[Scala 中的函数式与面向对象编程结合]的搜索结果

...； 流量趋势，一般会结合DB等； Spark Core / /package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.util.Date;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Properties;import java.util.Random;import kafka.javaapi.producer.Producer;import kafka.producer.KeyedMessage;import kafka.producer.ProducerConfig;/ 数据生成代码，Kafka Producer产生数据/public class MockAdClickedStat {/ @param args/public static void main(String[] args) {final Random random = new Random();final String[] provinces = new String[]{"Guangdong", "Zhejiang", "Jiangsu", "Fujian"};final Map<String, String[]> cities = new HashMap<String, String[]>();cities.put("Guangdong", new String[]{"Guangzhou", "Shenzhen", "Dongguan"});cities.put("Zhejiang", new String[]{"Hangzhou", "Wenzhou", "Ningbo"});cities.put("Jiangsu", new String[]{"Nanjing", "Suzhou", "Wuxi"});cities.put("Fujian", new String[]{"Fuzhou", "Xiamen", "Sanming"});final String[] ips = new String[] {"192.168.112.240","192.168.112.239","192.168.112.245","192.168.112.246","192.168.112.247","192.168.112.248","192.168.112.249","192.168.112.250","192.168.112.251","192.168.112.252","192.168.112.253","192.168.112.254",};/ Kafka相关的基本配置信息/Properties kafkaConf = new Properties();kafkaConf.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");kafkaConf.put("metadeta.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");ProducerConfig producerConfig = new ProducerConfig(kafkaConf);final Producer<Integer, String> producer = new Producer<Integer, String>(producerConfig);new Thread(new Runnable() {public void run() {while(true) {//在线处理广告点击流的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、cityLong timestamp = new Date().getTime();String ip = ips[random.nextInt(12)]; //可以采用网络上免费提供的ip库int userID = random.nextInt(10000);int adID = random.nextInt(100);String province = provinces[random.nextInt(4)];String city = cities.get(province)[random.nextInt(3)];String clickedAd = timestamp + "\t" + ip + "\t" + userID + "\t" + adID + "\t" + province + "\t" + city;producer.send(new KeyedMessage<Integer, String>("AdClicked", clickedAd));try {Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }).start();} } package com.tom.spark.SparkApps.sparkstreaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import kafka.serializer.StringDecoder;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.DataFrame;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.RowFactory;import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructType;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContextFactory;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import com.google.common.base.Optional;import scala.Tuple2;/ 数据处理，Kafka消费者/public class AdClickedStreamingStats {/ @param args/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub//好处：1、checkpoint 2、工厂final SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirect").setMaster("hdfs://Master:7077/");final String checkpointDirectory = "hdfs://Master:9000/library/SparkStreaming/CheckPoint_Data";JavaStreamingContextFactory factory = new JavaStreamingContextFactory() {public JavaStreamingContext create() {// TODO Auto-generated method stubreturn createContext(checkpointDirectory, conf);} };/ 可以从失败中恢复Driver，不过还需要指定Driver这个进程运行在Cluster，并且在提交应用程序的时候制定--supervise;/JavaStreamingContext javassc = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, factory);/ 第三步：创建Spark Streaming输入数据来源input Stream: 1、数据输入来源可以基于File、HDFS、Flume、Kafka、Socket等 2、在这里我们指定数据来源于网络Socket端口，Spark Streaming连接上该端口并在运行的时候一直监听该端口的数据 (当然该端口服务首先必须存在），并且在后续会根据业务需要不断有数据产生（当然对于Spark Streaming 应用程序的运行而言，有无数据其处理流程都是一样的） 3、如果经常在每间隔5秒钟没有数据的话不断启动空的Job其实会造成调度资源的浪费，因为并没有数据需要发生计算；所以 实际的企业级生成环境的代码在具体提交Job前会判断是否有数据，如果没有的话就不再提交Job；///创建Kafka元数据来让Spark Streaming这个Kafka Consumer利用Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "Master:9092,Worker1:9092,Worker2:9092");Set<String> topics = new HashSet<String>();topics.add("SparkStreamingDirected");JavaPairInputDStream<String, String> adClickedStreaming = KafkaUtils.createDirectStream(javassc, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class,kafkaParameters, topics);/因为要对黑名单进行过滤，而数据是在RDD中的，所以必然使用transform这个函数； 但是在这里我们必须使用transformToPair，原因是读取进来的Kafka的数据是Pair<String,String>类型, 另一个原因是过滤后的数据要进行进一步处理，所以必须是读进的Kafka数据的原始类型 在此再次说明，每个Batch Duration中实际上讲输入的数据就是被一个且仅被一个RDD封装的，你可以有多个 InputDStream，但其实在产生job的时候，这些不同的InputDStream在Batch Duration中就相当于Spark基于HDFS 数据操作的不同文件来源而已罢了。/JavaPairDStream<String, String> filteredadClickedStreaming = adClickedStreaming.transformToPair(new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaPairRDD<String,String>>() {public JavaPairRDD<String, String> call(JavaPairRDD<String, String> rdd) throws Exception {/ 在线黑名单过滤思路步骤： 1、从数据库中获取黑名单转换成RDD，即新的RDD实例封装黑名单数据； 2、然后把代表黑名单的RDD的实例和Batch Duration产生的RDD进行Join操作， 准确的说是进行leftOuterJoin操作，也就是说使用Batch Duration产生的RDD和代表黑名单的RDD实例进行 leftOuterJoin操作，如果两者都有内容的话，就会是true，否则的话就是false 我们要留下的是leftOuterJoin结果为false； /final List<String> blackListNames = new ArrayList<String>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doQuery("SELECT FROM blacklisttable", null, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {while(result.next()){blackListNames.add(result.getString(1));} }});List<Tuple2<String, Boolean>> blackListTuple = new ArrayList<Tuple2<String,Boolean>>();for(String name : blackListNames) {blackListTuple.add(new Tuple2<String, Boolean>(name, true));}List<Tuple2<String, Boolean>> blacklistFromListDB = blackListTuple; //数据来自于查询的黑名单表并且映射成为<String, Boolean>JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(rdd.context());/ 黑名单的表中只有userID，但是如果要进行join操作的话就必须是Key-Value，所以在这里我们需要 基于数据表中的数据产生Key-Value类型的数据集合/JavaPairRDD<String, Boolean> blackListRDD = jsc.parallelizePairs(blacklistFromListDB);/ 进行操作的时候肯定是基于userID进行join，所以必须把传入的rdd进行mapToPair操作转化成为符合格式的RDD/JavaPairRDD<String, Tuple2<String, String>> rdd2Pair = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Tuple2<String, String>>() {public Tuple2<String, Tuple2<String, String>> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString userID = t._2.split("\t")[2];return new Tuple2<String, Tuple2<String,String>>(userID, t);} });JavaPairRDD<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> joined = rdd2Pair.leftOuterJoin(blackListRDD);JavaPairRDD<String, String> result = joined.filter(new Function<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> tuple)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubOptional<Boolean> optional = tuple._2._2;if(optional.isPresent() && optional.get()){return false;} else {return true;} }}).mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Tuple2<Tuple2<String,String>,Optional<Boolean>>>, String, String>() {public Tuple2<String, String> call(Tuple2<String, Tuple2<Tuple2<String, String>, Optional<Boolean>>> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn t._2._1;} });return result;} });//广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、cityJavaPairDStream<String, Long> pairs = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t) throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} });/ 第4.3步：在单词实例计数为1基础上，统计每个单词在文件中出现的总次数/JavaPairDStream<String, Long> adClickedUsers= pairs.reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long i1, Long i2) throws Exception{return i1 + i2;} });/判断有效的点击，复杂化的采用机器学习训练模型进行在线过滤 简单的根据ip判断1天不超过100次；也可以通过一个batch duration的点击次数判断是否非法广告点击，通过一个batch来判断是不完整的，还需要一天的数据也可以每一个小时来判断。/JavaPairDStream<String, Long> filterClickedBatch = adClickedUsers.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {if (1 < v1._2){//更新一些黑名单的数据库表return false;} else { return true;} }});//filterClickedBatch.print();//写入数据库filterClickedBatch.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：userID,adID,clickedCount,time//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<UserAdClicked> userAdClickedList = new ArrayList<UserAdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");UserAdClicked userClicked = new UserAdClicked();userClicked.setTimestamp(splited[0]);userClicked.setIp(splited[1]);userClicked.setUserID(splited[2]);userClicked.setAdID(splited[3]);userClicked.setProvince(splited[4]);userClicked.setCity(splited[5]);userAdClickedList.add(userClicked);}final List<UserAdClicked> inserting = new ArrayList<UserAdClicked>();final List<UserAdClicked> updating = new ArrayList<UserAdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final UserAdClicked clicked : userAdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclicked WHERE"+ " timestamp =? AND userID = ? AND adID = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getUserID(),clicked.