Почему методы считывания использования и методы set [дубликат]

для инкапсуляции.

Это все объекты, все время. Ключ заключается в том, связано ли с возвращаемыми объектами поведение. Это прекрасно:

  def read_first_and_last_name(data_source)
    [data_source.read_string, data_source.read_string]
  end

Но в тот момент, когда вы обнаружите, есть поведение, связанное с этими предметами данных...

  def print_name(first_name, last_name)
    puts "#{first_name} #{last_name}"
  end

  def read_and_print_name
    first_name, last_name = read_first_and_last_name(data_source)
    print_name(first_name, last_name)
  end

... тогда они должны быть классом:

  class FullName

    def FullName.read(data_source)
      FullName.new(data_source.read_string, data_source.read_strng)
    end

    def initialize(first_name, last_name)
      @first_name = first_name
      @last_name = last_name
    end

    def print
      puts "#{@first_name} #{@last_name}"
    end

  end

С поведением имени красиво инкапсулирован, использование становится таким же простым, как:

  def read_and_print_name
    FullName.read(data_source).print
  end

инкапсулировать, и что путь вы делаете как вы храните данные в своем классе детали реализации . Если в вашем классе есть средство получения/установки:

private string _mystring = string.Empty;
public string SomeValue
{
 get
 {
   return _mystring;
 }
}

Это позволяет изменить способ управления «SomeValue» в будущем. Например, вы можете решить, что вместо того, чтобы хранить его в последовательности, он на самом деле будет Guid под капотом. Теперь вы можете перейти к:

private Guid _myguid= Guid.NewGuid();
public string SomeValue
{
 get
 {
   return _myguid.ToString();
 }
}

В любом месте, где используется ваш класс и доступ к свойству «SomeValue» останется неизменным.

Проверка

Можно также проверить переданное значение, так что в другом примере

private string _mystring = "My Value";
public string SomeValue
{
 get
 {
   return _mystring;
 }
 set
 {
   if (string.IsNullOrEmpty(value))
   {
     throw new InvalidArgumentException();
   }
   else
   {
     _myString = value;
   }
 }
}

Чтобы убедиться, что сохранённый ряд никогда не набор нулевому / пустому ряду

Чтобы ограничить доступ к внутреннему состоянию объекта.

Рассмотрим классический пример класса геометрических фигур. Скажем, объект Circle. Когда вы устанавливаете радиус, вы можете захотеть автоматически вычислить площадь (которая будет свойством только для чтения)

class Circle
{
     float radius;

    public float Radius
    {
        get { return radius; }
        set { radius = value;  area = Math.Pi * radius * radius;}
    }

    float area;
    float Area
    {
        get { return area;}
    }
}

Если вы разрешили прямой доступ к элементу данных «radius», вы не сможете обновить область когда он изменился. Кроме того, если вы разрешили прямой доступ к области , пользователи могли бы изменить его волей-неволей, не обращая внимания на радиус .

One причина в том, чтобы обеспечить более единообразный интерфейс для объекта на некоторых языках - вам больше не нужно иметь дело с синтаксической разницей между полями и методами; вы всегда имеете дело с методами.

Вторая причина заключается в том, что вы скрываете реализацию объекта, позволяя изменять его внутренне, не затрагивая его клиентов. Классическим примером является одна из координат - если у вас есть координата, представленная через декартовы координаты, и переключите внутреннее представление на полярное, если вы использовали геттеры и сеттеры, ваша программа все равно будет работать, даже если поля x и y отсутствуют. Это также позволяет использовать полиморфизм - два объекта, представляющих одну и ту же абстракцию, но каждый с разной реализацией своего состояния.

Доступ к состоянию через методы также позволяет добавлять такие вещи, как синхронизация.

Если вы сделаете поле закрытым и настроите геттер и сеттер для доступа к нему, тогда весь другой код должен пройти через эти методы, чтобы добраться до этого данные. Тогда у вас будет больше контроля.

