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Dubbo
...种问题时,先别急着改代码,而是要冷静下来分析一下,是不是配置文件出了问题。比如说,你是不是忘记在dubbo.properties里填对了服务地址? --- 三、排查报错的具体步骤 接下来,咱们来聊聊怎么排查这些问题。首先,你需要确认服务端是否正常运行。你可以通过以下命令查看服务端的状态: bash netstat -tuln | grep 20880 如果看不到监听的端口,那肯定是服务端没启动成功。 然后,检查服务注册中心是否正常工作。Dubbo支持多种注册中心,比如Zookeeper、Nacos等。如果你用的是Zookeeper,可以试试进入Zookeeper的客户端,看看服务是否已经注册: bash zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 ls /dubbo/com.example.UserService 如果这里看不到服务,那就说明服务注册中心可能有问题。 最后,别忘了检查客户端的配置。客户端的配置文件通常是dubbo-consumer.xml,里面需要填写服务提供者的地址。例如: xml 如果地址写错了,当然就会报错了。 --- 四、代码示例与实际案例分析 下面我给大家举几个具体的例子,让大家更直观地了解Dubbo的报错排查过程。 示例1:服务启动失败 假设你在本地启动服务端时,发现服务一直无法启动,报错如下: Failed to bind URL: dubbo://192.168.1.100:20880/com.example.UserService?anyhost=true&application=demo-provider&dubbo=2.7.8&interface=com.example.UserService&methods=sayHello&pid=12345&side=provider×tamp=123456789 经过检查,你会发现是因为服务端的application.name配置错了。修改后,重新启动服务端,问题就解决了。 示例2:服务找不到 假设你在客户端调用服务时,发现服务找不到,报错如下: No provider available for the service com.example.UserService on the consumer 192.168.1.100 use dubbo version 2.7.8 经过排查,你发现服务注册中心的地址配置错了。正确的配置应该是: xml 示例3:网络不通 假设你在生产环境中,发现客户端和服务端之间的网络不通,报错如下: ConnectException: Connection refused 这时候,你需要检查防火墙设置,确保服务端的端口是开放的。同时,也要检查客户端的网络配置,确保能够访问服务端。 --- 五、总结与感悟 总的来说,Dubbo的报错信息确实有时候让人摸不着头脑,但它并不是不可战胜的。只要你细心排查,结合具体的环境和配置,总能找到问题的根源。 在这个过程中,我学到的东西太多了。比如说啊,别啥都相信默认设置,每一步最好自己动手试一遍,心里才踏实。再比如说,碰到问题的时候,先别忙着去找同事求助,自己多琢磨琢磨,说不定就能找到解决办法了呢!毕竟,编程的乐趣就在于不断解决问题的过程嘛! 最后,我想说的是,Dubbo虽然复杂,但它真的很棒。希望大家都能掌握它,让它成为我们技术生涯中的一把利器!
2025-03-20 16:29:46
63
雪落无痕
Spark
...人侦探,随时盯着你的代码,一有风吹草动就给你报信。特别是当你遇上疑难杂症,它们能迅速揪出问题所在,就像医生找病因一样专业。有了它们,找bug、修bug的过程变得快捷又高效,简直就像开了挂一样爽快!哎呀,咱们这篇文章啊,就是要好好聊聊在Spark这个超级棒的大数据处理工具里,咱们可能会遇到的各种小麻烦,还有呢,怎么用那些日志记录来帮咱们找到问题的根儿。你想象一下,就像你在厨房里做饭,突然发现菜炒糊了,这时候你就会看看锅底,找找是火开太大了还是调料放多了,对吧?这文章呢,就是想教你用同样的方法,在大数据的世界里,通过查看日志,找出你的Spark程序哪里出了问题,然后迅速解决它,让一切恢复正常。是不是听起来既实用又有趣?咱们这就开始吧! 二、Spark错误类型概述 Spark应用程序可能遭遇多种错误类型,从内存溢出、任务失败到网络通信异常等。这些错误通常由日志系统捕获并记录下来,为后续分析提供依据。下面,我们将通过几个具体的错误示例来了解如何阅读和解析Spark日志文件。 三、实例代码 简单的Spark Word Count应用 首先,让我们构建一个简单的Spark Word Count应用作为起点。这个应用旨在统计文本文件中单词的频率。 scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val textFile = sc.textFile("file:///path/to/your/textfile.txt") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("output") sc.stop() } } 四、错误日志分析 内存溢出问题 在实际运行上述应用时,如果输入文本文件过大,可能会导致内存溢出错误。日志文件中可能会出现类似以下的信息: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 37.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 37.0 (TID 208, localhost): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这段日志信息清晰地指出错误原因(OutOfMemoryError: Java heap space),并提供了关键细节,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
141
秋水共长天一色
Kibana
...式。 示例代码: javascript PUT _ilm/policy/my_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb", "max_age": "30d" } } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 这段代码的意思是: - 热阶段(Hot Phase):当索引大小达到50GB或者超过30天时,触发滚动操作。 - 删除阶段(Delete Phase):超过1年后,自动删除该索引。 > 小贴士:这里的max_size和max_age可以根据你的实际需求调整。比如,如果你的服务器内存较小,可以将max_size调低一点。 3.3 第三步:将策略应用到索引 设置好生命周期策略后,我们需要将其绑定到具体的索引上。具体步骤如下: bash POST /my-index/_settings { "index.lifecycle.name": "my_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index" } 这段代码的作用是将之前创建的my_policy策略应用到名为my-index的索引上。同时,通过rollover_alias指定滚动索引的别名。 --- 4. 实战案例 数据保留策略的实际效果 为了让大家更直观地理解数据保留策略的效果,我特意准备了一个小案例。假设你是一名电商公司的运维工程师,每天都会收到大量的订单日志,格式如下: json { "order_id": "123456789", "status": "success", "timestamp": "2023-09-01T10:00:00Z" } 现在,你想对这些日志进行生命周期管理,具体要求如下: - 最近3个月的数据需要保留。 - 超过3个月的数据自动归档到冷存储。 - 超过1年的数据完全删除。 实现方案: 1. 创建索引模式,命名为orders-。 2. 定义生命周期策略 javascript PUT _ilm/policy/orders_policy { "policy": { "phases": { "hot": { "actions": { "rollover": { "max_size": "10gb", "max_age": "3m" } } }, "warm": { "actions": { "freeze": {} } }, "delete": { "min_age": "1y", "actions": { "delete": {} } } } } } 3. 将策略绑定到索引 bash POST /orders-/_settings { "index.lifecycle.name": "orders_policy", "index.lifecycle.rollover_alias": "orders" } 运行以上代码后,你会发现: - 每隔3个月,新的订单日志会被滚动到一个新的索引中。 - 超过3个月的旧数据会被冻结,存入冷存储。 - 超过1年的数据会被彻底删除,释放存储空间。 --- 5. 总结与展望 通过今天的分享,相信大家对如何在Kibana中设置数据保留策略有了更深的理解。虽然设置过程看似繁琐,但实际上只需要几步就能搞定。而且啊,要是咱们好好用数据保留这招,不仅能让系统跑得更快、更顺畅,还能帮咱们把那些藏在数据里的宝贝疙瘩给挖出来,多好呀! 最后,我想说的是,技术学习是一个不断探索的过程。如果你在实践中遇到问题,不妨多查阅官方文档或者向社区求助。毕竟,我们每个人都是技术路上的探索者,一起努力才能走得更远! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你觉得这篇文章有用,记得点赞支持哦~咱们下次再见!
