Swift语法12.类的定义

本文介绍了Swift中的类定义及其各种属性类型,包括存储属性、计算属性和类属性,并讲解了如何监听属性变化。

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Swift中类的使用

主要内容

  • 类的介绍和定义
  • 类的属性
  • 类的构造函数

一. 类的介绍和定义

  • Swift也是一门面向对象开发的语言
  • 面向对象的基础是类,类产生了对象
  • 在Swift中如何定义类呢?
    • class是Swift中的关键字,用于定义类
class 类名 : SuperClass {
    // 定义属性和方法
}
  • 注意:
    • 定义的类,可以没有父类.那么该类是rootClass
    • 通常情况下,定义类时继承自NSObject(非OC的NSObject)

二. 如何定义类的属性

类的属性介绍
  • Swift中类的属性有多种
    • 存储属性:存储实例的常量和变量
    • 计算属性:通过某种方式计算出来的属性
    • 类属性:与整个类自身相关的属性
存储属性
  • 存储属性是最简单的属性,它作为类实例的一部分,用于存储常量和变量
  • 可以给存储属性提供一个默认值,也可以在初始化方法中对其进行初始化
  • 下面是存储属性的写法
    • age和name都是存储属性,用来记录该学生的年龄和姓名
    • chineseScore和mathScore也是存储属性,用来记录该学生的语文分数和数学分数
class Student : NSObject {
    // 定义属性
    // 存储属性
    var age : Int = 0
    var name : String?

    var chineseScore : Double = 0.0
    var mathScore : Double = 0.0
}

// 创建学生对象
let stu = Student()

// 给存储属性赋值
stu.age = 10
stu.name = "why"

stu.chineseScore = 89.0
stu.mathScore = 98.0
计算属性
  • 计算属性并不存储实际的值,而是提供一个getter和一个可选的setter来间接获取和设置其它属性
  • 计算属性 一般 只提供getter方法
  • 如果只提供getter,而不提供setter,则该计算属性为只读属性,并且可以省略get{}
  • 下面是计算属性的写法
    • averageScore是计算属性,通过chineseScore和mathScore计算而来的属性
    • 在setter方法中有一个newValue变量,是系统指定分配的
class Student : NSObject {
    // 定义属性
    // 存储属性
    var age : Int = 0
    var name : String?

    var chineseScore : Double = 0.0
    var mathScore : Double = 0.0

    // 计算属性
    var averageScore : Double {
        get {
            return (chineseScore + mathScore) / 2
        }

        // 没有意义,因为之后获取值时依然是计算得到的
        // newValue是系统分配的变量名,内部存储着新值
        set {
            self.averageScore = newValue
        }
    }
}

// 获取计算属性的值
print(stu.averageScore)
类属性
  • 类属性是与类相关联的,而不是与类的实例相关联
  • 所有的类和实例都共有一份类属性.因此在某一处修改之后,该类属性就会被修改
  • 类属性的设置和修改,需要通过类来完成
  • 下面是类属性的写法
    • 类属性使用static来修饰
    • courseCount是类属性,用来记录学生有多少门课程
class Student : NSObject {
    // 定义属性
    // 存储属性
    var age : Int = 0
    var name : String?

    var chineseScore : Double = 0.0
    var mathScore : Double = 0.0

    // 计算属性
    var averageScore : Double {
        get {
            return (chineseScore + mathScore) / 2
        }

        // 没有意义.newValue是系统分配的变量名,内部存储着新值
        set {
            self.averageScore = newValue
        }
    }

    // 类属性
    static var corseCount : Int = 0
}

// 设置类属性的值
Student.corseCount = 3
// 取出类属性的值
print(Student.corseCount)
监听属性的改变
  • 在OC中我们可以重写set方法来监听属性的改变
  • Swift中可以通过属性观察者来监听和响应属性值的变化
  • 通常是监听存储属性和类属性的改变.(对于计算属性,我们不需要定义属性观察者,因为我们可以在计算属性的setter中直接观察并响应这种值的变化)
  • 我们通过设置以下观察方法来定义观察者
    • willSet:在属性值被存储之前设置。此时新属性值作为一个常量参数被传入。该参数名默认为newValue,我们可以自己定义该参数名
    • didSet:在新属性值被存储后立即调用。与willSet相同,此时传入的是属性的旧值,默认参数名为oldValue
    • willSet与didSet只有在属性第一次被设置时才会调用,在初始化时,不会去调用这些监听方法
  • 监听的方式如下:
    • 监听age和name的变化
class Person : NSObject {
    var name : String? {
        // 可以给newValue自定义名称
        willSet (new){ // 属性即将改变,还未改变时会调用的方法
            // 在该方法中有一个默认的系统属性newValue,用于存储新值
            print(name)
            print(new)
        }
        // 可以给oldValue自定义名称
        didSet (old) { // 属性值已经改变了,会调用的方法
            // 在该方法中有一个默认的系统属性oldValue,用于存储旧值
            print(name)
            print(old)
        }
    }
    var age : Int = 0
    var height : Double = 0.0
}

let p : Person = Person()

// 在赋值时,监听该属性的改变
// 在OC中是通过重写set方法
// 在swift中,可以给属性添加监听器
p.name = "why"

//p.name = "qa"
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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