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getIp(),insertRecord.getUserID(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclicked VALUES(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(UserAdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getIp(),updateRecord.getUserID(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity(),updateRecord.getClickedCount() + 1});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclicked SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND ip = ? AND userID = ? AND adID = ? "+ "AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });//再次过滤，从数据库中读取数据过滤黑名单JavaPairDStream<String, Long> blackListBasedOnHistory = filterClickedBatch.filter(new Function<Tuple2<String,Long>, Boolean>() {public Boolean call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {//广告点击的基本数据格式：timestamp,ip,userID,adID,province,cityString[] splited = v1._1.split("\t"); //提取key值String date =splited[0];String userID =splited[2];String adID =splited[3];//查询一下数据库同一个用户同一个广告id点击量超过50次列入黑名单//接下来 根据date、userID、adID条件去查询用户点击广告的数据表，获得总的点击次数//这个时候基于点击次数判断是否属于黑名单点击int clickedCountTotalToday = 81 ;if (clickedCountTotalToday > 50) {return true;}else {return false ;} }});//map操作，找出用户的idJavaDStream<String> blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy =blackListBasedOnHistory.map(new Function<Tuple2<String,Long>, String>() {public String call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1._1.split("\t")[2];} });//有一个问题，数据可能重复，在一个partition里面重复，这个好办；//但多个partition不能保证一个用户重复，需要对黑名单的整个rdd进行去重操作。//rdd去重了，partition也就去重了，一石二鸟，一箭双雕// 找出了黑名单，下一步就写入黑名单数据库表中JavaDStream<String> blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy = blackListuserIDBasedInBatchOnhistroy.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn rdd.distinct();} });// 下一步写入到数据表中blackListUniqueuserBasedInBatchOnhistroy.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {public Void call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<String>>() {public void call(Iterator<String> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stub//插入的用户信息可以只包含：useID//此时直接插入黑名单数据表即可。//写入数据库List<Object[]> blackList = new ArrayList<Object[]>();while(t.hasNext()) {blackList.add(new Object[]{t.next()});}JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO blacklisttable values (?)", blackList);} });return null;} });/广告点击累计动态更新,每个updateStateByKey都会在Batch Duration的时间间隔的基础上进行广告点击次数的更新， 更新之后我们一般都会持久化到外部存储设备上，在这里我们存储到MySQL数据库中/JavaPairDStream<String, Long> updateStateByKeyDSteam = filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String[] splited=t._2.split("\t");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString ip = splited[1];String userID = splited[2];String adID = splited[3];String province = splited[4];String city = splited[5]; String clickedRecord = timestamp + "_" +ip + "_"+userID+"_"+adID+"_"+province +"_"+city;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, 1L);} }).updateStateByKey(new Function2<List<Long>, Optional<Long>, Optional<Long>>() {public Optional<Long> call(List<Long> v1, Optional<Long> v2)throws Exception {// v1:当前的Key在当前的Batch Duration中出现的次数的集合，例如{1，1，1，。。。，1}// v2:当前的Key在以前的Batch Duration中积累下来的结果；Long clickedTotalHistory = 0L; if(v2.isPresent()){clickedTotalHistory = v2.get();}for(Long one : v1) {clickedTotalHistory += one;}return Optional.of(clickedTotalHistory);} });updateStateByKeyDSteam.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition) throws Exception {//使用数据库连接池的高效读写数据库的方式将数据写入数据库mysql//例如一次插入 1000条 records，使用insertBatch 或 updateBatch//插入的用户数据信息：timestamp、adID、province、city//这里面有一个问题，可能出现两条记录的key是一样的，此时需要更新累加操作List<AdClicked> AdClickedList = new ArrayList<AdClicked>();while(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("\t");AdClicked adClicked = new AdClicked();adClicked.setTimestamp(splited[0]);adClicked.setAdID(splited[1]);adClicked.setProvince(splited[2]);adClicked.setCity(splited[3]);adClicked.setClickedCount(record._2);AdClickedList.add(adClicked);}final List<AdClicked> inserting = new ArrayList<AdClicked>();final List<AdClicked> updating = new ArrayList<AdClicked>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdClicked clicked : AdClickedList) {jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedcount WHERE"+ " timestamp = ? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?",new Object[]{clicked.getTimestamp(), clicked.getAdID(),clicked.getProvince(), clicked.getCity()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);clicked.setClickedCount(count);updating.add(clicked);} else {inserting.add(clicked);clicked.setClickedCount(1L);} }});}//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince(),insertRecord.getCity(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedcount VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdClicked updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.getTimestamp(),updateRecord.getAdID(),updateRecord.getProvince(),updateRecord.getCity()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedcount SET clickedCount = ? WHERE"+ " timestamp =? AND adID = ? AND province = ? AND city = ?", updateParametersList);} });return null;} });/ 对广告点击进行TopN计算，计算出每天每个省份Top5排名的广告 因为我们直接对RDD进行操作，所以使用了transfomr算子；/updateStateByKeyDSteam.transform(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, JavaRDD<Row>>() {public JavaRDD<Row> call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {JavaRDD<Row> rowRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Long>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, Long> t)throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=t._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];String clickedRecord = timestamp + "_" + adID + "_" + province;return new Tuple2<String, Long>(clickedRecord, t._2);} }).reduceByKey(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }).map(new Function<Tuple2<String,Long>, Row>() {public Row call(Tuple2<String, Long> v1) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubString[] splited=v1._1.split("_");String timestamp = splited[0]; //YYYY-MM-DDString adID = splited[3];String province = splited[4];return RowFactory.create(timestamp, adID, province, v1._2);} });StructType structType = DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("timestamp", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("adID", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("province", DataTypes.StringType, true),DataTypes.createStructField("clickedCount", DataTypes.LongType, true)));HiveContext hiveContext = new HiveContext(rdd.context());DataFrame df = hiveContext.createDataFrame(rowRDD, structType);df.registerTempTable("topNTableSource");DataFrame result = hiveContext.sql("SELECT timestamp, adID, province, clickedCount, FROM"+ " (SELECT timestamp, adID, province,clickedCount, "+ "ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY province ORDER BY clickeCount DESC) rank "+ "FROM topNTableSource) subquery "+ "WHERE rank <= 5");return result.toJavaRDD();} }).foreachRDD(new Function<JavaRDD<Row>, Void>() {public Void call(JavaRDD<Row> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Row>>() {public void call(Iterator<Row> t) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubList<AdProvinceTopN> adProvinceTopN = new ArrayList<AdProvinceTopN>();while(t.hasNext()) {Row row = t.next();AdProvinceTopN item = new AdProvinceTopN();item.setTimestamp(row.getString(0));item.setAdID(row.getString(1));item.setProvince(row.getString(2));item.setClickedCount(row.getLong(3));adProvinceTopN.add(item);}// final List<AdProvinceTopN> inserting = new ArrayList<AdProvinceTopN>();// final List<AdProvinceTopN> updating = new ArrayList<AdProvinceTopN>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();Set<String> set = new HashSet<String>();for(AdProvinceTopN item: adProvinceTopN){set.add(item.getTimestamp() + "_" + item.getProvince());}//表的字段timestamp、adID、province、clickedCountArrayList<Object[]> deleteParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(String deleteRecord : set) {String[] splited = deleteRecord.split("_");deleteParametersList.add(new Object[]{splited[0],splited[1]});}jdbcWrapper.doBatch("DELETE FROM adprovincetopn WHERE timestamp = ? AND province = ?", deleteParametersList);//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdProvinceTopN insertRecord : adProvinceTopN) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.getClickedCount(),insertRecord.getTimestamp(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getProvince()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adprovincetopn VALUES (?, ?, ?, ?)", insertParametersList);} });return null;} });/ 计算过去半个小时内广告点击的趋势 广告点击的基本数据格式：timestamp、ip、userID、adID、province、city/filteredadClickedStreaming.