Scala学习之对象

Scala对象与伴生对象详解

1、object

object相当于class的单个实例,通常在里面放一些静态的field或者method

第一次调用object的方法时,就会执行object的constructor,也就是object内部不在method中的代码;但是object不能定义接受参数的constructor

注意,object的constructor只会在其第一次被调用时执行一次,以后再次调用就不会再次执行constructor了
object通常用于作为单例模式的实现,或者放class的静态成员,比如工具方法

object Person {
  private var eyeNum = 2
  println("this Person object!")
  def getEyeNum = eyeNum
}

这里写图片描述

2、伴生对象

如果有一个class,还有一个与class同名的object,那么就称这个objectclass伴生对象class是object的伴生类。

伴生类和伴生对象必须存放在一个.scala文件之中。

伴生类和伴生对象,最大的特点就在于,互相可以访问private field。

object Person {
  private val eyeNum = 2
  def getEyeNum = eyeNum
}

class Person(val name: String, val age: Int) {
  def sayHello = println("Hi, " + name + ", 
                          I guess you are " + age 
                          + " years old!" + ", and usually you must have " 
                          + + Person.eyeNum + " eyes.")
}

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3、让object继承抽象类

object的功能其实和class类似,除了不能定义接受参数的constructor之外
object也可以继承抽象类,并覆盖抽象类中的方法

abstract class Hello(var message: String) {
  def sayHello(name: String): Unit
}

object HelloImpl extends Hello("hello") {
  override def sayHello(name: String) = {
    println(message + ", " + name)
  }
}

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4、apply方法

object中非常重要的一个特殊方法,就是apply方法

通常在伴生对象中实现apply方法,并在其中实现构造伴生类的对象的功能

而创建伴生类的对象时,通常不会使用new Class的方式,而是使用Class()的方式,隐式地调用伴生对象得apply方法,这样会让对象创建更加简洁

// 比如,Array类的伴生对象的apply方法就实现了接收可变数量的参数,并创建一个Array对象的功能
val a = Array(1, 2, 3, 4, 5)

// 比如,定义自己的伴生类和伴生对象
class Person(val name: String)
object Person {
  def apply(name: String) = new Person(name)
}

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5、main方法

就如同java中,如果要运行一个程序,必须编写一个包含main方法类一样

在scala中,如果要运行一个应用程序,那么必须有一个main方法,作为入口

scala中的main方法定义为def main(args: Array[String]),而且必须定义在object中

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]) {
    println("Hello World!!!")
  }
}

// 除了自己实现main方法之外,还可以继承App Trait
// 然后将需要在main方法中运行的代码,直接作为object的constructor代码;而且用args可以接受传入的参数
object HelloWorld extends App {
  if (args.length > 0) println("hello, " + args(0))
  else println("Hello World!!!")
}

如果要运行上述代码,需要将其放入.scala文件,然后先使用scalac编译,再用scala执行

scalac HelloWorld.scala
scala -Dscala.time HelloWorld

App Trait的工作原理为:App Trait继承自DelayedInit Trait,scalac命令进行编译时,会把继承App Trait的object的constructor代码都放到DelayedInit Trait的delayedInit方法中执行

6、用object来实现枚举功能

Scala没有直接提供类似于Java中的Enum这样的枚举特性

如果要实现枚举,则需要用object继承Enumeration类,并且调用Value方法来初始化枚举值

object Season extends Enumeration {
  val SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER = Value
}

// 还可以通过Value传入枚举值的id和name,通过id和toString可以获取; 还可以通过id和name来查找枚举值
object Season extends Enumeration {
  val SPRING = Value(0, "spring")
  val SUMMER = Value(1, "summer")
  val AUTUMN = Value(2, "autumn")
  val WINTER = Value(3, "winter")
}
Season(0)
Season.withName("spring")

// 使用枚举object.values可以遍历枚举值
for (ele <- Season.values) println(ele)
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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