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实现一个binder通信实例，需要经过以下步骤： （一）获得ServiceManager的对象引用 （二）向ServiceManager注册新的Service （三）在Client中通过ServiceManager获得Service对象引用 （三）在Client中发送请求，由Service返回结果。 下面看具体的代码如何实现。 三.一 libmyservice代码实现 （一）新建目录frameworks/base/myservice/libservice，进入该目录 view plain $ cd frameworks/base $ mkdir myservice $ cd myservice $ mkdir libmyservice $ cd libmyservice （二）编写libmyservice/myservic.h文件 view plain #include threads.h #include RefBase.h #include IInterface.h #include BpBinder.h #include Parcel.h namespace android { class MyService : public BBinder { mutable Mutex mLock; int三二_t mNextConnId; public: static int instantiate(); MyService(); virtual ~MyService(); virtual status_t onTransact(uint三二_t, const Parcel, Parcel*, uint三二_t); }; }; //namespace (二)编写libservice/myservice.cpp文件 view plain #include "myservice.h" #include IServiceManager.h #include IPCThreadState.h namespace android { static struct sigaction oldact; static pthread_key_t sigbuskey; int MyService::instantiate() { LOGE("MyService instantiate"); // defaultServiceManager ()获得ServiceManager的对象引用，addService()可向ServiceManager注册新的服务 int r = defaultServiceManager()-addService(String一陆("android.myservice"), new MyService()); LOGE("MyService r = %d/n", r); return r; } MyService::MyService() { LOGV("MyService created"); mNextConnId = 一; pthread_key_create(sigbuskey, NULL); } MyService::~MyService() { pthread_key_delete(sigbuskey); LOGV("MyService destroyed"); } // 每个系统服务都继承自BBinder类，都应重写BBinder的onTransact虚函数。当用户发送请求到达Service时，系统框架会调用Service的onTransact函数，该函数分析接收到的数据包，调用相应的接口函数处理请求 status_t MyService::onTransact(uint三二_t code, const Parcel data, Parcel* reply, uint三二_t flags) { switch(code) { case 0: { pid_t pid = data.readInt三二(); int num = data.readInt三二(); num = num + 一00; reply-writeInt三二(num); return NO_ERROR; } break; default: return BBinder::onTransact(code, data, reply, flags); } } }; //namespace （三）编写libservice/Android.mk文件 view plain # File: Android.mk LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_SRC_FILES := myservice.cpp LOCAL_C_INCLUDES := $(JNI_H_INCLUDE) LOCAL_SHARED_LIBRARIES := libutils libbinder LOCAL_MODULE_TAGS := optional LOCAL_PRELINK_MODULE := false LOCAL_MODULE := libmyservice include $(BUILD_SHARED_LIBRARY) （四）编译libmyservice.so动态库 在android源码主目录下 view plain $ source build/envsetup.sh including device/htc/passion/vendorsetup.sh including device/samsung/crespo四g/vendorsetup.sh including device/samsung/crespo/vendorsetup.sh $ mmm frameworks/base/myservice/libmyservice/ 编译成功后生成文件：out/target/product/generic/system/lib/libmyservice.s