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,String>, String, Long>() {public Tuple2<String, Long> call(Tuple2<String, String> t)throws Exception {String splited[] = t._2.split("\t");String adID = splited[3];String time = splited[0]; //Todo:后续需要重构代码实现时间戳和分钟的转换提取。此处需要提取出该广告的点击分钟单位return new Tuple2<String, Long>(time + "_" + adID, 1L);} }).reduceByKeyAndWindow(new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 + v2;} }, new Function2<Long, Long, Long>() {public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubreturn v1 - v2;} }, Durations.minutes(30), Durations.milliseconds(5)).foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<String,Long>, Void>() {public Void call(JavaPairRDD<String, Long> rdd) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubrdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<String,Long>>>() {public void call(Iterator<Tuple2<String, Long>> partition)throws Exception {List<AdTrendStat> adTrend = new ArrayList<AdTrendStat>();// TODO Auto-generated method stubwhile(partition.hasNext()) {Tuple2<String, Long> record = partition.next();String[] splited = record._1.split("_");String time = splited[0];String adID = splited[1];Long clickedCount = record._2;/ 在插入数据到数据库的时候具体需要哪些字段？time、adID、clickedCount; 而我们通过J2EE技术进行趋势绘图的时候肯定是需要年、月、日、时、分这个维度的，所以我们在这里需要 年月日、小时、分钟这些时间维度；/AdTrendStat adTrendStat = new AdTrendStat();adTrendStat.setAdID(adID);adTrendStat.setClickedCount(clickedCount);adTrendStat.set_date(time); //Todo:获取年月日adTrendStat.set_hour(time); //Todo:获取小时adTrendStat.set_minute(time);//Todo:获取分钟adTrend.add(adTrendStat);}final List<AdTrendStat> inserting = new ArrayList<AdTrendStat>();final List<AdTrendStat> updating = new ArrayList<AdTrendStat>();JDBCWrapper jdbcWrapper = JDBCWrapper.getJDBCInstance();//表的字段timestamp、ip、userID、adID、province、city、clickedCountfor(final AdTrendStat trend : adTrend) {final AdTrendCountHistory adTrendhistory = new AdTrendCountHistory();jdbcWrapper.doQuery("SELECT clickedCount FROM adclickedtrend WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?",new Object[]{trend.get_date(), trend.get_hour(), trend.get_minute(),trend.getAdID()}, new ExecuteCallBack() {public void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception {// TODO Auto-generated method stubif(result.next()) {long count = result.getLong(1);adTrendhistory.setClickedCountHistoryLong(count);updating.add(trend);} else { inserting.add(trend);} }});}//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> insertParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat insertRecord : inserting) {insertParametersList.add(new Object[] {insertRecord.get_date(),insertRecord.get_hour(),insertRecord.get_minute(),insertRecord.getAdID(),insertRecord.getClickedCount()});}jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO adclickedtrend VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", insertParametersList);//表的字段date、hour、minute、adID、clickedCountList<Object[]> updateParametersList = new ArrayList<Object[]>();for(AdTrendStat updateRecord : updating) {updateParametersList.add(new Object[] {updateRecord.getClickedCount(),updateRecord.get_date(),updateRecord.get_hour(),updateRecord.get_minute(),updateRecord.getAdID()});}jdbcWrapper.doBatch("UPDATE adclickedtrend SET clickedCount = ? WHERE"+ " date =? AND hour = ? AND minute = ? AND AdID = ?", updateParametersList);} });return null;} });;/ Spark Streaming 执行引擎也就是Driver开始运行，Driver启动的时候是位于一条新的线程中的，当然其内部有消息循环体，用于 接收应用程序本身或者Executor中的消息，/javassc.start();javassc.awaitTermination();javassc.close();}private static JavaStreamingContext createContext(String checkpointDirectory, SparkConf conf) {// If you do not see this printed, that means the StreamingContext has been loaded// from the new checkpointSystem.out.println("Creating new context");// Create the context with a 5 second batch sizeJavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(10));ssc.checkpoint(checkpointDirectory);return ssc;} }class JDBCWrapper {private static JDBCWrapper jdbcInstance = null;private static LinkedBlockingQueue<Connection> dbConnectionPool = new LinkedBlockingQueue<Connection>();static {try {Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }public static JDBCWrapper getJDBCInstance() {if(jdbcInstance == null) {synchronized (JDBCWrapper.class) {if(jdbcInstance == null) {jdbcInstance = new JDBCWrapper();} }}return jdbcInstance; }private JDBCWrapper() {for(int i = 0; i < 10; i++){try {Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://Master:3306/sparkstreaming","root", "root");dbConnectionPool.put(conn);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } }public synchronized Connection getConnection() {while(0 == dbConnectionPool.size()){try {Thread.sleep(20);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }return dbConnectionPool.poll();}public int[] doBatch(String sqlText, List<Object[]> paramsList){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;int[] result = null;try {conn.setAutoCommit(false);preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(Object[] parameters: paramsList) {for(int i = 0; i < parameters.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, parameters[i]);} preparedStatement.addBatch();}result = preparedStatement.executeBatch();conn.commit();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }}return result; }public void doQuery(String sqlText, Object[] paramsList, ExecuteCallBack callback){Connection conn = getConnection();PreparedStatement preparedStatement = null;ResultSet result = null;try {preparedStatement = conn.prepareStatement(sqlText);for(int i = 0; i < paramsList.length; i++){preparedStatement.setObject(i + 1, paramsList[i]);} result = preparedStatement.executeQuery();try {callback.resultCallBack(result);} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} } catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} finally {if(preparedStatement != null) {try {preparedStatement.close();} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }if(conn != null) {try {dbConnectionPool.put(conn);} catch (InterruptedException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} }} }}interface ExecuteCallBack {void resultCallBack(ResultSet result) throws Exception;}class UserAdClicked {private String timestamp;private String ip;private String userID;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getIp() {return ip;}public void setIp(String ip) {this.ip = ip;}public String getUserID() {return userID;}public void setUserID(String userID) {this.userID = userID;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdClicked {private String timestamp;private String adID;private String province;private String city;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public String getCity() {return city;}public void setCity(String city) {this.city = city;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdProvinceTopN {private String timestamp;private String adID;private String province;private Long clickedCount;public String getTimestamp() {return timestamp;}public void setTimestamp(String timestamp) {this.timestamp = timestamp;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public String getProvince() {return province;}public void setProvince(String province) {this.province = province;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendStat {private String _date;private String _hour;private String _minute;private String adID;private Long clickedCount;public String get_date() {return _date;}public void set_date(String _date) {this._date = _date;}public String get_hour() {return _hour;}public void set_hour(String _hour) {this._hour = _hour;}public String get_minute() {return _minute;}public void set_minute(String _minute) {this._minute = _minute;}public String getAdID() {return adID;}public void setAdID(String adID) {this.adID = adID;}public Long getClickedCount() {return clickedCount;}public void setClickedCount(Long clickedCount) {this.clickedCount = clickedCount;} }class AdTrendCountHistory{private Long clickedCountHistoryLong;public Long getClickedCountHistoryLong() {return clickedCountHistoryLong;}public void setClickedCountHistoryLong(Long clickedCountHistoryLong) {this.clickedCountHistoryLong = clickedCountHistoryLong;} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tom_8899_li/article/details/71194434。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...定位并获取DOM元素对象。 属性选择器 , 属性选择器是CSS和jQuery中用于根据HTML元素属性及属性值来选取元素的一种机制。例如，在文章中提到的 data-value=1 就是一个属性选择器，它会选择出所有data-value属性值为1的元素。此外，jQuery还支持更复杂属性选择器如 attribute^=value （属性值以特定字符串开头）、 attribute=value （属性值包含特定字符串）和 attribute$=value （属性值以特定字符串结尾）。 文档对象模型（DOM） , 文档对象模型是一种编程接口，用于表示HTML和XML文档的标准格式，并定义了如何通过脚本（如JavaScript）动态访问和操作网页内容、结构和样式的方法。在本文中，尽管没有直接提及“DOM”这个词，但整个讨论都是围绕着如何使用jQuery这个JavaScript库对DOM元素进行操作，包括通过元素属性获取指定的DOM元素对象。

