关于流和流对象,以std::cout为例

C++流对象 1、概念 在程序设计当中免不了要对数据进行输入输出,在C语言中我们经常使用scanf()、printf()进行输入输出操作,但是在C++中,我们使用流对象来对数据进行输入输出操作,流在输入源和输出目标之间充当了桥梁的作用。 根据操作对象的不同,流可以分为控制台流(iostream)、文件流(fstream)以及字符串流(sstream),上述三种类的流均继承基础流类(i 阅读详情

什么是流?什么是流对象?我们在打印C++程序的时候肯定用到过std::cout这个东西,std::cout就是一个流对象,注意说法,它是一个对象,是在标准库std中就初始化定义好的一个对象,如果去看std命名空间源码,可以发现类似下面这样的一段代码

namespace std {
    extern ostream cout;  // 标准输出流对象
}

那我们经常使用的#include <iostream>头文件又和它有什么关系呢?

它作为输入输出流头文件,引入 C++ 的标准输入输出库iostream。在iostream这个库中定义了用于输入输出操作的类和对象,ru std::cin、std::cout、std::cerr等,这些对象用于处理标准输入、标准输出和标准错误输出。iostream库是 C++ 标准库的一部分,提供了与控制台输入输出流相关的功能。引入这个库后,程序中才可以使用这些标准流对象。

iostream中定义的全局对象,例如 std::cin、std::cout、std::cerr,这些对象是 ostream 和 istream 类的实例,用于处理输入和输出操作。具体来说:

  • std::cout 是ostream类的一个对象,用于向标准输出(通常是控制台)写数据。
  • std::cin 是istream类的一个对象,用于从标准输入(通常是键盘)读取数据。
  • std::cerr 是ostream类的另一个对象,用于输出错误信息。

这些对象都在iostream库中声明,并属于标准命名空间std,因此完整的名称是std::cin、std::cout、std::cerr。这也是为什么我们会说它是标准输出流,在代码中的使用要么是std::cout,要么需要加上using namespace std;的原因呢。

我们知道了流对象,那进一步来看看什么是流?

基础理解:流的概念

在 C++ 中,流(stream)是一种处理数据的方式。可以将它简单地理解为一种数据的“流动”:

  • 输入流(istream):从外部设备(如键盘、文件)“流入”程序。
  • 输出流(ostream):从程序中“流出”到外部设备(如屏幕、文件)。

以我目前的理解,流都是基于程序来操作的。

对照着上面提到:

  • std::cout 是ostream类的一个对象,用于向标准输出(通常是控制台)写数据。
  • std::cin 是istream类的一个对象,用于从标准输入(通常是键盘)读取数据。
  • std::cerr 是ostream类的另一个对象,用于输出错误信息。

 我们应该有了一个初步的理解,这样我们再来看看我们的打印程序

#include <iostream>

int main() {
    std::cout << "Hello, world!" << std::endl;  // 直接使用 std::
    return 0;
}

上面的程序中还有一个操作符<<,它又是什么? 

上面的代码里<<是 C++ 中的流插入操作符,它的主要作用是将右侧的值插入到左侧的输出流中。就是将"Hello, world!"插入到std::cout中。实际上<<本身作为一个操作符,是被函数重载用于流的插入操作的。

<<操作符的逻辑非常简单:

  • 左侧的对象是一个输出流对象(如 std::cout ),它管理着数据的输出方向。
  • 右侧的对象是要输出的数据。
  • 操作符<<将右边的数据插入到左边的输出流中,并返回左侧的输出流对象的引用,以便支持链式调用。
既然是函数重载出来,那么
std::cout << "Hello, world!" << std::endl; 

在“语法”上等价于 (注意我说的是在语法上等价于)

std::cout.operator<<("Hello").operator<<(std::endl);

 这句代码实际上打印出来的是流的地址,具体感兴趣的小伙伴可以自行研究。

自定义重载<<操作符

<<作为重载操作符,我们当然也可以重载,允许我们自定义如何将某种类型的对象插入到流中。例如:

#include <iostream>

class Point {
public:
    int x, y;
    Point(int x, int y) : x(x), y(y) {}
};

// 重载 << 操作符
std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const Point& point) {
    os << "(" << point.x << ", " << point.y << ")";
    return os;  // 返回流对象支持链式操作
}

int main() {
    Point p(3, 4);
    std::cout << "Point is: " << p << std::endl;
    return 0;
}

对<<进行操作,我们需要两个操作数,左操作数和右操作数,即两个参数。我们可以通过重载 <<打印我们的自定义类型。

上面例子中的重载是作为非成员函数进行的,那为什么不用成员函数的方式呢?有什么区别呢?

首先类的成员函数都有一个隐藏指针this,它指向调用该成员函数的对象。所以,当你重载操作符时,如果使用成员函数的形式,this指针会作为隐含的第一个参数传递给该函数。

这就是为什么当你将 << 操作符作为成员函数重载时,调用方式会变成 object<<stream,而不是 stream<<object,因为成员函数的第一个参数是this指针(指向对象的引用),而不是像我们希望的那样,第一个参数是流对象std::ostream。

当你在类中定义operator<<作为成员函数时,它的调用方式会与我们期望的std::cout<<object不同。原因是,this指针始终是左操作数,因此你只能使用object<<std::cout这样的语法。

这显然不符合我们想要的操作顺序。我们希望的语法是std::cout<<object,其中流对象std::cout在左边,而object对象在右边。但如果<<操作符是成员函数,那么必须以object对象为左操作数,流对象作为参数,这显然与常规用法相冲突。

再来看这样一段代码

#include <iostream>
#include <iomanip>
using namespace std;

ostream &output(ostream &stream)
{
	stream.setf(ios::left);
	stream << setw(10) << hex << setfill('-');
	return stream;
}

int main() {
	cout << 123 << endl;
	cout << output << 123 << endl;
	return 0;}

 这个函数output是一个自定义的输出函数,具体作用是对传入的输出流对象进行一些设置,那么主函数中的 cout << output << 123 << endl;具体执行逻辑是怎样的呢?

