大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于菱形java语言编程的问题，于是小编就整理了3个相关菱形Java语言编程的解答，让我们一起看看吧。
编写JAVA代码如何更加规范和简洁？
第一步，简单规范制定;
第三步，规范+案例 团队集中学习;
第四步，团队自我完善规范——循环;
实践建议：网络上规范一大堆，有一个基本的J***A规范，没二话大家都可以实现。业务代码功能模块化生成规范。
这个问题包含两点：
下面按照这两点展开说说我的理解。
代码规范
代码规范其实业界大厂或者别的语言已经有很多解决方案了，比如，pylint，clang-format，go-fmt这种，对于J***A可以试试看Google的google-j***a-format，我目前是gradle流，喜欢m***en的朋友不妨自己去***上看一下用法。
引入的方法很简单：
直接在plugins里声明一下。
检查的话可以敲命令：gradle verifyGoogleJ***aFormat
按照Google模板改写文件：gradle googleJ***aFormat
J***A中什么叫基于对象的设计程序？
面向对象程序设计（Object Oriented Programming，OOP）是一种计算机编程架构。OOP的一条基本原则是计算机程序由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成。OOP达到了软件工程的三个主要目标：重用性、灵活性和扩展性。OOP=对象+类+继承+多态+消息，其中核心概念是类和对象
相对于C语言的面像过程的程序设计，面像对把把一系列的规则，行为抽象封装成类，更利于代码组织，复用。在可读性，可维护型方面有极大提升。就比如人类，在j***a代码中，就可以抽象封装成为一个类Person，而对于现实中我们一个个的人(个体)，就相当于j***a中的对象(实例)，它拥有人类的全部属性，同时又可以通过继承(如同人类的爷爷父亲孩子)来实现不同的特性。这就和我们现实世界很接近了，不同的人有不同的个性，不同行为。j***a通过这样的机制，就能很好的表现我们的现实世界，更利于理解。
不只是j***a，面向对象作为一种方法，已经超越编程语言，超越技术，成为一种理解方式，一种解决问题的方法。
其实质就是用抽象的思维把相关的过程、需要的元素、相关数据作为一个整体提炼出来。
以下名称说明了面向对象设计开发的过程
封装 ：把数据 方法组合为一个对象集合。其结果就是生成类，也就是一个对象。
继承 ： 不同类中相同的部分，可以抽取出来，组成一个父类，让子类继承。
多态 ：同一操作，产生的不同结果，就是多态，需要我们指定相同的外部接口处理。达到到代码的健壮。
面向对象是把所有东西看成一个对象去操作，利于理解，扩展，维护等，也就是它的特性:封装、继承、多态带来的一些好处
相关的还有面向过程、面向切面等
为什么j***a叫面向对象，是因为早些时候很多语言都面向过程的吧，像c 和一些脚本语言 bat 等
总的来说，面向过程就是一行行执行，可以有跳转到其它函数继续一行行执行
而j***a是可以通过调用其它对象的方法去执行，并且可以继承，接口多实现等，所以是面向对象的编程，也就是你说的基于对象的程序设计
为什么c++没有python那么多开源库？
以前很多语言都不太注重包管理这块，库没有统一的管理中心，会出现很多重复的轮子，社区的力量被分散，高质量的库就少了，你看近几年出来的golang和rust，特别是rust，和C++对标的语言，包管理做得很好，管理中心crates.io上的库也积累越来越多
这似乎不应该这么比，我用Python用的多，c++用的少，以我自己的理解来看，c++多是创造性的东西，而Python多是应用性的东西，举个不恰当的例子，c++的工作更多的是像伏特发明伏打电堆、欧姆发明电流表、法拉第发明电动机一样的创造性工作，而Python更多的是像用电动机组装个电动车、用电流表[_a***_]电量、用伏打电堆给电动车供电等类似的应用性工作。
它们的应用场景决定了他们的外在特点，就如同现实世界一样，国际单位只有七个基本单位，物理学的力就那么几种，其他基本效应也屈指可数，可是社会上各种发明物就多了去了，人造的物体根本数不过来，光车就分独轮车、双轮推车、四轮推车、自行车、三轮车、平衡车、遥控车、电动车、拖拉机、越野车、跑车、房车、卡车。。。数不过来根本。
这就是Python库多，而c++看着貌似少的原因
正巧，c/c++和python都写过项目，题主所述的c++没有python开源库多，我是认同的。