在深入理解Java中对象的比较方式后，我们可以进一步探索更广阔的应用场景和实践策略。近期，随着JDK 17的发布，对内存管理和字符串处理的优化更加凸显了正确使用“==”和equals()方法的重要性。例如，在JDK 17引入的String类的内部优化中，对于相同的字符串字面量，其“==”比较的结果在更多情况下将表现为true，这是由于对字符串常量池进行了更为高效的管理。 此外，对于自定义类的对象比较，不仅需要重写equals()方法以实现内容比较，还应遵循约定，同时重写hashCode()方法以保持equals()和hashCode()的一致性原则。这在诸如HashMap、HashSet等集合类的使用场景中至关重要，因为这些类会依赖hashCode()来快速定位元素，而equals()则用于最终确定元素是否相等。 实践中，对于复杂的对象结构，如多层嵌套的对象属性，可以采用Apache Commons Lang库中的EqualsBuilder和HashCodeBuilder工具类进行深度内容比较。这些工具提供了链式调用的方式，能确保即使对象结构复杂也能准确地判断内容是否相等，从而避免因属性遗漏而导致的比较错误。 总之，理解并有效运用Java中的对象比较方式是编程过程中的基石之一，它不仅关乎程序逻辑的准确性，也在很大程度上影响着应用程序的性能与健壮性。紧跟技术发展趋势，结合实际项目需求，灵活选择和定制合适的比较策略，是每个Java开发者不断提升技能的重要环节。

