Go语言中 `maxBytes := 1_048_576` 的类型和下划线的作用是什么?
2024-11-04 17:34:02
0浏览
收藏
Golang不知道大家是否熟悉?今天我将给大家介绍《Go语言中 `maxBytes := 1_048_576` 的类型和下划线的作用是什么?》,这篇文章主要会讲到等等知识点,如果你在看完本篇文章后,有更好的建议或者发现哪里有问题,希望大家都能积极评论指出,谢谢!希望我们能一起加油进步!

Go语言中 maxBytes := 1_048_576 的类型及下划线含义
Go语言中,maxBytes := 1_048_576 声明了一个 int 类型变量。
之所以使用下划线分隔数字,是因为 Go 1.13 版本引入了数字分段符特性,允许在整数、浮点数和虚部数字面量中使用下划线(_)分隔数字段,以提高可读性。
分段符本身不影响变量的类型或值,它仅用于增强代码的可读性。例如,maxBytes = 1048576 和 maxBytes = 1_048_576 是等效的。
因此,maxBytes := 1_048_576 表示一个赋值为 1,048,576 的 int 类型变量。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于Golang的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
如何快速消除电脑故障码
- 上一篇
- 如何快速消除电脑故障码
- 下一篇
- 何时需要使用 zap.defer logger.Sync()?
查看更多
最新文章
-
- Golang · Go教程 | 51分钟前 |
- 通过 go work sync 对齐工作区构建列表与模块依赖
- 370浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 | Go教程 · gowork go.work 多模块开发 Go Modules Go多模块工作区 独立发布
- 用 go.work 同时开发两个模块并保持各自发布独立
- 201浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 | Go教程 · 工程实践 · go.mod go.sum 间接依赖 go mod tidy Go Modules 依赖整理
- 整理 go.mod 间接依赖并解释 tidy 的增删结果
- 247浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- 通过 replace 临时联调本地依赖并在提交前移除替换
- 285浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 2小时前 | Go教程 · 工程实践 · 语义化版本 go.work 依赖边界 多模块工作区 Go Modules
- 拆分内部模块并用语义化版本维护依赖边界
- 492浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 2小时前 |
- 把模糊测试发现的输入固化为长期回归用例
- 174浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 4小时前 |
- 用表驱动测试覆盖输入分区并生成清晰的子测试名称
- 302浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 4小时前 |
- 用 Cond 协调批量状态变化而不是循环轮询
- 204浏览 收藏
查看更多
课程推荐
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
查看更多
AI推荐
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 363次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 419次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 433次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 386次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 213次使用
查看更多
相关文章
-
- Java 性能优化上线清单:从定位、改造到灰度发布
- 2026-06-11 860浏览
-
- Spring Boot 压测验证:Gatling、JMeter 与性能回归门禁
- 2026-06-11 843浏览
-
- Java NMT 非堆内存排查:Direct Buffer、线程栈与 Metaspace 分析
- 2026-06-11 826浏览
-
- Spring Boot 容器内存优化:JVM 堆、非堆与 MaxRAMPercentage
- 2026-06-11 809浏览
-
- Tomcat 连接与线程参数调优:maxThreads、acceptCount 与 KeepAlive
- 2026-06-11 792浏览