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接口(python 中的协议)的多种不同的实现方式即为多态。多态的作用，就是为了类在继承和派生的时候，保证使用“家谱”中任一类的实例的某一属性时的正确调用。
可以看到，在上面的代码中，只要实现了 Dock 类中的 swimming 和 Walk 方法，那么这个类就可以被叫做 Dock 类
应用场景 如： for 循环， 在python 中 for 循环只能用于可迭代对象， 那么， 我自己定义的类实现了 __iter__协议（接口），这个实例类就是一个可迭代对象，可以被for 循环使用
python 中定义协议类协议使用 @abstractmethod 装饰器，@abstractmethod 装饰过的类是不能进行初始化的，相对于c++中的纯虚函数类
这个类只能当做协议（接口）类
需要强调的一点是， 语言只是工具， 在特定应用场景下满足特定需要的工具，
脱离应用场景来谈不但没有意义而且还会扣友善度。以下经验（吐槽）都是针对大规模科学计算的， 个人电脑写一个下午的代码，然后跑十分钟的代码趁早去用
Python/R/Matlab/Ruby， 上手容易， 功能强大， 网上资源丰富， 绝对是您无悔的选择。
大家的难用都是从
fortran77那里感受来的，看过80年代的Fortran77代码，混乱程度简直爆表。再看2000年左右的Fortran95代码，马马虎虎，
算是中规中矩的结构化语言。最近看过2010年左右的Fortran2003 code（Fortran的lua接口）
。抽象类，构造函数满天飞，我擦好多feature都不知道。
所以你们批判的不是Fortran， 而是任性的，非结构化的coding
style。这不过恰巧搞科学的这票人都不太鸟coding standard和coding style，
所以Fortran写出来的代码大都比较乱， 这是使用者自身需要学习一个， 跟语言本身关系不大吧。见过师弟师妹们写的C代码，
比Fortran版本的还魔幻。
而C和C++里面也有goto， 也有extern可以不做函数参数参数检查，倒是没见你们怎么喷。Fortran里面也有interface来声明函数原型， 倒也没见你们怎么用。
比
如elemental， pure， 函数重载， forall， where，
Fortran95新加的功能一大部分是为并行度设计的，其语法也非常偏向高维的大数组操作， 自动并行化（openmp
workshare）用起来简直比C++爽不知道多少倍。在OpenMP+MPI的场合加上千核量级的并行度，还是有优势的。还有一种东西叫CAF，
CoArray Fortran， 专门针对大并行度的超级计算机添加了很多新语法，估计知道的人不多。
更不要说Fortran2003/2008支持面向对象。当然在虚函数方面好像比C++缺了一个功能， 其他都是完整复刻的。
在进行新纪元时间（1970-01-01 00:00:00）以来的秒到实际时间之间转换的时候 MySQL 根据参数 time_zone 的设置有两种选择：
time_zone 设置为 SYSTEM 的话：使用 sys_time_zone 获取的 OS 会话时区，同时使用 OS API 进行转换。对应转换函数 Time_zone_system::gmt_sec_to_TIME
time_zone 设置为实际的时区的话：比如 ‘+08:00’，那么使用使用 MySQL 自己的方法进行转换。对应转换函数 Time_zone_offset::gmt_sec_to_TIME
实际上 Time_zone_system 和 Time_zone_offset 均继承于 Time_zone 类，并且实现了 Time_zone 类的虚函数进行了重写，因此上层调用都是 Time_zone::gmt_sec_to_TIME。
个人觉得是先学c，再python，最后c++
首先c语法简单，但是因为接近底层，所以你会对编程的好多本质有所了解，比如内存的本质，程序运行的本质，指针强准的本质，关键是这些都不难，多用一用就能理解。但是c也只适合入门了，因为他开发效率偏低，解决问题时，花费时间长，也就是开发效率低（当然执行效率高）。
因为c的运行效率高，经常会被用作开发操作系统，而且操作系统也不需要c++那样花哨的语言特性。当然，一般人不会接触到操作系统的开发……
python就是一个瑞士军刀，好像什么都能做。但是你要拧螺丝的话，是瑞士军刀的好还是独立螺丝刀好？肯定是独立螺丝刀好用！但是有了瑞士军刀，拧螺丝这个事又不是很急，何必非买独立螺丝刀呢？而且瑞士军刀用起来可能有些不方便，但是肯定比出门买个独立螺丝刀要方便啊！这就是python的最大优势，他有非常齐全的库，官方的也好第三方也好，经过十几年的积累，这是一个庞大的集群。因为python语法简单，甚至接近伪代码，所以python对我来说是解决问题一用的，达成目的即可，其他的？shut up！
c++是最不适合作为编程入门的，因为他的规则太复杂了，对于新人来说，当学习时这些东西扑面而来很容易把人吓蒙的！什么是显式构造、什么是拷贝构造、析构函数为什么要virtual、虚函数是什么、虚基类是为了什么存在的、运算符重载的规则是什么、指针和引用的区别、模板有那些黑魔法、标准库究竟会干些什么…… 不得不说它的很多特性，让编程变为像魔法一般的存在，当使用者念咒语施放魔法时会产生非常强的成就感。但当你对咒语一知半解时，一旦犯错你需要翻经阅典花费大量的时候来搞明白。
所以我建议先从C开始，了解基础语法之后尝试更深入地了解本质，这对你接下来学python有好处。然后学学python，并用python尝试去做一些事情，你会发现python的强大。最后学C++，虽然上面说了C++的语言魔法太复杂，但在当前市场下，C++程序员的需求量还是很大的，因为C++得益于他比C更快的开发效率以及python等脚本语言所无法比你的运行效率，使其成为市场的一个刚需。