Stringer 接口与 Println 的混淆:理解基于值与基于指针的对象
问题:
在对象实现了Stringer接口的场景下,为什么不如果对象是基于值的,那么使用 fmt.Println 时会调用对象的 String 方法吗?
代码示例:
考虑以下 Go 代码:
type Car struct { year int make string } func (c *Car) String() string { return fmt.Sprintf("{make:%s, year:%d}", c.make, c.year) } func main() { myCar := Car{year: 1996, make: "Toyota"} fmt.Println(myCar) }
当 myCar 是指针时,String 方法将按预期调用。但是,当 myCar 是一个值时,将使用默认的 Go 格式。
答案:
此行为的原因在于 Go 接口的工作方式。当您指定实现接口的类型(在本例中为 Stringer)时,Go 期望该类型是接口的确切类型。当您将Car类型的值传递给fmt.Println时,它会隐式转换为interface{},并且interface{}类型系统中没有Car类型。相反,它是 *Car 类型(指向 Car 的指针)。
fmt.Println 函数使用类型开关来确定如何根据其类型打印值。对于 Stringer 接口,它检查该值是否实现 String 方法。由于 Car(基于值)不实现 String,因此使用默认格式。但是,当您显式调用 myCar.String() 时,编译器会自动将其转换为 (&myCar).String(),它具有正确的 *Car 类型并调用所需的格式化方法。
以确保无论其类型如何,对象都会根据需要进行格式化,您有两个选择:
- 在汽车上实现字符串(基于值): 这需要为 Car 创建一个单独的 String 方法来操作值接收器,这会导致不必要的对象复制。
- 始终传递一个指向 fmt.Println 的指针: 通过使用 fmt.Println(&myCar),您可以确保传递的值具有正确的 *Car 类型,并且 String 方法将被调用为预计。
以上是为什么 fmt.Println 在传递基于值的对象时不调用我的 Stringer 接口的 String 方法?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitsefficiencyandconcurrency,whilePythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.Golang'sdesignencouragesclean,readablecodeanditsgoroutinesenableefficientconcurrentoperations,t

Golang在并发性上优于C ,而C 在原始速度上优于Golang。1)Golang通过goroutine和channel实现高效并发,适合处理大量并发任务。2)C 通过编译器优化和标准库,提供接近硬件的高性能,适合需要极致优化的应用。

选择Golang的原因包括:1)高并发性能,2)静态类型系统,3)垃圾回收机制,4)丰富的标准库和生态系统,这些特性使其成为开发高效、可靠软件的理想选择。

Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

Golang在编译时间和并发处理上表现更好,而C 在运行速度和内存管理上更具优势。1.Golang编译速度快,适合快速开发。2.C 运行速度快,适合性能关键应用。3.Golang并发处理简单高效,适用于并发编程。4.C 手动内存管理提供更高性能,但增加开发复杂度。

Golang在Web服务和系统编程中的应用主要体现在其简洁、高效和并发性上。1)在Web服务中,Golang通过强大的HTTP库和并发处理能力,支持创建高性能的Web应用和API。2)在系统编程中,Golang利用接近硬件的特性和对C语言的兼容性,适用于操作系统开发和嵌入式系统。

Golang和C 在性能对比中各有优劣:1.Golang适合高并发和快速开发,但垃圾回收可能影响性能;2.C 提供更高性能和硬件控制,但开发复杂度高。选择时需综合考虑项目需求和团队技能。

Golang适合高性能和并发编程场景,Python适合快速开发和数据处理。 1.Golang强调简洁和高效,适用于后端服务和微服务。 2.Python以简洁语法和丰富库着称,适用于数据科学和机器学习。


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