...一种强大 - 有力的编程语言，它可以让程序员撰写 - 创作一些自动化 - 自动化的程序 - 脚本，比如可以通过Python模仿 - 模拟人 - 实体点击来完毕 - 结束多种任务。 引入 - 加载所需要的模块 - 库件 import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys 创建一个浏览器对象 driver = webdriver.Chrome() 打开需要模仿 - 模拟点击的站点 - 网页 driver.get('https://www.baidu.com') 在查找 - 寻找框中录入 - 输入Python并点击查找 - 寻找按键 - 按钮 elem = driver.find_element_by_name('wd') elem.send_keys('Python') elem.send_keys(Keys.RETURN) 停顿2秒暂停 - 停滞查找 - 寻找结果加载完毕 - 结束 time.sleep(2) 点击第一个查找 - 寻找结果的链接 link = driver.find_element_by_css_selector('content_left .result:nth-child(1) a') link.click() 关闭浏览器 driver.quit() 上面的代码通过使用Selenium模块 - 库件和Chrome浏览器来模仿 - 模拟人 - 实体的点击行为，实现了在百度查找 - 寻找Python后点击第一个查找 - 寻找结果的链接的功能。在实际应用中，这种模仿 - 模拟点击的方式可以用于各种自动化 - 自动化的操作，比如通过点击来实现站点 - 网页的自动登录，自动发送邮件等等。

...通过一个getter函数来计算得出。每当依赖的响应式属性变化时，计算属性会自动重新求值并触发相关联视图的更新。例如，在文章中，通过定义isActive计算属性，可以根据数据状态动态决定active class是否应该存在于元素上。 三元表达式（Ternary Operator） , 在编程语言中，三元表达式是条件运算符的一种简写形式，通常写作 condition ? valueIfTrue : valueIfFalse。在Vue的v-bind:class指令使用场景下，三元表达式可以用来简洁地判断某个条件，并据此返回希望绑定到class属性上的字符串。当条件满足时返回一个class名，否则返回空字符串或null以移除对应的class。在文章示例中，someCondition就是一个用于决定 no-class 是否应用到元素上的条件变量。