  • 调用 output 函数:

    • 当遇到 cout << output 时,C++ 语言会自动调用output 函数,并将cout 作为参数传递给它。
    • 这个过程相当于:
      output(cout);
      
  • 执行 output 函数:

    • 在output 函数内部,stream(这里是 cout)会被进行设置。
    • output 函数会对 cout 进行相应的格式设置后,返回 cout 对象的引用。
  • 继续流插入操作:

    • 由于 output 返回的是 ostream 的引用,因此 cout << output 这部分实际上被替换为 cout (经过格式设置的流)。
    • 然后,紧接着执行 << 123,这意味着将 123 插入到经过格式化的 cout 中。
  • 输出 endl:

    • 最后,执行 << endl,这个操作会插入换行符并刷新流。
cout << output << 123 << endl; 
//等价于 
output(cout) << 123 << endl;

这是C++ 中的「操纵符(manipulator)」行为。虽然看起来像是 output 函数被插入到 cout 中进行输出,实际上是因为 output 函数的类型和返回值恰好匹配了操纵符的机制。 

当你编写以下代码

std::cout << output;

其中的 output 是一个函数,它接受一个 std::ostream& 参数,并返回一个 std::ostream&,这符合操纵符的特性。因此,编译器将其视为一个操纵符,而不是将 output 函数本身输出到流中。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

输入输出的本质——cin、cout背后的流缓冲机制

本文深入剖析了C++标准I/O系统中的流缓冲机制,揭示了cin和cout背后的运行原理。文章首先介绍了C++的"流"思想,将数据抽象为流动通道,然后详细解析了缓冲区的关键作用,包括提升性能的缓冲策略和输入输出流的缓冲差异。通过分层架构分析,展现了流对象、缓冲区与操作系统调用的协作关系,并探讨了C与C++I/O系统的同步机制及其性能影响。文章还指出了endl的使用误区,分析了常见输入陷阱,并演示了如何自定义输出缓冲。最终从设计哲学角度,阐释了C++I/O系统在抽象与效率间的精妙平衡。

htw250056的博客 1313

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

C++命名空间std::详解:从入门到避坑

在C++编程中,命名空间是组织代码、避免名字冲突的核心机制,而std::正是C++标准库的统一命名空间前缀。理解std::的作用,不仅要知道它代表“标准库中的名字”,更要理解其背后的命名空间原理——通过作用域解析运算符,将标准库中的容器、算法、流对象等组件与用户自定义代码隔离。掌握这一基础概念,能帮助开发者快速定位编译错误,比如“cout was not declared”或“'cout' is not a member of 'std'”,也能解释为何滥用using namespace std会引发重名冲

weixin_34277853的博客 350

c++stream流

流作为对象:流是C++标准库中定义的类对象,具有自己的状态和行为。作用域和生命周期:流对象的生命周期与其作用域相同,遵循C++对象的一般规则。赋值和操作:流对象可以像其他对象一样进行赋值和操作,支持多种方法和运算符。状态和错误处理:流对象维护内部状态,可以通过方法检查和处理错误。

watamade的博客 869

php能否使用std cout,C++ cout输出语句用法详解

cout可用于在计算机屏幕上显示信息,程序可以显示的最简单的屏幕输出类型是控制台输出,它只是纯文本。控制台这个词是一个老旧的计算机术语,计算机操作员通过在终端上打字来与系统进行交互的日子。终端由简单的屏幕和键盘组成,被称为控制台。在现代计算机上,运行的是 Windows 或 Mac OS 等图形操作系统,控制台输出通常显示在如图 1 所示的窗口中。C++ 提供了一个名为 cout 的对象,用于产生...

weixin_35641153的博客 330

cout

cout代表的是 "character output"(字符输出),它是std命名空间中的一个全局对象。cout通过重载的<<运算符实现与程序的标准输出流的交互。如果不加那么要加cout是 C++ 中最常用的输出方式之一,广泛应用于程序的调试、日志记录和显示程序的结果。它提供了丰富的功能,包括支持多种数据类型、格式化输出、与标准输入结合使用等。掌握cout的用法,有助于更高效地进行调试和结果输出。int a = 10;return 0;通过不断尝试和实践,你将更熟悉cout。

2501_90614924的博客 663

C++ I/O流深度解析:从cin/cout到文件与字符串流实战

输入输出(I/O)是程序与外界交互的基础,其核心在于数据流的抽象与管理。C++通过I/O流库实现了类型安全、可扩展的I/O机制,采用面向对象设计统一了控制台、文件、字符串等不同数据源的操作。其技术价值在于通过运算符重载提供直观的链式调用,并借助缓冲区管理提升性能,同时支持国际化与自定义类型扩展。在实际应用中,I/O流广泛用于数据处理、日志系统、文件读写及网络通信等场景。本文聚焦C++的I/O流,深入探讨其架构、**cin/cout**的实战技巧、**文件流(fstream)** 的完全指南以及字符串流(ss

weixin_34037173的博客 295
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