自動注入到底比new好在哪？控制反轉和容器IOC只能看作是一種編程思想。在理想狀態下，可以實現自動注射和生命周期管理。但在實際的開發中，我個人覺得有時不如新的方便，我主要遇到以下問題：

1。編寫大量的配置和構造函數要比編寫新的更麻煩，特別是對于某些函數來說，只需一次。原來，new可以一次性完成，但是如果要使用依賴注入，還需要編寫配置

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2。當需要注入更多的類時，構造函數就像老婦人的裹尸布一樣臭，一樣長。關鍵是以前用過的一些類現在不用了，你要手動清理構造函數，這比new要麻煩多了

3。這也是最重要的一點，有時候項目很復雜，會遇到循環注入的問題。也就是說，A依賴B，B依賴C，C依賴A，這種情況說明架構的存在是不合理的。在這一點上，你可以重構系統，也可以不依賴依賴依賴注入，直接用新的方法來解決它。]因此，依賴注入只是一種編程思想，有一些高級的性質，但不是。它是萬能的。它存在的意義是脫鉤。從宏觀上講，就是要解決多人共同開發一個項目時，各自獨立的模塊，減少相互之間的依賴和干擾。從微觀的角度看，有幾個類是密切相關的。雖然文件是獨立的，但是功能是集成的。在這個時候，脫鉤是沒有意義的。為什么不是新的？

因此，我個人理解依賴注入與引擎是一樣的。發動機由幾個主要部件組成。這些組件之間是解耦的，可以通過依賴注入來實現。對于單個組件的內部部件和螺釘，必須使用依賴注入來實現它們。這比收益多一點。使用new來實現它們要方便得多。。。[Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose][Picknose

當你問這個問題時，你可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，比如一個常用的Python數值計算庫numpy是用C語言實現的，而且計算機的配置也沒有十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產品開發中最流行的編程語言，人工智能相關產品的開發自然離不開大數據的支持，因此Python能否進行大規模的數值計算，毋庸置疑。

Python能否進行大規模數值計算？

Shell比python簡單。

安裝一個虛擬機軟件，然后安裝一個Ubuntu系統，然后找一本書，測試shell，然后學習示例，練習很久就會。

Python學習就是找一本書，把里面所有的例子都打出來，然后找幾個項目練習，再找一個培訓班，這樣才能走出課堂。

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