Java 反射详解,快速了解如何使用

什么是PCIe Relaxed Ordering 什么是PCIe上的Relaxed Ordering呢?直接翻译的话就是宽松排序。在理解这个东西之前,需要先了解下什么是PCIe的基本事务排序法则。 阅读详情

一,

反射基本概念:

反射机制是在【运行状态】中可以获取一个类的所有属性,和方法(包括构造器)并且能够调用其任意一个方法和属性。

 

反射常用功能大致如下:

  • 在运行期间获取任意一个对象的所属类
  • 在运行期间构造任意一个类的对象
  • 在运行期间获取一个类所具有的所有公共,私有的成员变量和方法
  • 在运行期间可以调用某个类的任意一个方法,构造方法

 提示:我们所知道的有点高端的动态代理的底层支持其实就是反射

 

二,

获取类的三种方式:

代码片段中分割线表示另一个文件,另外代码片段接近伪代码没有什么实际业务做铺垫。

Order order = new Order();

/**
 * Class.forName() 根据全类名构造一个Class
 * 对象通过调用 getClass() 方法获取其Class
 * .class 是一个特殊语法,获取当前类在JVM生成的Class
 */

public Order(){
    Syste.out.println("无参构造");
}

private Order(String name){
    System.out.println(name);
}

Class classThree = Class.forName("cn.entity.Order");
Class classOne = order.getClass();
Class classTwo = Order.class();

======================================================================================

package cn.entity

public class Order implements Service,IService{

    private String name;
    private int age; 
    private char gender;

    public void setName(String name){ this.name = name; }
    public String getName(){ return name; }

    public void setAge(int age){ this.age = age; }
    public int getAge(){ return age; }

    public void setGender(char gender){ this.gender = gender; }
    public char getGender(){ return gender; }

    @Override
    public void orderGeneral(){
        
    }
    @Override
    public void orderManager(){
    
    }
    
}

======================================================================================

public interface Service{
    void orderGeneral();
}

=======================================================================================
public interface IService{
    void orderManager();
}

获取方法,构造方法,接口,父类:

/**
 * 获取所有的公共方法(当前类、父类以及接口中所有公共修饰的方法)
 */
Method[] methods = classOne.getMethos();
for(Method method:methods){
    System.out.println(method);
}

=========================================================================================

/**
 * 获取所有构造方法
 */
Constructor<?>[] constructors = classOne.getConstructors();
for(Constructor constructor:constructors){
    System.out.println(constructor);
}

=========================================================================================

/**
 * 获取所有接口
 */
Class<?>[] interfaces = classOne.getInterface();
for(Class<?> inteface:interfaces){
    System.out.println(interfaces);
}

=========================================================================================

/**
 * 获取所有父类
 */
Class<?> superClass = classOne.getSuperClass();
System.out.println(superClass);

=========================================================================================

/**
 * 获取所有公共属性
 */
Field[] fields = classOne.getFields();
for(Field field:fields){
    System.out.println(field);
}

=========================================================================================

/**
 * 获取当前类所有方法
 */
Method[] methods = classOne.getDeclaredMethods();
for(Method method:methods){
    System.out.println(method);
}

=========================================================================================

/**
 * 获取当前类所有属性
 */
Field[] fields = classOne.getDeclaredFields();
for(Field field:Fileds){
    System.out.println(field);
}

获取并操作对象:

/**
 * 获取 class 对象并强转,调用该对象的方法
 */
Order order = (Order)classOne.newIstance();

order.setName("阿狗");
order.setAge("10");
order.setGender('男');

=========================================================================================

/**
 * 操作某个属性
 * 下面代码中 nameField.setAccessible(true) [默认值为 false] 作用是:
 * 忽略 name 属性的访问修饰符
 */
Order order = (Order)classOne.newInstance();
Field nameField = classOne.getDeclaredField("name");

nameField.setAccessible(true);
nameField.set(order,"阿狗");
System.out.println(order.getName());

=========================================================================================

/**
 * 调用无参方法,DeclaerdMthod 参数列表:1.方法名(String) 2.参数类型(class)
 * 方法名参数将方法名的字符串传入,参数类型 由于是无参方法传入 null 即可
 */
Order order = (Order)classOne.newInstance();
Method method = classOne.getDeclaredMethod("getName",null);

method.invoke(order,null);

=========================================================================================

/**
 * 调用有参方法,DeclaredMthod 参数列表: 1.方法名(String) 2.参数类型(class);
 * 方法名参数将方法名的字符串传入,参数类型需要 类型class;比如: int.class String.class 
 */
Order order = (Order)classOne.newInstance();
Method method = classOne.getDeclaredMethod("setName",String.class);

method.invoke(order,"阿狗");

=========================================================================================

/**
 * 有参构造 和 无参构造 
 * getDeclaredConstructor() 获取所有的构造函数 、
 * getConstructor() 获取公共构造函数
 */

Constructor constructor = classOne.getDelcaredConstructor(String.class); //有参构造
constructor.setAccessible(true);
Order order = (Order)constructor.newInstance("阿狗");

Constructro constructor = classOne.getContructor(); //无参构造
Order order = (Order)constructor.newInstance();


说明:上面代码获取有参构造函数使用了getDecalerdConstructor(),因为有参构造函数是一个私有的;

获取无参构造使用了getConstructor(),因为无参构造函数是公共的。

注意:上面代码中setAccessible()函数只是作为一个了解,实际开发中不建议使用。

 

文章是我自己个人的一点总结,所以本文会持续更细;读者如发现有错误或者不合理的地方欢迎指出

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.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');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % 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]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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