go13---反射reflection

本文通过Go语言示例介绍反射的基本概念及应用,包括如何利用反射获取对象信息、修改对象状态及动态调用方法等。反射能显著提高程序灵活性。
package main

/**
反射reflection

反射可大大提高程序的灵活性,使得 interface{} 有更大的发挥余地
反射使用 TypeOf 和 ValueOf 函数从接口中获取目标对象信息
反射会将匿名字段作为独立字段(匿名字段本质)
想要利用反射修改对象状态,前提是 interface.data 是 settable,
即 pointer-interface
- 通过反射可以“动态”调用方法

*/
import (
    "fmt"
    "reflect"
)

type User struct {
    Id   int
    Name string
    Age  int
}

type Manager struct {
    User  //嵌入字段是User
    title string
}

func (u User) Hello() { //为结构体增加方法
    fmt.Println("hello wloid")
}

func (u User) Hellooo(name string) { //为结构体增加方法
    fmt.Println("hello ", name, "my name id ", u.Name)
}

func main() {
    u := User{1, "US", 12}
    Info(u)

    //反射取出匿名字段//反射匿名、嵌入字段
    m := Manager{User: User{1, "oj", 12}, title: "title"}
    t := reflect.TypeOf(m)
    fmt.Println(t)                                 //m的类型,main.Manager
    fmt.Println("%v", t.Field(0))                  //取manager中索引为0的字段User,{User  main.User  0 [0] true}
    fmt.Println("%v", t.Field(1))                  //取manager中索引为1的字段title,{title main string  32 [1] false}
    fmt.Println("%v", t.FieldByIndex([]int{0, 0})) //取出User里面的id,[]int{0, 0}是一个int类型的slice,
    //第一个0表示User是Manager的第一个,第二个0表示id是User的第一个,{Id  int  0 [0] false}
    fmt.Println("%v", t.FieldByIndex([]int{0, 2})) //{Age  int  24 [2] false}

    x := 123
    v := reflect.ValueOf(&x)
    fmt.Println(v) //0xc042048158
    v.Elem().SetInt(9)
    fmt.Println(x) //9

    //接口中的对象通过反射对值进行修改
    w := User{2, "u2", 22}
    Set(&w)
    fmt.Println(w) //{2 bubaibai 22}

    //通过反射调用方法
    y := User{3, "u3", 33}
    v = reflect.ValueOf(y) //通过反射得到对象本身

    mv := v.MethodByName("Hellooo")                    //得到Hellooo方法
    args := []reflect.Value{reflect.ValueOf("hhh000")} //参数
    mv.Call(args)                                      //调用方法,hello  hhh000 my name id  u3

}

//接口中的对象通过反射对值进行修改
func Set(o interface{}) {
    v := reflect.ValueOf(o)             //得到值,就是通过反射得到的值本身,
    fmt.Println("V------------V===", v) //&{2 u2 22}

    //判断是不是point interface,因为要调用Elem方法取得实际的对象
    if v.Kind() == reflect.Ptr && !v.Elem().CanSet() { //CanSet表示能够修改
        fmt.Println("不能修改")
        return
    } else {
        v = v.Elem()
    }

    if f := v.FieldByName("Name"); f.Kind() == reflect.String { //这里是string,就是reflect.String就调用SetString,
        f.SetString("bubaibai")
    }
}

//反射已知字段
func Info(i interface{}) { //打印穿进去接口的信息
    t := reflect.TypeOf(i)
    fmt.Println("Type: ", t.Name()) //类型,Type:  User

    v := reflect.ValueOf(i)

    for i := 0; i < t.NumField(); i++ { //NumField是字段数量
        f := t.Field(i)                         //字段
        val := v.Field(i).Interface()           //字段所对应的值
        fmt.Println("字段:", f.Name, f.Type, val) //字段的名称,类型,值:Id int 1,Name string US,Age int 12
    }

    for i := 0; i < t.NumMethod(); i++ {
        m := t.Method(i)
        fmt.Println("方法:", m.Name, m.Type) //Hello func(main.User)
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yaowen/p/8081287.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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