python虚函数,Python 虚数-成都快上网建站

python虚函数,Python 虚数

python-keybinder 怎么用

实现一个binder通信实例,需要经过以下步骤: (一)获得ServiceManager的对象引用 (二)向ServiceManager注册新的Service (三)在Client中通过ServiceManager获得Service对象引用 (三)在Client中发送请求,由Service返回结果。 下面看具体的代码如何实现。 三.一 libmyservice代码实现 (一)新建目录frameworks/base/myservice/libservice,进入该目录 view plain $ cd frameworks/base $ mkdir myservice $ cd myservice $ mkdir libmyservice $ cd libmyservice (二)编写libmyservice/myservic.h文件 view plain #include threads.h #include RefBase.h #include IInterface.h #include BpBinder.h #include Parcel.h namespace android { class MyService : public BBinder { mutable Mutex mLock; int三二_t mNextConnId; public: static int instantiate(); MyService(); virtual ~MyService(); virtual status_t onTransact(uint三二_t, const Parcel, Parcel*, uint三二_t); }; }; //namespace (二)编写libservice/myservice.cpp文件 view plain #include "myservice.h" #include IServiceManager.h #include IPCThreadState.h namespace android { static struct sigaction oldact; static pthread_key_t sigbuskey; int MyService::instantiate() { LOGE("MyService instantiate"); // defaultServiceManager ()获得ServiceManager的对象引用,addService()可向ServiceManager注册新的服务 int r = defaultServiceManager()-addService(String一陆("android.myservice"), new MyService()); LOGE("MyService r = %d/n", r); return r; } MyService::MyService() { LOGV("MyService created"); mNextConnId = 一; pthread_key_create(sigbuskey, NULL); } MyService::~MyService() { pthread_key_delete(sigbuskey); LOGV("MyService destroyed"); } // 每个系统服务都继承自BBinder类,都应重写BBinder的onTransact虚函数。当用户发送请求到达Service时,系统框架会调用Service的onTransact函数,该函数分析接收到的数据包,调用相应的接口函数处理请求 status_t MyService::onTransact(uint三二_t code, const Parcel data, Parcel* reply, uint三二_t flags) { switch(code) { case 0: { pid_t pid = data.readInt三二(); int num = data.readInt三二(); num = num + 一00; reply-writeInt三二(num); return NO_ERROR; } break; default: return BBinder::onTransact(code, data, reply, flags); } } }; //namespace (三)编写libservice/Android.mk文件 view plain # File: Android.mk LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_SRC_FILES := myservice.cpp LOCAL_C_INCLUDES := $(JNI_H_INCLUDE) LOCAL_SHARED_LIBRARIES := libutils libbinder LOCAL_MODULE_TAGS := optional LOCAL_PRELINK_MODULE := false LOCAL_MODULE := libmyservice include $(BUILD_SHARED_LIBRARY) (四)编译libmyservice.so动态库 在android源码主目录下 view plain $ source build/envsetup.sh including device/htc/passion/vendorsetup.sh including device/samsung/crespo四g/vendorsetup.sh including device/samsung/crespo/vendorsetup.sh $ mmm frameworks/base/myservice/libmyservice/ 编译成功后生成文件:out/target/product/generic/system/lib/libmyservice.s

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python 多态 协议详解

接口(python 中的协议)的多种不同的实现方式即为多态。多态的作用,就是为了类在继承和派生的时候,保证使用“家谱”中任一类的实例的某一属性时的正确调用。

可以看到,在上面的代码中,只要实现了 Dock 类中的 swimming 和 Walk 方法,那么这个类就可以被叫做 Dock 类

应用场景 如: for 循环, 在python 中 for 循环只能用于可迭代对象, 那么, 我自己定义的类实现了 __iter__协议(接口),这个实例类就是一个可迭代对象,可以被for 循环使用

python 中定义协议类协议使用 @abstractmethod 装饰器,@abstractmethod 装饰过的类是不能进行初始化的,相对于c++中的纯虚函数类

这个类只能当做协议(接口)类

为什么越来越多的科学家使用Python,Ruby而非Fortran

需要强调的一点是, 语言只是工具, 在特定应用场景下满足特定需要的工具,

脱离应用场景来谈不但没有意义而且还会扣友善度。以下经验(吐槽)都是针对大规模科学计算的, 个人电脑写一个下午的代码,然后跑十分钟的代码趁早去用

Python/R/Matlab/Ruby, 上手容易, 功能强大, 网上资源丰富, 绝对是您无悔的选择。

大家的难用都是从

fortran77那里感受来的,看过80年代的Fortran77代码,混乱程度简直爆表。再看2000年左右的Fortran95代码,马马虎虎,

算是中规中矩的结构化语言。最近看过2010年左右的Fortran2003 code(Fortran的lua接口)

