Effective C# Item12:变量初始化器优于赋值语句

本文探讨了在声明变量时进行初始化的优点及注意事项。介绍了初始化器如何简化成员变量的管理,并提高代码的可读性和维护性。同时,也指出了在特定情况下不推荐立即初始化的原因。

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    之所以推荐在变量声明时进行初始化,是因为我们定义的类型往往有多个成员变量,这样会导致有多个构造器,这样成员变量和构造器之间很可能做不到同步更新。我们可以通过“在声明变量的同时初始化它们”的方式来解决这个问题。

    但是,以下三种情况,是不适合在变量初始化时对其进行赋值的。

  1. 当我们要将对象初始化为0或者null时,这时在变量初始化时为其赋值是没有错的,但是效率不高。原因是系统默认的初始化机制会在代码执行前将所有变量设置为0,系统在做这种“零初始化”时,使用的是非常底层的CPU指令,而我们所做的任何额外的“零初始化”操作都是多余的。
  2. 当我们对同一个对象进行多次初始化时,也会降低代码效率,初始化器语法应该只应用于哪些“在所有构造器中使用同样的初始化做法”的对象。
  3. 在声明变量时,对其进行初始化,那么在初始化的过程中,无法进行异常处理。如果希望在成员变量初始化时,进行异常处理,那么需要将初始化的过程封装在构造函数或者属性中。

    变量初始化器是“确保成员变量正确初始化”的最简单的方式,使用变量初始化器,我们无需关心调用哪个构造器,初始化器会在每一个构造器的最前面执行,即使我们今后往类型中添加了新的构造器,初始化器也会确保被执行。只要所有的构造器都是用同样的方式来初始化成员变量,我们都应该选择使用初始化器,这样也会使得我们的代码更易于阅读和维护。

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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