Category初探

      无论多么完美的设计终究抵不过新需求的无情!

      那么当我们遇到要向已经有的类添加方法,该怎么办呢?一般来说继承和分类(Category)都是很好的选择。今天我就一起研究一下分类。

目录

  1. category 与extension 的区别  
  2. category真面目

  3. category的方法覆盖

正文

          1.category 与extension 的区别

    extension可以为添加方法,看起来跟category功能差不多,但他们之间的差别很大。extension是 类的一部分,在编译期间就决定了它与类同生共死的属性。你必须知道一个类的实现文件,才能为它添加,遇到系统的,比如NSString,它就吃了鳖。而category就灵活多了,它的实现实在运行的时候。所以它无法为类添加实例变量,因为一个类的内存已经分配好了。            

          2.category真面目

     我们知道所有的类和对象在runtime层都是结构体表示的,category也不例外,category用结构体category_t(在objc-runtime-new.h中可以找到此定义),它包含了
     1)、类的名字(name)
     2)、类(cls)
     3)、category中所有给类添加的实例方法的列表(instanceMethods)
     4)、category中所有添加的类方法的列表(classMethods)
     5)、category实现的所有协议的列表(protocols)
     6)、category中添加的所有属性(instanceProperties)
typedef struct category_t {
    const char *name;
    classref_t cls;
    struct method_list_t *instanceMethods;
    struct method_list_t *classMethods;
    struct protocol_list_t *protocols;
    struct property_list_t *instanceProperties;
} category_t;
   
     可以看出category可以是 类方法,实例方法,协议,属性,不可以是实例变量。下面我们写一个类来测试一下。

MyClass.h:
#import <Foundation/Foundation.h>

@interface MyClass : NSObject

- (void)printName;

@end

@interface MyClass(MyAddition)

@property(nonatomic, copy) NSString *name;

- (void)printName;

@end
MyClass.m:
#import "MyClass.h"

@implementation MyClass

- (void)printName
{
    NSLog(@"%@",@"MyClass");
}

@end

@implementation MyClass(MyAddition)

- (void)printName
{
    NSLog(@"%@",@"MyAddition");
}

@end
   我们来看一下category编译之后的样子,使用clang命令:
clang -rewrite-objc MyClass.m
    会得到一个很大的文件,有10万多行,我们不管它,来看一下最后与category有关的代码
static struct /*_method_list_t*/ {
	unsigned int entsize;  // sizeof(struct _objc_method)
	unsigned int method_count;
	struct _objc_method method_list[1];
} _OBJC_$_CATEGORY_INSTANCE_METHODS_MyClass_$_MyAddition __attribute__ ((used, section ("__DATA,__objc_const"))) = {
	sizeof(_objc_method),
	1,
	{{(struct objc_selector *)"printName", "v16@0:8", (void *)_I_MyClass_MyAddition_printName}}
};

static struct /*_prop_list_t*/ {
	unsigned int entsize;  // sizeof(struct _prop_t)
	unsigned int count_of_properties;
	struct _prop_t prop_list[1];
} _OBJC_$_PROP_LIST_MyClass_$_MyAddition __attribute__ ((used, section ("__DATA,__objc_const"))) = {
	sizeof(_prop_t),
	1,
	{{"name","T@\"NSString\",C,N"}}
};

extern "C" __declspec(dllexport) struct _class_t OBJC_CLASS_$_MyClass;

static struct _category_t _OBJC_$_CATEGORY_MyClass_$_MyAddition __attribute__ ((used, section ("__DATA,__objc_const"))) = 
{
	"MyClass",
	0, // &OBJC_CLASS_$_MyClass,
	(const struct _method_list_t *)&_OBJC_$_CATEGORY_INSTANCE_METHODS_MyClass_$_MyAddition,
	0,
	0,
	(const struct _prop_list_t *)&_OBJC_$_PROP_LIST_MyClass_$_MyAddition,
};
static void OBJC_CATEGORY_SETUP_$_MyClass_$_MyAddition(void ) {
	_OBJC_$_CATEGORY_MyClass_$_MyAddition.cls = &OBJC_CLASS_$_MyClass;
}
#pragma section(".objc_inithooks$B", long, read, write)
__declspec(allocate(".objc_inithooks$B")) static void *OBJC_CATEGORY_SETUP[] = {
	(void *)&OBJC_CATEGORY_SETUP_$_MyClass_$_MyAddition,
};
static struct _class_t *L_OBJC_LABEL_CLASS_$ [1] __attribute__((used, section ("__DATA, __objc_classlist,regular,no_dead_strip")))= {
	&OBJC_CLASS_$_MyClass,
};
static struct _category_t *L_OBJC_LABEL_CATEGORY_$ [1] __attribute__((used, section ("__DATA, __objc_catlist,regular,no_dead_strip")))= {
	&_OBJC_$_CATEGORY_MyClass_$_MyAddition,
};
static struct IMAGE_INFO { unsigned version; unsigned flag; } _OBJC_IMAGE_INFO = { 0, 2 };
</pre>  分析这段代码_OBJC_$_CATEGORY_INSTANCE_METHODS_MyClass_$_MyAddition 表示的是category里面的方法,method_count表示的是方法的个数,method_list表示方法结构体数组,结构体数组里有方法的名字,_OBJC_$_PRO_LIST_MyClass_$_MyAddition表示category里面的属性。_category_t _OBJC_$_CATEGORY_MyClass_$_MyAddition 这个结构体就是category了,还对应它的初始化。</div><h2>  3.<span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;"><span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;">category的方法覆盖</span></span></h2><div><span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;"><span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;"><span style="color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;">鉴于上面几节我们已经把原理都讲了,这一节只有一个问题:</span><br style="padding: 0px; margin: 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;" /><span style="color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;">怎么调用到原来类中被category覆盖掉的方法?</span><br style="padding: 0px; margin: 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;" /><span style="color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;">对于这个问题,我们已经知道category其实并不是完全替换掉原来类的同名方法,只是category在方法列表的前面而已,所以我们只要顺着方法列表找到最后一个对应名字的方法,就可以调用原来类的方法:</span></span></span></div><div><span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;"><span style="color: rgb(42, 41, 53); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; line-height: 18px;"><span style="color: rgb(102, 102, 102); font-family: "Hiragino Sans GB", "Microsoft Yahei", 微软雅黑, sans-serif; font-size: 13.92px; line-height: 24px;"></span></span></span><pre name="code" class="objc">MyClass *class = [[MyClass alloc]init];
    [class printName];
    
    Class currentClass = [MyClass class];
    
    MyClass *My = [[MyClass alloc]init];
    
    if (currentClass) {
        unsigned int methodCount;
        
        Method *methodList = class_copyMethodList(currentClass, &methodCount);
        IMP lastImp = NULL;
        SEL lastSel = NULL;
        for (NSInteger i = 0; i < methodCount; i++) {
            Method method = methodList[i];
            
            NSString *methodName = [NSString stringWithCString:sel_getName(method_getName(method)) encoding:NSUTF8StringEncoding];
            
            if ([@"printName" isEqualToString:methodName]) {
                lastImp = method_getImplementation(method);
                lastSel = method_getName(method);
                
            }
        }
        
        typedef void (*fn)(id, SEL);
        
        
        if (lastImp != NULL) {
            fn f = (fn)lastImp;
            f(My, lastSel);
        }
        free(methodList);
    }
    [class printName];
通过这段代码就可以调用到类里的方法。

   

    

 





 

 

    


       

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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