2025-04-30 16:26:33
16
风轻云淡
转载文章
...de>一段电脑代码</code><br><samp>计算机样本</samp><br><kbd>键盘输入</kbd><br><var>变量</var></body></html 2、HTML <audio> 标签 <audio> 标签是 HTML5 提供的用来播放音频文件的。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><audio controls><source src="/statics/demosource/horse.ogg" ><source src="/statics/demosource/horse.mp3" >您的浏览器不支持 audio 元素。</audio></body></html> 3、HTML <area> 标签 <area> 标签可以在图像上划分区域,这些区域是可以点击的,并且对应不同的操作。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title></head><body><p>点击太阳或其他行星,注意变化:</p><img src="/statics/images/course/planets.gif" width="145" height="126" alt="Planets" usemap="planetmap"><map name="planetmap"><area shape="rect" coords="0,0,82,126" target="_blank" alt="Sun" href="/statics/images/course/sun.gif"><area shape="circle" coords="90,58,3" target="_blank" alt="Mercury" href="/statics/images/course/merglobe.gif"><area shape="circle" coords="124,58,8" target="_blank" alt="Venus" href="/statics/images/course/venglobe.gif"></map></body></html> 4、HTML <select> 标签定义及使用说明 <select> 元素用来创建下拉列表。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><select><option value="volvo" style="display:none">Volvo</option><option value="saab">Saab</option><option value="opel">Opel</option><option value="audi">Audi</option></select></body></html> 5、HTML <style> 标签 <style> 标签包含了 HTML 文档的样式详细,在默认情况下,在该元素内写入的样式指令将被认为是CSS。 <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title><style type="text/css">h1 {color:red;}p {color:blue;}</style></head><body><h1>这是一个标题</h1><p>这是一个段落。</p></body></html> 7、HTML <sub> 标签 包含在 <sub> 标签和其结束标签 </sub> 中的内容会以正常内容的一半的高度显示在下方,而且通常较小,请参见下述例子: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>这个文本包含 <sub>下标</sub>文本。</p><p>这个文本包含 <sup>上标</sup> 文本。</p></body></html> 8、HTML <summary> 标签 <summary> 标签元素作为一个<datails>元素的标题,该标题可以包含详细的信息,但是默认情况下不显示,需要单击才能显示详细信息,请参考下述示 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><details><summary>Copyright 1999-2011.</summary><p> - by Refsnes Data. All Rights Reserved.</p><p>All content and graphics on this web site are the property of the company Refsnes Data.</p></details><p><b>注意:</b>目前只有 Chrome 和 Safari 6 支持 summary 标签。</p></body></html> 9、HTML <table> 标签 <table> 标签用来定义 HTML 表格,一个简单的 HTML 表格应该包括两行两列,如下述示例所示: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><table border="1"><tr><th>Month</th><th>Savings</th></tr><tr><td>January</td><td>$100</td></tr><tr><td>February</td><td>$80</td></tr></table></body></html> 10、HTML <textarea> 标签 <textarea> 标签表示多行纯文本编辑控件,用户可在其文本区域中写入文本,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool 在线教程(w3cschool.cn)</title> </head><body><textarea rows="10" cols="30">我是一个文本框。</textarea></body></html> 11、HTML <tt> 标签 - HTML5 不支持 <tt> 标签用来改变字体样式,使标签中的文本显示为打字机文本,请参考下述例子: <!DOCTYPE html><html><body><p>This text is normal.</p><p><tt>This text is teletype text.