직렬 화 가능 한 사용자 정의 데이터 구 조 를 만 듭 니 다.
NScoding 프로 토 콜 은 두 가지 방법 이 필요 합 니 다.
-(void)encodeWithCoder:(NSCoder *)aCoder 키 밸 류 형식 으로 기본 데이터 형식 인 코딩
-(id)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoder 키 밸 류 형식 으로 기본 데이터 형식 Decoding 을 데이터 모델 자 체 를 되 돌려 줍 니 다.
NScopying 프로 토 콜 의 방법 은 데이터 모델 의 copy 를 실현 하기 위 한 것 입 니 다.
-(id)copyWithZone:(NSZone *)zone
예제 코드:
#define kNameKey @"name"
#define kAgeKey @"age"
#define kIdKey @"id"
#pragma mark-NSCoding
-(void)encodeWithCoder:(NSCoder *)aCoder{
[aCoder encodeObject:m_name forKey:kNameKey];
[aCoder encodeObject:m_age forKey:kAgeKey];
[aCoder encodeInteger:m_id forKey:kIdKey];
}
-(id)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoder{
if (self == [super init]) {
m_name = [aDecoder decodeObjectForKey:kNameKey];
m_age = [aDecoder decodeObjectForKey:kAgeKey];
m_id = [aDecoder decodeIntegerForKey:kIdKey];
}
return self;
}
#pragma mark-NSCopying
-(id)copyWithZone:(NSZone *)zone{
MyDataClass *copy = [[[self class] allocWithZone:zone] init];
copy.m_name = [m_name copyWithZone:zone];
copy.m_age = [m_age copyWithZone:zone];
copy.m_id = m_id;
return copy;
}이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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