...提供的ndarray对象在性能上远超Python原生列表，可以实现快速的矩阵运算和统计分析。 近期，一篇发布于“Real Python”网站的文章深入探讨了如何利用列表推导式(List Comprehensions)和生成器表达式(Generator Expressions)对列表进行复杂操作，如过滤、映射和压缩数据，从而提升代码可读性和运行效率。文章还介绍了functools模块中的reduce函数，用于对列表元素执行累积操作，如求乘积、求序列中最长连续子序列等。 另外，在实际编程实践中，掌握列表的排序、切片、连接、复制等基本操作同样至关重要。例如，使用sorted()函数或列表的sort()方法对列表进行排序；利用切片技术实现列表的部分提取或替换；通过extend()和+运算符完成列表合并等。这些操作不仅能丰富你对Python列表的理解，更能在日常开发任务中助你事半功倍。 总的来说，深入学习和熟练运用Python列表的各种特性与功能，不仅有助于数据分析和处理，更能提升代码编写质量，使程序更加简洁、高效。同时，关注Python社区的最新动态和最佳实践，将能持续拓展你的编程技能边界，紧跟时代发展步伐。

...ava的图形用户界面编程中，Font类是用于描述字体信息的核心类，它封装了字体的名称、样式（如正常、加粗、斜体等）和大小等属性。在文章的上下文中，通过创建一个Font对象，并设置其属性，可以实现对窗口标题字体样式的自定义。 JFrame , JFrame是javax.swing包中的一个类，它是Java Swing GUI框架中构建窗口的主要容器组件。程序员通常会继承或实例化JFrame以创建具有特定功能的应用程序窗口，其中包括设置窗口标题、大小、位置、关闭操作等属性。在本文中，JFrame对象被用来设置其标题栏的字体样式。 setVisible(true) , 这是Java Swing API中用于控制组件可见性的一个方法，应用于JFrame或其他任何组件时，调用setVisible(true)会使该组件在屏幕上显示出来。在文章示例代码中，当窗口标题字体设置完毕后，通过frame.setVisible(true)，确保设置了新字体的窗口会被正确地显示给用户。

...引入了setup()函数，它在组件实例创建之后、渲染之前执行，为资源初始化提供了更为灵活的时机。而在卸载阶段，可以结合onUnmounted()来替代旧版的beforeDestroy钩子，实现更加清晰且易于维护的清理逻辑。 此外，对于大型项目或长期运行的应用，有效管理内存至关重要。开发者应深入理解JavaScript垃圾回收机制，并结合Vue.js特性，确保在组件销毁时解除所有引用，防止无用数据长时间占据内存空间。因此，掌握如何利用Vue.js生命周期钩子进行资源释放，不仅是提升应用性能的关键步骤，也是提高代码质量、避免潜在问题的良好实践。 同时，社区中也有许多针对Vue.js内存管理及性能优化的实战案例和深度解析文章，通过学习这些前沿实践，开发者能够更全面地理解和运用Vue.js生命周期钩子，从而编写出更加高效、健壮的组件代码。

...供了丰富的字符串操作函数，增强了对复杂字符串处理的能力。 举例来说，lodash库中的_.split()函数不仅支持基础的字符串分割，还能结合lodash的其他函数实现深度字符串处理逻辑。另外，对于CSV、JSON等特殊格式的字符串转换，可以借助于专门的数据处理库如papaparse（CSV）和json5（JSON），这些库能帮助开发者高效准确地将字符串内容转化为可进一步操作的数据结构。 同时，随着ES6及后续版本的发布，JavaScript语言本身也在不断强化对字符串操作的支持，诸如模板字面量、扩展运算符以及新增的String.prototype.matchAll()等方法，都为字符串处理提供了更为强大的内建能力。 因此，前端开发者在面对字符串分割问题时，除了掌握基础的split()方法之外，还应持续关注和学习现代JavaScript特性和相关工具库的发展，以便在实际项目中更加灵活高效地进行字符串处理。通过深入了解并合理运用这些资源，能够有效提升代码质量与开发效率，更好地应对各种前端开发挑战。

...cript中的定时器函数之一，用于每隔一定时间（以毫秒为单位）重复执行某段代码。在这个倒计时示例中，每过1000毫秒（即1秒），它会执行一次回调函数，该函数负责检查并减少倒计时时间，并根据剩余时间更新网页上显示的内容。 DOM元素内容实时刷新技巧 , 这是一种前端开发技术，指的是通过JavaScript动态修改HTML文档对象模型(DOM)中元素的内容或属性，使其能实时反映程序运行状态的变化。在此文中，具体表现为利用JavaScript改变id为\ countdown\ 的div元素的innerHTML属性值，从而实现倒计时数字的实时更新，让页面用户能够看到倒计时时间的流逝。

...据交换格式，在不同的编程语言中都有着广泛的应用。对于PHP开发者而言，对JSON的处理及其关键。本文将介绍如何在PHP中查找JSON对应的代码。 //从JSON中获取数据 $jsonData = '{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}'; $data = json_decode($jsonData); //访问JSON中的数据 echo $data->name; //显示 John echo $data->age; //显示 30 echo $data->city; //显示 New York //将PHP数组变为JSON $myArray = array("name" =>"John", "age" =>30, "city" =>"New York"); $jsonData = json_encode($myArray); echo $jsonData; //显示 {"name":"John","age":30,"city":"New York"} //将JSON变为PHP数组 $jsonData = '{"name":"John", "age":30, "city":"New York"}'; $myArray = json_decode($jsonData, true); echo $myArray["name"]; //显示 John echo $myArray["age"]; //显示 30 echo $myArray["city"]; //显示 New York 以上代码示例展示了如何在PHP中对JSON进行解析和建立。通过json_decode函数，可以将JSON数据变为PHP对象或数组，然后通过对象或数组的方式即可访问相应的数据。而通过json_encode函数，可以将PHP数组变为JSON格式的字符串。 总的来说，对于PHP开发者而言，在处理前后端数据交互时，必须了解JSON这种数据格式及其相关的处理方式，以确保数据的正常传输和解析。

