【黑马程序员】---Objective-C核心语法总结

本文总结了Objective-C的核心语法,包括点语法、成员变量作用域、property和@synthesize用法、id类型、构造方法、分类、类的本质、description方法及SEL等内容,帮助读者深入理解Objective-C编程。
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Objective-C核心语法总结


1.点语法

点语法是为了方便其它程序员转入oc

    Person *p = [Person new];
    p.age = 10; // 其实是[p setAge:10];
    int a = p.age; // 其实是 [p age];
	
    p.name = @"Jack";
    NSString *s = p.name; 
    NSLog(@"%@", s);
心得体会:

点语法本质上还是方法的调用,并不是访问对象的成员变量


2.成员变量的作用域

(1)@public : 在任何地方都能直接访问对象的成员变量
  (2)@private : 只能在当前类的对象方法中直接访问(@implementation中默认是@private)
  (3)@protected : 可以在当前类及其子类的对象方法中直接访问  (@interface中默认就是@protected)
  (4)@package : 只要处在同一个框架中,就能直接访问对象的成员变量

    int _no;		// 默认为protected
    
    @public // 在任何地方都能直接访问对象的成员变量
    int _age;
    
    
    @private  // 只能在当前类的对象方法中直接访问
    int _height;
    
    @protected // 能在当前类和子类的对象方法中直接访问
    int _weight;
    int _money;
心得体会:

(1)成员变量不仅可以在累的定义中声明,也可以在类的实现中声明。

(2) @interface和@implementation中不能声明同名的成员变量。


3.property和synthesize的用法

(1)@property:可以自动生成某个成员变量的setter和getter声明 

(2)@synthesize自动生成age的setter和getter实现,并且会访问_age这个成员变量


property和synthesize的几种形式,见如下代码

@property int age;

// 上面一行代码等同于
- (void)setAge:(int)age;
- (int)age;

@synthesize age = _age;

// 上面一行代码等同于
(void)setAge(int age)
{
	_age = age;
}
(int)age
{	
	return _age;
}
// 可以写在在一行
@property int speed, wheels; 
@synthesize speed = _speed, wheels = _wheels;
// 会访问_speed这个成员变量,如果不存在,就会自动生成@private类型的_speed变量
@synthesize speed = _speed;
@property int speed; // ios4.2之后,@property还包含了@synthesize的功能
心得体会:

(1)@synthesize会访问对象的成员变量,如果不存在,就会自动生成@private类型的变量。

(2)如果类没有声明和实现getter或者setter,其中的一个,则@property会生成另一个,并且生成对应的变量

(3)如果类既声明和实现了gertter和setter,那么就不会自动生成对应的@private类型变量

(4)还有另外一种特殊的形式:@synthesize age;默认会访问age这个成员变量,如果没有age,就会自动生成@private类型的age变量


4.id

id是万能指针类型,能指向或者操作其它任何oc对象

        id d = [Person new];
        [d setAge:10];

5.构造方法

用来初始化对象的方法,是个对象方法,-开头

    // 1.调用+alloc分配存储空间
    // Person *p1 = [Person alloc];
    // 2.调用-init进行初始化
    // Person *p2 = [p1 init];
	
	// 等同于
	 Person *p4 = [[Person alloc] init];
对象初始化的两种写法(重写init方法)

- (id)init
{
    // 1.一定要调用回super的init方法:初始化父类中声明的一些成员变量和其他属性
    self = [super init]; // 当前对象 self
    
 // 2.如果对象初始化成功,才有必要进行接下来的初始化
   if (self != nil)
  { // 初始化成功
     _age = 10;
}
    
// 3.返回一个已经初始化完毕的对象
 return self;
}

- (id)init
{
    if ( self = [super init] )
    { // 初始化成功
        _age = 10;
    }
    
    // 3.返回一个已经初始化完毕的对象
    return self;
}
心得体会:

(1)完整地创建一个对象有两步,第一,分配存储空间(+alloc);第二,初始化(init)

(2)一定要调用回super的init方法:初始化父类中声明的一些成员变量和其他属性

自定义构造方法:

// 父类的属性交给父类方法去处理,子类方法处理子类自己的属性
- (id)initWithName:(NSString *)name andAge:(int)age andNo:(int)no
{
    // 将name、age传递到父类方法中进行初始化
    if ( self = [super initWithName:name andAge:age])
    {
        _no = no;
    }
    
    return self;
}
心得体会

(1)自定义构造方法一定是以- 开头,函数名以initWith开头

(2)只是在init方法上加了参数列表,更灵活的初始化对象。


6.分类(category)

在不改变类的模型上,给类扩充一些方法,有利于团队合作

格式: 

分类的声明

@interface 类名 (分类名称)

// 方法声明

@end

 分类的实现

@implementation 类名 (分类名称)

// 方法实现

@end

#import "Person+MJ.h"
#import "Person.h"

@interface Person (MJ)
- (void)study;
@end

@implementation Person (MJ)
- (void)study
{
    NSLog(@"学习-----%d", _age);
}
心得体会:

(1)Category可以访问原始类的实例变量,但不能添加变量,只能添加方法。如果想添加变量,可以考虑通过继承创建子类

(2)Category可以实现原始类的方法,但不推荐这么做,因为它是直接替换掉原来的方法,这么做的后果是再也不能访问原来的方法

(3)多个Category中如果实现了相同的方法,只有最后一个参与编译的才会有效


7.类的本质

其实类也是一个对象,是Class类型的对象,简称“类对象”

+load和+initilize

  +load

(1) 在程序启动的时候会加载所有的类和分类,并调用所有类和分类的+load方法

(2)先加载父类,再加载子类;也就是先调用父类的+load,再调用子类的+load

(3)先加载元原始类,再加载分类

(4)不管程序运行过程有没有用到这个类,都会调用+load加载


 +initialize

(1)在第一次使用某个类时(比如创建对象等),就会调用一次+initialize方法

(2)一个类只会调用一次+initialize方法,先调用父类的,再调用子类的


获取类对象的方式:

Class c = [Person class]; // 类方法

Class c2 = [p class]; // 对象方法


心得体会:

(1)类名就代表着类对象,每个类只有一个类对象。

(2)先通过Class创建类对象,再通过类对象创建类型对象。


8.description方法

-description方法:使用NSLog和%@输出某个对象时,会调用对象的-description方法,并拿到返回值进行输出

+description方法:使用NSLog和%@输出某个类对象时,会调用类对象+description方法,并拿到返回值进行输出

心得体会:

(1)通过重写-description和+description方法,来修改NSLog的输出。

(2)如果在-description方法中使用NSLog打印self会造成死循环。


10. SEL

SEL其实是对方法的一种包装,将方法包装成一个SEL类型的数据,去找对应的方法地址。找到方法地址就可以调用方法

	// SEL对象的创建
SEL s = @selector(test);
SEL s2 = NSSelectorFromString(@"test");
//	SEL对象的其他用法
// 将SEL对象转为NSString对象
NSString *str = NSStringFromSelector(@selector(test));
Person *p = [Person new];
// 调用对象p的test方法
[p performSelector:@selector(test)];
// 下面的代码会引发死循环
- (void)test {
    [self performSelector:_cmd];  //  _cmd :代表着当前方法的SEL

}
心得体会:

(1)其实给对象发送消息,这个消息就是SEL,把方法封装成SEL数据,然后去找对应的方法低值,最后调用方法。
(2)每个方法都有一个与之对应的SEL类型的对象











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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