• Вы можете сделать его доступным только для чтения (без установщика).
• Вы можете проверить ввод в установщике и отклонить его, если он неприемлем.
• Вы можете создать экземпляр объекта только при необходимости, при первом вызове метода получения.
• Вы можете изменить принцип работы позже.

Вы получаете те же преимущества и внутри класса, если строго используете геттер и сеттер для доступа к полю. Так что для многих людей это то, чем они занимаются постоянно.

Геттеры и сеттеры изначально не выглядят так хорошо, потому что они кажутся слишком большими. Но такие IDE, как Eclipse, могут автоматически создавать для вас геттеры и сеттеры, если хотите. Такие языки, как Objective-C и Ruby, тоже могут это делать, используя сокращенный синтаксис. C # может заключать геттеры и сеттеры в «свойства», которые используются в коде точно так же, как поля, но под капотом он вызывает геттеры и сеттеры, которые вы пишете.

Итак, есть много причин использовать геттеры и сеттеры, а также множество средств, чтобы сделать это менее болезненным.

Пакет наборов данных входит в базовый R. Выполните эту команду, чтобы увидеть полный список:

library(help="datasets")

Кроме того, существует много пакетов, которые могут извлекать данные, и много других, которые содержат важные данные. Начнем с пакета HistData , который «предоставляет набор небольших наборов данных, которые интересны и важны в истории статистики и визуализации данных».

Для финансовых данных пакет quantmod предоставляет общий интерфейс для извлечения данных временных рядов из google, yahoo, FRED и других:

library(quantmod)
getSymbols("YHOO",src="google") # from google finance 
getSymbols("GOOG",src="yahoo") # from yahoo finance 
getSymbols("DEXUSJP",src="FRED") # FX rates from FRED 

FRED ( Федеральная резервная система Сент-Луиса ) действительно является наземной миной свободных экономических данных.

Многие пакеты R объединяются с данными, специфичными для их цели. Таким образом, если вы заинтересованы в генетике, многоуровневых моделях и т.д., соответствующие пакеты часто будут иметь канонический пример для этого анализа. Кроме того, пакеты книг обычно поставляются с данными, необходимыми для воспроизведения всех примеров.

Вот несколько примеров соответствующих пакетов:

• alr3 : включает данные, сопровождающие прикладную линейную регрессию ( http://www.stat.umn.edu/alr )
• рука : включает некоторые данные Гельмана «Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых/иерархических моделей» (остальные данные и код находятся на веб-сайте книги )
• BaM : включает в себя данные из «Байесовского метода: подход к социальным и поведенческим наукам»
• BayesDA : включает в себя данные из «байесовского анализа данных» Гельмана
• cat : включает в себя данные для анализа категориально-переменных наборов данных
• cimis : извлекая данные из CIMIS, Калифорнийская информационная система управления ирригацией
• определяет : включает границы данных ГИС и данные
• ecdat : наборы данных для эконометрики
• ElemStatLearn : включает в себя данные из «Элементов статистического обучения, интеллектуального анализа данных, вывода и прогнозирования»
• emdbook : данные из «Экологических моделей и данных»
• Фармейр : данные из книги «Многомерное статистическое моделирование на основе обобщенных линейных моделей»
• fEcoFin : «Наборы экономических и финансовых данных» для Rmetrics
• fds : наборы функциональных данных
• fma : наборы данных из раздела "Прогнозирование: методы и приложения"
• gamair : данные для раздела "Обобщенные аддитивные модели: Введение с R "
• geomapdata : данные для топографического и геологического картографирования
• nutshell : содержит все данные из книги «R in a Nutshell»
• nytR : предоставляет доступ к данным голосования в Конгрессе через API NY Times
• openintro : данные из книги
• праймер : включают данные для «Праймер экологии с R»
• qtlbook : включает данные для книги R/qtl
• RGraphics : включает данные из книги «R Graphics»
• Read.isi : доступ к старым данным опроса рождаемости

для инкапсуляции.