</tt></p></body></html> 12、HTML <u> 标签 <u> 标签可以用来对标签内的文本实现下划线样式,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><body><p>This is a <u>parragraph</u>.</p></body></html> 13、HTML <ul> 标签 <ul> 标签表示HTML页面中项目的无序列表,一般会以项目符号列表呈现,请参考下述例子: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><h4>无序列表:</h4><ul><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ul></body></html> 14、HTML <video> 标签 <video> 标签可以将视频内容嵌入到HTML文档中,请参考下述示例: <!DOCTYPE html><html><body><video width="320" height="240" controls><source src="/statics/demosource/movie.mp4" type="video/mp4"><source src="/statics/demosource/movie.ogg" type="video/ogg">您的浏览器不支持 HTML5 video 标签。</video></body></html> 15、HTML <ol> 标签 <ol> 标签在 HTML 中表示有序列表,是 ordered lists 的缩写。您可以自定义有序列表的初始序号,请参考下面的实例: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><ol><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ol><ol start="50"><li>咖啡</li><li>茶</li><li>牛奶</li></ol></body></html> 16、HTML <noframes> 标签HTML5不支持该标签 <noframes> 标签用于支持不支持 <frame> 元素的浏览器,请参考下面的示例: <html><head><meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><frameset cols="25%,50%,25%"><frame src="/statics/demosource/frame_a.htm"><frame src="/statics/demosource/frame_b.htm"><frame src="/statics/demosource/frame_c.htm"><noframes>抱歉,您的浏览器不支持 frame 属性!</noframes></frameset></html> 17、HTML <hr> 标签 <hr> 标签表示段落级元素之间的主题划分。例如,在下面的实例中我们对具有主题变化的内容使用了 <hr> 标签: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><h1>HTML</h1><p>HTML 是用于描述 web 页面的一种语言。</p><hr><h1>CSS</h1><p>CSS 定义如何显示 HTML 元素。</p></body></html> 18、HTML <h1> - <h6> 标签 <h1> - <h6> 标签用来定义 HTML 标题,表示了 HTML 网页中六个级别的标题。您可以通过下面的这个实例来看看每个级别的标题有什么区别: <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title></head><body><h1>这是标题1</h1><h2>这是标题2</h2><h3>这是标题 3</h3><h4>这是标题 4</h4><h5>这是标题 5</h5><h6>这是标题 6</h6></body></html> 19、HTML <center> 标签 - HTML 5 不支持 <center> 标签控制文本的居中显示,不能在 HTML5 中使用。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>这是一些文本。</p><center>这个文本居中对齐。</center><p>这是一些文本</p></body></html> 20、HTML <button> 标签 <button> 标签用来设置 HTML 中的按钮。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><button type="button" onclick="alert('Hello world!')">Click Me!</button></body></html> 21、HTML <br> 标签 <br> 标签是空标签,可插入一个简单的换行符。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>使用br元素<br>在文本中<br>换行。</p></body></html> 22、HTML <dt> 标签 <dt> 标签只能够作为 <dl> 标签的一个子元素出现,常常后跟一个 <dd> 标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><dl><dt>咖啡</dt><dd>黑色的热饮</dd><dt>牛奶</dt><dd>白色的冷饮</dd></dl></body></html> 23、HTML <fieldset> 标签 <fieldset> 标签内的一组表单元素会在 WEB 浏览器中以特殊的方式显示,比如不同样式的边界、3D效果等。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><form><fieldset><legend>个人信息:</legend>姓名: <input type="text"><br>邮箱: <input type="text"><br>生日: <input type="text"></fieldset></form></body></html> 24、HTML <embed> 标签 <embed> 标签用来定义在页面中嵌入的内容,比如插件。