第二章:一切都是对象

本文围绕Java编程展开,介绍了引用、对象、类等概念。引用需关联实例对象,对象是类的实例。还阐述了基本类型、包装类和高精度数字的存储,以及各类变量的生命周期和作用域。此外,说明了静态资源的调用方式和Java的注释方法。

 

1、引用

引用时类似于指针,句柄的存在。引用需要和实例对象相关联才能操控对象。

2、对象

1.引用与对象的关联一般通过new关键字进行(String是特殊的对象,可以直接赋值进行初始化);

2.对象是类的实例,拥有属于自己的成员变量和方法类;

3、类

1、一些具有相似属性和行为的对象的抽象集合;

2、类可以拥有自己的静态属性和行为(static);

3、类和对象属于模板和产品的关系;

4、存储

寄存器

最快的存储区,在处理器内部

栈(堆栈)

位于通用RAM(随机访问存储器),主要存储对象引用、基础类型

RAM,主要存储对象本身,

方法区

静态区,存储静态资源,常量等

RAM存储

流对象:对象转换为字节流,发送给另一个机器
持久化对象:对象存放到磁盘

 

基本类型:基本类型不通过new创建,也并非是对象,而是直接创建变量,存放栈中。

包装类:为了将基本类型纳入对象的使用范畴,加入包装类。基本类型和包装类可以在程序中自动拆        箱装箱。

高精度数字:java提供两个高精度计算的类;

1、BigInteger:任何精度的整数;

2、BigDecimal:任何精度的定点数;

5、生命周期

1、初始化

基本类型:

a、当基本类型作为成员变量的时候,可以默认初始化,即0和false;

b、当基本类型作为“局部”变量时,系统不会默认初始化,一旦使用未经初始化的变量,编译出错。

引用:

a、当引用做作对象的字段(成员变量)时,默认初始化null;

b、当引用作为“局部变量”时,系统不会默认初始化,使用即编译error;

静态变量:成员变量时默认初始化,“局部变量”(方法内部)时无法定义;

对象:通过无参有参的构造器进行初始化;

2、作用域{}

java中的作用域由包裹变量的{}决定。

局部变量和成员变量:

1、同一作用域不同变量形式可以同名,默认调用局部变量;

2、同一作用域同一变量形式不能同名;

引用和对象:

1、引用的作用域由{}决定;

2、引用销毁不等于对象销毁,引用的作用域之外对象依然存在,依靠GC回收。(因为对象的使用依靠引用的调用,不同引用指向同一对象,所以引用作用域为{}而对象却依靠GC回收)

静态变量:作用域依然是{};但是静态变量的生命周期贯穿程序始终。

6、静态资源(static):

1、类可以直接调用,类数据和类方法;

2、类的实体对象调用(注:静态资源只有一份,不同对象调用的依然是同一份静态资源)。

7注释

1、注释方式:

行注释 //内容

多行注释 /*内容*/

文档注释:用于生成技术文档

/**

*@author

*@version

*@docRoot

*@param

*……

*/

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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