...性的广泛支持，如箭头函数、let/const声明以及模板字符串等，使得直接使用JavaScript进行DOM操作更为简洁高效。例如，利用“Node.matches()”方法配合CSS选择器，可以实现与jQuery类似的元素筛选功能，且具备良好的浏览器兼容性。 综上所述，尽管jQuery在简化DOM操作方面曾发挥巨大作用，但随着JavaScript生态的发展，理解和掌握原生API及其最佳实践已成为现代前端开发者的重要技能之一。了解和对比不同选择器方案的优缺点，并结合实际应用场景灵活运用，有助于我们构建更为快速、轻量级的Web应用。

...，我们可以进一步探索编程语言中的条件表达式和逻辑控制的多样性和复杂性。近期，Lua 5.4版本发布，其中对布尔逻辑运算符进行了优化，使得程序员在处理可能为nil的变量时拥有更多选择。例如，新增的andthen与orelse运算符可以更直观地实现“短路求值”，避免了类似原始三目运算符可能导致的问题。 此外，对于条件分支的处理，不仅限于Lua，其他如JavaScript、Python等流行语言也有各自的独特机制和最佳实践。比如，JavaScript引入了Optional Chaining（可选链）语法，允许开发者在访问深层嵌套属性时无需担心因中间路径值为null或undefined而导致程序崩溃。 而在编程范式上，函数式编程强调纯函数和不可变数据结构，其条件表达式的处理方式与命令式编程有所不同，例如Haskell中的Maybe Monad或Elixir中的Pattern Matching机制，都为nil或空值提供了优雅且安全的处理方式。 综上所述，深入研究各种编程语言中条件表达式的设计理念与实现机制，不仅可以帮助我们更好地运用Lua中的特殊写法，还能拓宽视野，提升跨语言编程能力，并在实际项目中实现更为健壮高效的代码逻辑。

...href属性，还可以结合AJAX获取后台数据实时填充链接内容，实现动态路由功能。 另外，针对网站优化及SEO策略，合理地设置a标签href属性对于提升网页质量和搜索引擎排名至关重要。比如，为图片添加详细的alt属性和正确的href链接，确保当图片无法加载时，用户仍可以通过链接访问目标资源，同时也利于搜索引擎理解图片内容。 再者，从安全角度出发，JavaScript在处理href属性时应格外注意防范XSS（跨站脚本攻击），通过encodeURIComponent等函数对用户输入进行转码，避免恶意代码注入。 综上所述，虽然本文着重于jQuery在修改a标签href属性中的应用，但在实际开发过程中，我们需要关注更广泛的议题，包括但不限于DOM操作性能优化、前后端数据交互、用户体验优化以及网站安全性保障等，以适应不断变化的Web开发需求。

...开始尝试将复杂的数学函数与图形渲染相结合，创造出极具视觉冲击力和沉浸式体验的网页特效。 例如，Mozilla的WebVR实验室发布了一系列利用JavaScript进行3D空间运动模拟的案例，其中不乏采用正弦、余弦等函数生成复杂轨迹的应用实例，不仅局限于二维平面上的螺旋运动，更扩展到了三维立体空间的动态变换。此外，React Three Fiber等库更是将React生态与Three.js（一款强大的WebGL库）深度整合，使得开发人员能够更便捷地构建具有高级动画效果的用户界面。 同时，Google Material Design团队也不断推出新的交互模式和动画规范，强调动态过渡和反馈对于提升用户体验的重要性。他们倡导的“有意义的运动”理念，主张在设计中融入物理规则，使元素的移动和变化更符合用户的直觉预期，从而增强互动性和趣味性。 因此，无论是从基础的jQuery实践出发，还是着眼未来Web前端领域的发展潮流，理解和掌握运用数学模型驱动UI动态效果的方法，都将对提升产品品质和用户体验产生深远影响。感兴趣的开发者可以继续深入学习CSS动画、GreenSock(GSAP)、Popmotion等更多用于创建丰富动画效果的工具和技术，并关注行业最新动态，以保持设计理念和技术应用的与时俱进。

...在本文的Python编程示例中，我们通过计算输入向量的模长，并将原向量的每个分量除以模长得到单位向量，确保了新向量的长度为1且方向与原向量相同。 向量 , 向量是具有大小（模长或幅度）和方向的几何对象，通常用于表示从一个点到另一个点的有向线段。在多维空间中，向量由多个分量组成，例如在三维空间中的向量可以表示为(x, y, z)的形式。在文章的上下文中，向量被用作函数unit_vector的输入参数，该函数接收一个包含数值元素的序列来代表向量的各个坐标分量。 模长（magnitude） , 在数学特别是向量代数中，模长是指向量的大小或长度，它是向量各分量平方和的平方根。在给定的Python代码片段中，为了计算单位向量，首先通过对向量的每个分量求平方、求和，然后取平方根得到原向量的模长。模长对于单位化过程至关重要，因为它提供了归一化因子，使得经过处理后的向量长度变为1，成为单位向量。

在Java GUI编程中，单选框和复选框是构建用户交互界面的核心组件之一。随着技术的不断发展，JavaFX作为Swing之后的新一代GUI工具包，提供了更为丰富且现代化的UI设计能力。例如，在JavaFX中，开发者可以通过ToggleGroup类实现与Swing中的ButtonGroup类似的功能，对一组RadioButton进行分组管理，确保同一时间只有一个选项被选中。 此外，JavaFX不仅增强了复选框（CheckBox）的样式定制性，还支持更复杂的数据绑定功能。通过使用ObservableList与CheckBox结合，可以实时监测到复选框状态的变化，并根据这些变化动态更新应用程序的状态或数据模型，极大地提高了开发效率和用户体验。 近期，Oracle发布的Java 17 LTS版本中，进一步优化了JavaFX的性能与兼容性，使其在跨平台应用、桌面应用及大数据可视化等场景下表现出色。对于开发者而言，学习并掌握JavaFX中的单选框和复选框高级用法，不仅可以提升现有项目的用户界面友好度，也为未来项目的技术升级和架构转型打下了坚实的基础。 同时，社区中也有许多关于如何利用现代设计理念和技术（如MVVM模式）来重构和优化传统Swing应用程序的讨论和实践案例。深入研究这些资源，可以帮助开发者更好地理解如何将单选框、复选框等基础控件与现代编程理念相结合，以创造出更加高效、易用的Java GUI应用程序。