比如,在下面的实例中我们嵌入了一个 flash 动画: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><embed src="/statics/demosource/helloworld.swf" tppabs="http://W3Cschool.com/tags/helloworld.swf"></body></html> 25、HTML <font> 标签 - HTML5 不支持 <font> 标签的使用示例如下所示,该标签已经过时,因此我们不建议您使用该标签。 <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p><font size="3" color="red">这是一些文本!</font></p><p><font size="2" color="blue">这是一些文本!</font></p><p><font face="verdana" color="green">这是一些文本!</font></p></body></html> 26、HTML <label> 标签 <label> 标签是一种常见的表单控件,触发对应表单控件功能,让用户在使用表单的时候能够有更好的体验。参考下述的实例: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title> </head><body><p>点击其中一个文本标签选中选项:</p><form action="/statics/demosource/demo-form.php"><label for="male">Male</label><input type="radio" name="sex" id="male" value="male"><br><label for="female">Female</label><input type="radio" name="sex" id="female" value="female"><br><br><input type="submit" value="提交"></form></body></html> 记录一些重要标签! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/chehec2010/article/details/85060460。 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。
2023-10-11 23:43:21
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JSON
...]。 示例代码: json { "name": "Alice", "age": 25, "isStudent": false, "courses": ["Math", "Science"] } 这段JSON数据描述了一个学生的信息。你看,整个结构清晰明了,只需要一点点耐心就能读懂。不过嘛,要是这儿的冒号不小心打成了等号=,那整个JSON结构可就直接“翻车”了,啥也跑不出来了!不信的话,咱们试试看。 --- 3. 冒号变等号 一个让人崩溃的小错误 说到冒号变等号,我真的有一肚子的话要说。记得有一次,我在调试一个API接口时,发现返回的数据总是出错。百思不得其解之后,我才意识到问题出在JSON格式上。原来是我手滑,把某个键值对中的冒号写成了等号。 错误示例: json { "name=Alice", "age=25", "isStudent=false", "courses=[Math, Science]" } 看到这里,你是不是也觉得特别别扭?没错,这就是典型的JSON格式错误。正常情况下,JSON中的键值对应该用冒号分隔,而不是等号。等号在这里根本不起作用,会导致整个JSON对象无法被正确解析。 那么问题来了,为什么会有人犯这样的错误呢?我觉得主要有以下几点原因: 1. 疏忽大意 有时候我们写代码太赶时间,注意力不够集中,结果就出现了这种低级错误。 2. 习惯差异 有些人可能来自其他编程语言背景,习惯了用等号作为赋值符号,结果不自觉地把这种习惯带到了JSON中。 3. 工具误导 有些文本编辑器或者IDE可能会自动补全等号,如果没有及时检查,就容易出错。 --- 4. 如何优雅地处理这种错误? 既然知道了问题所在,接下来就是解决问题的时候啦!别急,咱们可以从以下几个方面入手: 4.1 检查与验证 首先,最直接的办法就是仔细检查你的JSON数据。如果怀疑有问题,可以使用在线工具进行验证。比如著名的[JSONLint](https://jsonlint.com/),它可以帮你快速找出格式错误的地方。 4.2 使用正确的编辑器 选择一款适合的代码编辑器也很重要。像VS Code这样的工具不仅支持语法高亮,还能实时检测JSON格式是否正确。如果你发现等号突然冒出来,编辑器通常会立即提醒你。 4.3 编写自动化测试 对于经常需要处理JSON数据的项目,建议编写一些自动化测试脚本来确保数据格式无误。这样即使出现错误,也能第一时间发现并修复。 示例代码:简单的JSON验证函数 python import json def validate_json(data): try: json.loads(data) print("JSON is valid!") except ValueError as e: print(f"Invalid JSON: {e}") 测试用例 valid_json = '{"name": "Alice", "age": 25}' invalid_json = '{"name=Alice", "age=25"}' validate_json(valid_json) 输出: JSON is valid! validate_json(invalid_json) 输出: Invalid JSON: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) --- 5. 总结 保持警惕,远离坑点 好了,今天的分享就到这里啦!通过这篇文章,希望大家对JSON解析中的冒号变等号问题有了更深刻的认识。嘿,听好了,这事儿可别小瞧了!哪怕就是一个不起眼的小标点,都有可能让整套系统“翻车”。细节这东西啊,就像是搭积木,你要是漏掉一块或者放歪了,那整个塔就悬乎了。所以呀,千万别觉得小地方无所谓,它们往往是关键中的关键! 最后,我想说的是,学习编程的过程就是不断踩坑又爬出来的旅程。遇到问题不可怕,可怕的是我们不去面对它。只要多加练习,多积累经验,相信每个人都能成为高手!加油吧,小伙伴们! 如果你还有其他疑问,欢迎随时来找我讨论哦~咱们下次再见啦!
