运行时类型识别(RTTI)

本文通过实例详细介绍了RTTI机制中的typeid操作符与dynamic_cast操作符的区别及应用场景,特别是它们在含虚函数类中的表现。

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我们知道,有两个操作符可以提供RTTI:

<1>typeid操作符  这个操作符可以与任何类型的表达式使用,如果操作数不是含有虚函数的类对象,则返回操作数的静态类型,如果操作数是含有虚函数的类对象,则返回操作数的动态类型。

<2>dynamic_cast操作符 这个操作符可以安全的将基类类型的指针或者引用转换为派生类类型的指针或者引用。

这两个操作符的应用场景有些区别,dynamic_cast只能用在至少含有一个虚函数的类的指针或引用的转换上,如果这个类不含有虚函数,则会报错:基类不支持多态。而typeid可以用于任何场合。


单纯的理论总是难以理解的,例子才是王道,OK,来几个例子:

1.typeid的使用 (不含虚函数的类中)

 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

class Base
{

};

class Derived:public Base
{
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

Base * pb;

Derived d;

pb = &d;

if(typeid(d) == typeid(*pb))

{

cout << "返回的是动态类型" << endl;

}

else

{

cout << "返回的是静态类型" << endl;

}

return 0;

}

这个的输出是:
返回的是静态类型。

分析:因为这个类不含有虚函数,所以*pb返回的是静态类型,即是一个Base类型的对象,因而自然执行else语句呢。


2.typeid的使用 (含虚函数的类中)

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

class Base
{
public:

virtual ~Base()

{

}

};

class Derived:public Base
{
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

Base * pb;

Derived d;

pb = &d;

if(typeid(d) == typeid(*pb))

{

cout << "返回的是动态类型" << endl;

}

else

{

cout << "返回的是静态类型" << endl;

}

return 0;

}

这个的输出是:
返回的是动态类型。

分析:因为这个类含有虚函数,所以*pb返回的是动态类型,即是一个Derived类型的对象,因而自然执行if语句呢。


3.dynamic_cast的使用 (含虚函数的类中)

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

class Base
{
public:

virtual ~Base()

{

}

};

class Derived:public Base
{
};

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{

Base * pb;

Derived d;

pb = &d;

if(Derived * pd = dynamic_cast<Derived*>(pb))

{

cout << "pb指向一个derived对象" << endl;

}

else

{

cout << "pb指向一个Base对象" << endl;

}

return 0;

}

这个的输出是:
pb指向一个derived对象

分析:因为这个类含有虚函数,所以*pb返回的是动态类型,即是一个Derived类型的对象,因而自然执行if语句呢。如果把虚函数的定义那部分去掉,会看到编译的时候报错: 'dynamic_cast' : 'Base' is not a polymorphic type


嗯,就说这么多吧,我想通过这三个例子,对这两个操作符的使用以及区别应该有了大致的了解了~

内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同关注Python社区的发展动态,及掌握最新的技术和工具。
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