。抽象类,构造函数满天飞,我擦好多feature都不知道。

所以你们批判的不是Fortran, 而是任性的,非结构化的coding

style。这不过恰巧搞科学的这票人都不太鸟coding standard和coding style,

所以Fortran写出来的代码大都比较乱, 这是使用者自身需要学习一个, 跟语言本身关系不大吧。见过师弟师妹们写的C代码,

比Fortran版本的还魔幻。

而C和C++里面也有goto, 也有extern可以不做函数参数参数检查,倒是没见你们怎么喷。Fortran里面也有interface来声明函数原型, 倒也没见你们怎么用。

如elemental, pure, 函数重载, forall, where,

Fortran95新加的功能一大部分是为并行度设计的,其语法也非常偏向高维的大数组操作, 自动并行化(openmp

workshare)用起来简直比C++爽不知道多少倍。在OpenMP+MPI的场合加上千核量级的并行度,还是有优势的。还有一种东西叫CAF,

CoArray Fortran, 专门针对大并行度的超级计算机添加了很多新语法,估计知道的人不多。

更不要说Fortran2003/2008支持面向对象。当然在虚函数方面好像比C++缺了一个功能, 其他都是完整复刻的。

python中怎么把datetime类型转换成timestamp

在进行新纪元时间(1970-01-01 00:00:00)以来的秒到实际时间之间转换的时候 MySQL 根据参数 time_zone 的设置有两种选择:

time_zone 设置为 SYSTEM 的话:使用 sys_time_zone 获取的 OS 会话时区,同时使用 OS API 进行转换。对应转换函数 Time_zone_system::gmt_sec_to_TIME

time_zone 设置为实际的时区的话:比如 ‘+08:00’,那么使用使用 MySQL 自己的方法进行转换。对应转换函数 Time_zone_offset::gmt_sec_to_TIME

实际上 Time_zone_system 和 Time_zone_offset 均继承于 Time_zone 类,并且实现了 Time_zone 类的虚函数进行了重写,因此上层调用都是 Time_zone::gmt_sec_to_TIME。

想学一门语言,主要用于科学计算,c++还是python更合适?

个人觉得是先学c,再python,最后c++

首先c语法简单,但是因为接近底层,所以你会对编程的好多本质有所了解,比如内存的本质,程序运行的本质,指针强准的本质,关键是这些都不难,多用一用就能理解。但是c也只适合入门了,因为他开发效率偏低,解决问题时,花费时间长,也就是开发效率低(当然执行效率高)。

因为c的运行效率高,经常会被用作开发操作系统,而且操作系统也不需要c++那样花哨的语言特性。当然,一般人不会接触到操作系统的开发……

python就是一个瑞士军刀,好像什么都能做。但是你要拧螺丝的话,是瑞士军刀的好还是独立螺丝刀好?肯定是独立螺丝刀好用!但是有了瑞士军刀,拧螺丝这个事又不是很急,何必非买独立螺丝刀呢?而且瑞士军刀用起来可能有些不方便,但是肯定比出门买个独立螺丝刀要方便啊!这就是python的最大优势,他有非常齐全的库,官方的也好第三方也好,经过十几年的积累,这是一个庞大的集群。因为python语法简单,甚至接近伪代码,所以python对我来说是解决问题一用的,达成目的即可,其他的?shut up!

c++是最不适合作为编程入门的,因为他的规则太复杂了,对于新人来说,当学习时这些东西扑面而来很容易把人吓蒙的!什么是显式构造、什么是拷贝构造、析构函数为什么要virtual、虚函数是什么、虚基类是为了什么存在的、运算符重载的规则是什么、指针和引用的区别、模板有那些黑魔法、标准库究竟会干些什么…… 不得不说它的很多特性,让编程变为像魔法一般的存在,当使用者念咒语施放魔法时会产生非常强的成就感。但当你对咒语一知半解时,一旦犯错你需要翻经阅典花费大量的时候来搞明白。

所以我建议先从C开始,了解基础语法之后尝试更深入地了解本质,这对你接下来学python有好处。然后学学python,并用python尝试去做一些事情,你会发现python的强大。最后学C++,虽然上面说了C++的语言魔法太复杂,但在当前市场下,C++程序员的需求量还是很大的,因为C++得益于他比C更快的开发效率以及python等脚本语言所无法比你的运行效率,使其成为市场的一个刚需。


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