2025-03-31 16:18:15
12
半夏微凉
Groovy
...语法差异 为什么我的代码突然不工作了? 示例1:没有public修饰符 先来说个最基础的吧——Groovy对访问修饰符的态度真的很随意。在Java里,你要是定义了一个方法,不加public的话,默认是包级私有的(package-private)。但在Groovy里,你完全可以省略掉这些修饰符。比如: groovy // Java风格的写法 public void sayHello() { println "Hello, World!" } // Groovy风格的写法 void sayHello() { println "Hello, World!" } 看到没?Groovy直接去掉了public,而且连分号都不要了!刚开始我还觉得这太随便了吧,但后来发现,这样反而让代码更简洁明了。不过嘛,这也引出了一个小麻烦:有时候我们一忙乎起来,就把那些多余的装饰符啥的忘得一干二净,结果一运行脚本,就蹦出个提示说“你这语法我不认啊”! 比如下面这段代码: groovy public int addNumbers(int a, int b) { return a + b; } 如果你就这么直接跑起来,Groovy会很严肃地告诉你:“兄弟,这里不需要public。”所以,以后写Groovy的时候,记得把Java的习惯改掉哦! --- 示例2:闭包与匿名函数的区别 再来说说闭包和匿名函数的事儿。Groovy的闭包功能非常强大,但它和Java的匿名函数还是有区别的。比如,Groovy允许你在闭包中省略参数类型,甚至完全不写参数。这听起来是不是很酷?但实际操作起来,可能会让你一头雾水。 比如,以下这段Java风格的代码: java Runnable task = new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("Running..."); } }; 换成Groovy后,你可以这样写: groovy def task = { println "Running..." } 是不是简单多了?但问题是,有些人可能会觉得既然这么方便,那就啥都省略掉吧。于是就有了这样的代码: groovy def task = { -> println "Running..." } 乍一看好像没问题,但实际上Groovy会提醒你:“兄弟,这里的箭头可以省略。所以说啊,在用闭包的时候可得留点心,别小看那些语法小细节,不然就可能出现“你这代码写的啥玩意儿,语法不支持!”的情况,那多尴尬啊! --- 三、进阶问题 动态类型与静态类型之争 Groovy的一大特点是支持动态类型,这意味着你可以在运行时改变变量的类型。这一点确实很灵活,但也容易让人误以为所有类型都可以自由转换。实际上,Groovy在某些情况下还是会严格检查类型的。 比如,下面这段代码: groovy int number = 10 number = "twenty" 在Java里,这种类型转换是绝对不允许的,但在Groovy里,你可能会天真地认为它会自动帮你搞定。不过呢,现实情况是,Groovy直接炸了,还特么甩出个异常,说:“喂喂喂,你是不是有病啊?这类型根本不搭吧!”所以啊,哪怕Groovy自称是动态类型的“自由之翼”,该注意的类型转换规矩还是得守着,别不当回事儿。 --- 四、总结 拥抱变化,享受编程的乐趣 写到这里,我想跟大家聊聊我的感受。Groovy虽然看似简单,但它的每一个设计都有其背后的逻辑。一开始上手的时候,肯定会被各种“不支持的语法”绊住脚,别担心,这其实就是我们学习的必经之路啊!每一次踩坑,都是一次成长的机会。 最后,送给大家一句话:编程不是为了追求完美,而是为了找到最适合自己的方式。如果你愿意花点时间去了解Groovy的独特之处,你会发现它不仅是一个工具,更是一种思维方式。所以,别怕犯错,勇敢地去尝试吧!
2025-03-13 16:20:58
61
笑傲江湖
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...ion> 编写代码 在/src/main/java/cn.zcx.hdfs创建TestHDFS类 public class TestHDFS {// 创建全局变量private FileSystem fs;private Configuration conf;private URI uri;private String user;// 从本地上传文件@Testpublic void testUpload() throws IOException {fs.copyFromLocalFile(false,true,new Path("F:\\Download\\使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs"));}/ @Before 方法在@Test方法执行之前执行 /@Beforepublic void init() throws IOException, InterruptedException {uri = URI.create("hdfs://master:8020");conf = new Configuration();user = "root";fs = FileSystem.get(uri,conf,user);}/ @After方法在@Test方法结束后执行 /@Afterpublic void close() throws IOException {fs.close();}@Testpublic void testHDFS() throws IOException, InterruptedException {//1. 