iOS中使用断言

使用断言可以有效地防止程序错误。断言要求程序中特定的语句必须为真。如果不为真,说明程序正处于一种无法预测的运行状态,这时候程序不应该继续执行下去。下面是NSAssert的一个例子:

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    NSAssert(x == 4, @"x must be four");

如果测试条件返回NONSAssert就会抛一个异常。异常处理程序捕获异常之后,会调用abort结束程序。Mac开发中,出现异常时只结束当前循环。而在iOS中,在哪个线程中发生异常,默认行为都是调用abort结束整个程序。


从技术角度来说,abort向进程发送一个SIGABRT信号。信号处理程序会捕获这个信号然后做出相应处理。不建议自己捕获SIGABRT信号,除非是要用在crash报告中。10.4节“捕获与报告程序崩溃”会详细介绍如何处理程序崩溃。


可以在编译设置面板的“Preprocessor Macros”(GCC_PREPROCESSOR_DEFINITIONS)中设置NS_BLOCK_ASSERTIONS以禁用NSAssert。至于最终发布代码中是否需要禁用NSAssert,不同的人有不同的答案。这取决于当程序处于非法状态的时候,你是希望它停止运行还是希望它紊乱运行。建议在发布版代码中禁用断言。在某些情况中程序错误可能只会造成非常小的问题,但是断言会导致程序崩溃。Xcode 4在默认情况下会禁用发布版代码中的断言。

虽然我会在发布版代码中删除断言,但是我并不会忽视断言错误。实际上,断言错误属于“永远不该发生”的错误,应该记录到日志中。设置NS_BLOCK_ASSERTIONS会从程序中完全删除断言,而我建议对断言做些改动以便在日志中留下记录。下面代码中的RNLogBugNSLog的一个别名)函数可以用来记录日志。不建议经常使用#define,不过用在这里是非常必要的,因为需要把__FILE____LINE__转换为调用者代码所在的文件和行号。

下面的代码把NSCAssert包装为RNCAssert,还定义了一个辅助函数RNAbstract。在C语言中使用断言的时候应该使用NSAssert

RNAssert.h

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    #import <Foundation/Foundation.h>

    #define RNLogBug NSLog //如果用的是Lumberjack日志框架,要把NSLog换成DDLogError

    //RNAssertRNCAssert会记录日志(即使是在发布版代码中),
    //除此之外它们与NSAssertNSCAssert完全一样

    #define RNAssert(condition, desc, ...) 
      if (!(condition)) { 
          RNLogBug((desc), ## __VA_ARGS__); 
          NSAssert((condition), (desc), ## __VA_ARGS__); 
      }

    #define RNCAssert(condition, desc) 
      if (!(condition)) { 
          RNLogBug((desc), ## __VA_ARGS__); 
          NSCAssert((condition), (desc), ## __VA_ARGS__); 
      }

断言应该位于导致程序崩溃的代码之前。看下面的例子(假设你使用RNAssert记录日志,包括在发布版代码中):

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    RNAssert(foo != nil, @"foo must not be nil");
    [array addObject:foo];

如果这里会导致断言失败,那么即使关闭断言程序也依然会崩溃。所以要将代码改为下面这样:

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    RNAssert(foo != nil, @"foo must not be nil");
    if (foo != nil) {
      [array addObject:foo];
    }

这样就好多了,RNAssert可以记录日志。但是这里有冗余代码,如果断言条件和if条件不匹配,就可能产生bug。建议使用下面的方式:

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    if (foo != nil) {
      [array addObject:foo];
    }
    else {
      RNAssert(NO, @"foo must not be nil");
    }

这样就保证了断言条件跟if条件总是匹配,这是一种比较好的断言使用方式。另外,建议在switch语句的default分支中使用断言:

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    switch (foo) {
      case kFooOptionOne:
        ...
        break;
      case kFooOptionTwo:
        ...
        break;
      default:
        RNAssert(NO, @"Unexpected value for foo: %d", foo):
        break;
    }

这样一来,如果foo的可能值增加了而switch块没有进行相应更新,那就会导致断言失败。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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