...plotlib库绘制函数图像以辅助理解数学概念之后，我们可以进一步探索数据可视化在当前科研和工业界的前沿应用。例如，近期Nature杂志的一项研究中，科学家们利用Python的Matplotlib和Seaborn库成功实现了复杂物理模型的动态可视化，生动展示了黑洞合并过程中的引力波变化特性，这一突破性成果极大地推动了天文学研究的发展。 此外，随着大数据时代的到来，数据可视化在教育领域的革新同样值得关注。例如，许多在线教育平台开始整合编程与数学教学，让学生通过编写Python代码并调用Matplotlib实时绘制函数图像，使抽象的数学概念具象化，从而提高学生对函数性质、微积分等核心知识点的理解能力。同时，这种实践性的教学方法也契合了STEM教育注重培养跨学科素养和动手实践能力的趋势。 不仅如此，在商业智能分析领域，Matplotlib与其他数据分析库如Pandas和Scikit-learn结合使用，能够帮助企业决策者快速洞察复杂数据背后的规律，直观展示销售趋势、用户行为特征等关键信息，为精准营销和战略规划提供有力支持。 综上所述，掌握Python和Matplotlib进行函数图像绘制不仅有助于数学理论的学习，更是在科学研究、教育创新及商业决策等多个领域展现出了广泛而深远的应用价值。未来，随着技术的不断迭代升级，我们有理由相信，Python的数据可视化功能将在更多场景中发挥更大的作用。

...略是利用生命周期钩子函数（如React的componentDidMount），以确保在组件渲染完成后再进行事件绑定。 在实际项目中，还需要关注无障碍访问性问题，比如确保按钮元素具有明确的role属性，并正确设置tabindex以便键盘操作，从而提升网站对残障用户的友好度。 综上所述，无论是jQuery还是其他现代前端技术栈，在处理按钮点击事件这类常见的交互逻辑时，开发者都应关注代码质量、性能优化及用户体验等多个维度，结合最新的开发理念和技术趋势，持续改进和完善代码实现。

...snumeric()函数可以检测该字符串是否仅由Unicode数字字符组成。 类型检查 , 在编程领域，类型检查是指程序运行时或编译期间对变量、表达式或函数参数的数据类型的验证过程。在Python中，尽管其为动态类型语言，但在处理用户输入或其他不确定来源的数据时，进行类型检查是保障代码正确执行的关键步骤。例如，文章中讨论了如何使用isdigit()、isnumeric()和isdecimal()等函数对字符串进行类型检查，判断其是否符合特定数字类型的要求。 input()函数 , 在Python编程中，input()函数用于接收用户的键盘输入，返回值是一个字符串类型。用户可以根据提示在命令行界面或交互式环境中输入文本、数字或其他信息。结合本文内容，当需要检查用户输入是否为数字时，首先调用input()函数获取用户输入并将其作为字符串存储，随后利用Python内置的字符串方法进行进一步的类型检查与验证。

...过定义在$.fn对象上的新方法实现，允许开发者快速实现复杂的网页交互效果和功能，例如DOM操作、动画效果、AJAX通信等。 回调函数 , 回调函数是编程中的一个常见概念，在JavaScript及jQuery中广泛应用。在本文语境下，回调函数是指作为参数传递给另一个函数的函数，这个函数会在特定条件满足或者某个事件发生时由该函数进行调用。在jQuery插件开发中，回调函数通常用于将用户的自定义逻辑注入到插件的标准执行流程中，以适应不同场景下的个性化需求，增强了插件的灵活性和可定制性。 $.extend , $.extend是jQuery提供的一个内置方法，主要用于合并（或扩展）两个或多个对象的属性，并返回合并后的新对象。在本文给出的示例中，$.extend方法被用来合并默认选项对象与用户传入的options参数，确保即使用户未提供某些配置项（如回调函数），插件也有默认的设置可以使用。通过这种方式，$.extend帮助jQuery插件开发者构建更加灵活和易用的API接口，让使用者可以根据自身需求覆盖或添加新的配置选项。

...令通常被用来调用一个函数，以便在表单提交前进行数据验证。 ngsubmit 表单提交行为异常的表现 当我们在表单中使用 ngsubmit 时，如果遇到以下情况之一，那么就可能出现异常： 1. 当我们尝试在非 AngularJS 应用中使用 ngsubmit 时，会抛出错误。 2. 当我们的表单没有包含有效的 ngsubmit 表达式时，也会抛出错误。 3. 如果我们的 ngsubmit 表达式的返回值不是布尔类型，那么也会出现错误。 如何避免 ngsubmit 表单提交行为异常 使用正确的 AngularJS 版本 首先，确保你在使用的 AngularJS 版本是支持 ngsubmit 的版本。一般来说，较新的 AngularJS 版本都会支持这个特性。 html 使用有效的 ngsubmit 表达式 然后，你需要确保你的 ngsubmit 表达式是有效的。你可以在这个表达式中调用一个方法，该方法会在表单提交前进行数据验证。 html 确保 ngsubmit 表达式的返回值是布尔类型 最后，你需要确保你的 ngsubmit 表达式的返回值是布尔类型。如果你在写表达式的时候，它返回的不是布尔型的结果，那AngularJS就懵圈了，不知道这个时候到底该不该提交表单呢。 html 结论 总的来说，ngsubmit 是一个非常有用的 AngularJS 功能，可以帮助我们在表单提交时执行自定义操作。但是，我们需要小心使用它，以避免出现错误。要是按照上面提到的建议来做，咱们就能稳稳妥妥地绕开这些问题，让咱的应用运行得更加扎实、靠谱。