创建文件系统对象/URI uri = URI.create("hdfs://master:8020");Configuration conf = new Configuration();String user = "root";FileSystem fs = FileSystem.get(uri,conf,user);System.out.println("fs: " + fs);/// 2. 创建一个目录boolean b = fs.mkdirs(new Path("/testhdfs"));System.out.println(b);// 3. 关闭fs.close();} } 参数优先级 xxx-default.xml < xxx-site.xml < IDEA中resource中创建xxx-site.xml < 在代码中通过更改Configuration 参数 文件下载 @Testpublic void testDownload() throws IOException {fs.copyToLocalFile(false,new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("F:\\Download\\"),true);} 文件更改移动 //改名or移动(路径改变就可以)@Testpublic void testRename() throws IOException {boolean b = fs.rename(new Path("/testhdfs/使用前说明.txt"),new Path("/testhdfs/zcx.txt"));System.out.println(b);} 查看文件详细信息 // 查看文件详情@Testpublic void testListFiles() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);//迭代操作while (listFiles.hasNext()){LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();//获取文件详情System.out.println("文件路径:"+fileStatus.getPath());System.out.println("文件权限:"+fileStatus.getPermission());System.out.println("文件主人:"+fileStatus.getOwner());System.out.println("文件组:"+fileStatus.getGroup());System.out.println("文件大小:"+fileStatus.getLen());System.out.println("文件副本数:"+fileStatus.getReplication());System.out.println("文件块位置:"+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数,true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 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。
2023-12-05 22:55:20
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...以完成任务,开始注重代码的质量,能够写出工业级的代码。你的经验可胜任模块级的系统设计,承担完成较为复杂的技术,能有效的自我管理,有帮助别人快速解决问题(trouble shooting)的能力。 此阶段你需要经历到7、8年左右的体验,中间要经历一段深刻自我历练的过程。 有时给人致命一击其实是心里的小蟊贼。一般人在5年前后遇到一个门槛,碰到天花板+彷徨期,或者你打心眼里不在喜欢编程,可尝试转为其它角色,如产品经理,售前售后支持等岗位,也不失为好选择。 当我们熬过这段儿,就会“山随平野尽,江入大荒流“,渐入佳境矣。 高级程序员定义软件功能、做开发计划推进和管理。可以带几个个帮手把产品规划的功能实现,你是团队中的”大手“,遇到难题也是你亲自攻艰克难。 所以,一个高级程序员,他的职责很清晰: 1、负责产品核心复杂功能的方案设计、编码实现 2、负责疑难BUG分析诊断、攻关解决 架构师 到了架构师级别,想必你已经学会降龙十八掌,可登堂入世,成为一位准(lao)专(you)家(tiao)。 我们大喊声:“单打独斗,老衲谁也不惧!“,遂开始领导一众技术高手,指点武功,来设计和完成一个系统,大多是分布式,高并发的系统架构平台。 架构师的任务是为公司产品的业务问题提供高质量技术解决方案,主要着眼于系统的"技术实现" 。 架构师的主要分类: 可能每条产品线都设置了架构师,也可能多条生产品线的的后端是由一个架构师设计的平台提供,所以架构师也是有所不同的,其分类如下: 软件架构师 信息架构师 网站架构师 其主要职责如下: 1、需求分析:“知彼”有时比“知已”还重要。管理市场,产品等的需求,确立关键需求。坚持技术上的优秀与需求的愿景统一,提升技术负债意识,提供技术选项,风险预判,工期等解决方案。 2、架构设计:在产品功能中抽取中非功能的需求,由关键需求变成概念型架构。列出功能树,分层治之,如用户界面层、系统交互层,数据管理层。达成高扩展,高可用,高性能,高安全,易运维,易部署,易接入等能力。 3、功能设计与实现:对架构设计的底层代码级别实现。如公共核心类,接口实现,应用发现规则、接口变更等。 技术经理 人生就是不断上升的过程,你已经到达经理的层次了。如今的你,需要不断提高领导力,需要定期召开团队会议讨论问题。 首先我们要更加自信,在工作中显示自己的功力,给讲话增添力量。如:“本次项目虽然有很大的困难,我们也需苦战到底。当然示先垂范,身先士卒,方能成功!” 技术经理有时候也可能叫系统分析员,一些小公司可能会整个公司或者部门有一个技术经理。