Objective-C征途:Hello Objective-C
启动Xcode(版本:4.3.2),从File菜单中选择New->Project...->Mac OS X->Command Line Tool
1.Hello Objective-C:项目源文件的存储文件夹,main.m源文件包含项目的主要代码
2.Frameworks:该文件夹包含项目引用的框架
3.Products:包含该项目生成的安装程序
让我们来单击源文件main.m,看一下项目的主要代码:
int main(int argc, const char * argv[])
{
@autoreleasepool {
// insert code here...
NSLog(@"Hello, Objective-C!");
}
return 0;
}
int main(int argc, const char * argv[]):作为程序的入口,返回整型类型
return 0:返回0,表示程序结束
@autoreleasepool:自动释放池,释放程序生成的各种资源,以后详述
NSLog(@"Hello, Objective-C!"):输出字符串Hello, Objective-C。这里要讲述一下两个要点:
1.是不是觉得NSLog()似曾相识,没错,其实这个方法与C语言中的Log()功能是一样的,都是输出文本。
这 里的NS正是代表着NeXTSTEP,所以函数前面具有NS,一般代表着Objective-C所特有的函数。
2.@"Hello, Objective-C!"表示一串字符串,这并不是Objective-C所特有的;就好像在C#里面就有:
@"\nHello Word"就有另外的一个效果,把转义字符\n(换行)强制用字符表示,没有了换行的效果,
所以输出的时候就有:\nHello Word。说回Objective-C,用@""只表示字符串,并没有特殊的用途,
如果去掉@,程序就会报错!
好,现在我们运行一下程序,单击XCode左上角带有黑色三角形的圆形按钮,看一下,我们程序的输出:
转载于:https://www.cnblogs.com/ios8/archive/2012/07/26/Objective-C-Hello.html
Objective-C征途:Hello Objective-C相关推荐
- Objective C范型
范型 范型编程是一种程序语言设计范式,它允许程序员在使用强类型的语言编写代码的时候,延迟确定具体的类型. 以Swift代码为例,假如有一个需求是要交换两个int,很容易写出类似代码 func swap ...
- 如何在企业推行OKR?
对于许多小型企业来说,SaaS是采用先进技术的最好途径,它消除了企业购买.构建和维护基础设施和应用程序的需要. SaaS不仅减少了或取消了传统的软件授权费用,而且厂商将应用软件部署在统一的服务器上,免 ...
- ICLR2020 | StructBERT : 融合语言结构的BERT模型
今天给大家介绍阿里巴巴达摩院在ICLR2020的一篇论文,该研究针对预训练语言模型BERT在预训练任务中忽略了语言结构的问题,作者对BERT进行扩展,通过加入语言结构到预训练任务中,其核心思想是在预训 ...
- Object-C与Swift混合开发
Object-C作为Apple的iOS App开发语言服务了很多个年头,2014年Apple推出了新的编程语言Swift.更高效更安全的口号再次吸引了一大批非iOS开发程序猿进入,小编觉得Swift代 ...
- python下载安装教程mac-教程|如何在mac上为Python安装XGBoost!
原标题:教程|如何在mac上为Python安装XGBoost! 摘要:XGBoost是一个开发非常快速和准确的梯度增强模型的库,它在Kaggle数据科学竞赛中被大量的kaggle选手选用,其中包括两个 ...
- MATLAB应用实战系列NSGA-II多目标优化算法原理及应用实例(附MATLAB代码)
前言 NSGA-Ⅱ是最流行的多目标遗传算法之一,它降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准. NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 D ...
- ML之RFXGBoost:基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
ML之RF&XGBoost:基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还) 目录 输出结果 比赛结果 设计思路 核心代码 ...
- ML之RFXGBoost:分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
ML之RF&XGBoost:分别基于RF随机森林.XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 ...
- ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病)
ML之Xgboost:利用Xgboost模型对数据集(比马印第安人糖尿病)进行二分类预测(5年内是否患糖尿病) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 X_train内容: [[ 3. 102. ...
- Py之lightgbm:lightgbm的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之lightgbm:lightgbm的简介.安装.使用方法之详细攻略 目录 lightgbm的简介 lightgbm的安装 lightgbm的使用方法 1.class lightgbm.Datas ...
最新文章
- 机器学习常用术语词汇表
- nginx 反向代理和负载均衡策略实战案例
- html制作虚拟人物,一种虚拟人物角色直播系统的制作方法
- Laravel 5 中间件、路由群组、子域名路由、 权限控制的基本使用方法
- Spirng MVC +Velocity 表单绑定命令对象
- 把光盘转化成镜像文件
- Linux编程练习 --多线程4--条件变量
- python3实现国密SM4算法
- 转载--多核DSP快速入门
- iTerm2配置(rz/sz命令)
- 延安大学计算机学院评分,延安大学计算机学院.docx
- Linux中du命令使用方法
- 结构化数据与非结构化数据有什么区别?
- [已解决]smallbin double linked list
- conda SSL错误 SSLError,爬虫应用总结
- 探索iptables BPF模块的悲惨历程
- 有趣的海盗问题(完整版)
- 如何给无光驱无软驱无USB启动的老笔记本装系统
- 【CSS3 】css样式的计算calc属性
- 下载追踪:如何监测APP的来源渠道数据