代码本质上。c++是编译型语言，python是解释型语言。c++很多静态或者动态的类库都是闭源的，比如Linux里面的.a文件是静态库，.so文件是动态库，比如windows里面的.lib文件是静态库，.dll文件是动态库，都是二进制文件。所以如果问题把“开源”去掉，就值得商榷了，可以这么说，只要你c++玩的溜，整个操作系统API都是你的类库。c++太底层了，导致其实很多著名的python的库都衍生自c++库。
方便程度上。前面说了，c++的开源库最终都要编译成静态库或者动态库被你自己的代码调用。Linux下面./configure，然后make，readme里面基本就这两句话，看着命令行一堆报错，你会痛骂作者是个大忽悠。windows更惨，你是vs2008的编译器，开源库只给了vs2012的工程文件，这时候你就要考虑是把你的代码升级到vs2012上报错少，还是把开源库降级到vs2008报错少，考虑再三，还是不用第三方库了，看懂开源代码，自己动手实现得了，想偷懒发现更麻烦了。python很简单，pip下下来就可以直接用了，唯一要考虑的就是py2和py3的区别。
应用场景上。python偏应用层，追求的就是开发效率，对程序员要求比c++低，更适合于初学者和编程爱好者，自然需要更多的库来支持，后面自然而然出现pip这样全球共享的平台也不奇怪。c++却感觉慢慢走向精英语言，很多技术被大企业控制，形成商业软件，使用它们的接口价格昂贵，能够在大企业用c++写项目的都是大神，不屑于调用开源库，实现任何功能都是自己造轮子，用时间换取更贴合自己项目的功能，使自己程序更加短小精悍，最终结果也就是越来越闭源。
作为一个十五年的非专业码农，从大学时代的的C，到工作后的C++、J***a，再到如今的Python，说下我的理解。核心关键字：人头，两个核心观点：
总体而言，python的开源库比C++的开源库多，但具体还是看细分专业领域。尺有所长，寸有所短，python不是万能的，某些领域python不是强项。以下是 github开源仓库下，随机抽的三个主题的语言分布：
人生苦短，我用python。
python 易上手，门槛低，开发效率高，令python开发者众多（个人觉得说是 C++的10倍，不过分）。
没有对比就没有伤害，再看C++，从编写、编译、到跨平台，都十分繁琐枯燥。这种对计算机的精细控制，使得C++开发者对专业要求更高，精细控制，使得程序运行效率高，但也就意味着人少。
有了python，写个快速排序加调试，三分钟搞定。而C++写快排再到调试，至少两倍的时间。人都是偷懒的，尤其是程序员，对于想法的初步验证，毫无疑问选 python。
从专业性角度讲：
说白了，C++跑得快，就像职业的跑步选手。而python更像大众平民，***都可以跑步，全民健身，虽然跑得慢，但是贵在参与。核心部份要更快更高更强，比如奥运会必定要专业选手上场。专业选手的专业性，就体现在人少。人少，贡献的人头数量就少，但不意味着贡献小，不以数目论英雄。除了数量，还要看质量。
最后再来一个江湖故事。
传说G厂，找了一帮C++大神开发了一款跨时代的软件，但是用户太少怎么办？有人建议提供python的API，果然之后如火如荼，这款软件享誉全球。
python底层几乎全是c/c++库啊，拿python最火的领域来说，opencv, tensorflow,pytorch,甚至numpy,没有一个例外。python只是上面一层很薄的封装,c或c++才是水面下占99.99%体积的冰山。
你看看opencv源码就知道，python的绑定只有几个小文件，而真正实现部分却是成千上万的c++文件。
如果说有1个好用高效且强大的python开源库可用，请相信那很可能因为它下面有数倍甚至上万倍大小的c/c++开源库在默默支持着。点下鼠标看看原码就不会这么天真无邪的胡说八道了。
为什么会这样？你心爱的python居然只是件漂亮的衣服？因为python从出生开始就注定了它跑的慢，那是真的慢！现在几乎没有什么其他流行语言比它还慢的! 比如一个普遍使用的语言javascript，优点之一就是跑的快！所以很多人把c/c++反过来编译成j***ascript跑在浏览器里, 同样情况却永远不会发生在python身上；多年来人们绞尽脑汁提高它的速度都没辙，甚至还推出了cython，但也最多只是小范围使用罢了，无法改变python的内在基因。一旦python离开c/c++，基本就只能像蜗牛一样爬！
到此，以上就是小编对于菱形j***a语言编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于菱形j***a语言编程的3点解答对大家有用。
