博客
关于我
C++ Primer 5th笔记(8)chapter8 类:IO库-总览
阅读量:83 次
发布时间:2019-02-26

本文共 636 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

IO库在数据操作方面提供了三类主要数据类型的支持:控制台流(stream)、文件(file)和字符串(string)。这些类型为开发者提供了灵活的数据处理选项,适用于不同场景的需求。

首先,控制台流是IO库中最常用的数据类型之一。开发者可以通过iostream等对象从标准输入读取数据,如>>getline等函数来实现。同时,输出数据可以通过coutcerr对象使用<<操作符进行。这些对象能够方便地处理文本、数字等不同类型的数据。

其次,文件操作也是IO库的重要功能之一。通过fstream对象,开发者可以将数据读取或写入文件中。这种操作方式特别适用于需要持久化存储或随机访问的场景。

关于字符串操作,IO库支持string类型的读写。这种类型的灵活性使其在处理文本数据时尤为高效。例如,可以通过读取流或直接初始化字符串对象来获取数据。

值得注意的是,IO库的对象设计强调了无拷贝或赋值的特性。所有操作均通过引用传递和返回,避免了不必要的内存占用。同时,对象不能设置为常量,确保数据可以被修改和管理。

此外,IO库还支持宽字符类型(wchar_t)操作,这种类型带有宽字符编码,适用于多字节字符的处理。在具体应用中,可以通过wiostreamwostream等对象进行操作。

总的来说,IO库通过其灵活的数据类型和高效的操作方式,为程序的输入输出处理提供了强有力的支持。无论是控制台操作、文件读写还是字符串处理,开发者都能根据具体需求选择合适的数据类型和操作方法。

转载地址:http://yfyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
查看>>
NMAP网络扫描工具的安装与使用
查看>>
NMF(非负矩阵分解)
查看>>
nmon_x86_64_centos7工具如何使用
查看>>
NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
查看>>
NN&DL4.3 Getting your matrix dimensions right
查看>>
NN&DL4.8 What does this have to do with the brain?
查看>>
nnU-Net 终极指南
查看>>
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
查看>>
NO 157 去掉禅道访问地址中的zentao
查看>>
no available service ‘default‘ found, please make sure registry config corre seata
查看>>