наук (приём заявок – до 13 сентября 2024 года): ⚫️CABI. Коллекция баз данных – содержит научную информацию в области сельскохозяйственных наук и наук о жизни. ⚫️CEPIEC. Коллекция полнотекстовых баз данных – в базе собраны исследования аналитических центров, научные и статистические данные способствующие изучению и пониманию современного Китая. ⚫️CNKI. Коллекция полнотекстовых баз данных – включает в себя публикации китайских и зарубежных академических периодических изданий, докторские и магистерские диссертаций, а также издания университетов и научно-исследовательских институтов. Электронные ресурсы в области химии, машиностроения и инженерных наук (приём заявок – до 20 сентября 2024 года): ⚫️Questel. Ресурс Orbit Chemistry module – модуль, интегрированный в платформу Orbit Intelligence, предназначенный для поиска молекул в более чем 75 миллионах патентных документах. ⚫️SAGE Publications. Полнотекстовая коллекция журналов IMechE Journal Collection – коллекция журналов, охватывающая широкий спектр областей машиностроения и инженерных наук. Image by tippapatt from Adobe Stock

Hashtags

#cabi #cepiec #cnki #questel #orbit #sage #тестовыйдоступ