技术经理承担的角色主要是系统分析、架构搭建、系统构建、代 码走查等工作,如果说项目经理是总统,那么技术经理就是总理。当然不是所有公司都是这样的,有些公司项目经理是不管技术团队的,只做需求、进度和同客户沟 通,那么这个时候的项目经理就好像工厂里的跟单人员了,这种情况在外包公司比较多。对于技术经理来说,着重于技术方面,你需要知道某种功能用哪些技术合 适,需要知道某项功能需要多长的开发时间等。同时,技术经理也应该承担提高团队整体技术水平的工作。 你需要和大家站在一起,因为人们也都有解决问题的能力,更需要有以下的能力与责任: 1、任务管理:开发工作量评估、定立开发流程、分配和追踪开发任务 2、质量管理:代码review、开发风险判断/报告/协调解决 3、效率提升:代码底层研发和培训、最佳代码实践规范总结与推广、自动化生产工具、自动化部署工具 4、技术能力提升:招聘面试、试题主拟、新人指导、项目复盘与改进 技术总监 如果一个研发团队超过20人,有多条产品线或业务量很大,这时已经有多个技术经理在负责每个业务,这时需要一位技术总监。 主要职责: 1、组建平台研发部,与架构师共建软件公共平台,方便各条产品业务线研发。 2、通过技术平台、通过高一层的职权,管理和协调公司各个部门与本部门各条线。现在每个产品线都应该有合格的技术经理和高级程序员。 结语:我们相信,每个人都能成为IT大神。现在开始,找个师兄带你入门,让你的学习之路不再迷茫。 这里推荐我们的前端学习交流圈:784783012,里面都是学习前端的从最基础的HTML+CSS+JS【炫酷特效,游戏,插件封装,设计模式】到移动端HTML5的项目实战的学习资料都有整理,送给每一位前端小伙伴。 最新技术,与企业需求同步。好友都在里面学习交流,每天都会有大牛定时讲解前端技术! 点击:前端技术分享 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/webDk/article/details/88917912。 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。
2024-05-10 13:13:48
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...了更多开发者为其贡献代码,进一步丰富和完善生态系统。 此外,Lubuntu 20.04弃用Ubiquity转而采用Calamares安装程序,此举在简化安装流程、提高安装效率上成效显著,为其他Linux发行版提供了新的实践参考。同时,Lubuntu不再主要针对老旧硬件进行优化,而是力求在新旧设备间找到平衡点,这也预示着未来Linux发行版将更加注重普适性与灵活性。 综上所述,Lubuntu 20.04 LTS版本的发布不仅是一个技术层面的迭代更新,更是一次关于如何在保持传统优势基础上适应新时代需求的战略调整。随着后续版本的不断改进和完善,Lubuntu将在轻量级Linux发行版领域继续保持竞争力,并有望吸引更广泛的用户群体。 而对于想要深入了解LXQt桌面环境及其背后技术原理的读者,可以关注相关开源社区的最新动态,如Qt项目官方博客、KDE社区论坛等,这些渠道会定期发布关于LXQt的新特性和开发进展的文章和技术文档。同时,也可查阅专业媒体或技术博主对Lubuntu 20.04及LXQt的深度评测和使用心得,从而全方位地了解这一变革所带来的影响和价值。
2023-05-17 18:52:15
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MySQL
... 3. 实践中的代码调试与优化 当然,仅仅解决问题还不够,我还想进一步优化整个系统的性能。于是,我编写了一些脚本来监控MySQL的运行状态,特别是文件描述符的使用情况。 以下是一个简单的Python脚本,用于统计MySQL当前使用的文件描述符数量: python import psutil import subprocess def get_mysql_open_files(): 获取所有MySQL进程ID mysql_pids = [] result = subprocess.run(['pgrep', 'mysqld'], capture_output=True, text=True) for line in result.stdout.splitlines(): mysql_pids.append(int(line)) total_open_files = 0 for pid in mysql_pids: try: proc = psutil.Process(pid) open_files = len(proc.open_files()) print(f"Process {pid} has opened {open_files} files.") total_open_files += open_files except Exception as e: print(f"Error checking process {pid}: {e}") print(f"Total open files by MySQL processes: {total_open_files}") if __name__ == "__main__": get_mysql_open_files() 运行这个脚本后,我发现某些特定的查询会导致文件描述符迅速增加。经过分析,这些问题主要出现在涉及大文件读写的场景中。所以呢,我觉得咱们开发的小伙伴们得好好捯饬捯饬这些查询语句啦!比如说,能不能少建那些没用的临时表啊?再比如,能不能换个更快的存储引擎啥的?反正就是得让这个程序跑得更顺畅些,别老是卡在那里干瞪眼不是? --- 4. 总结与反思 从问题中学到的东西 回顾这次经历,我深刻体会到,处理数据库问题时,不能仅凭直觉行事,而是要结合实际数据和技术手段,逐步排查问题的根本原因。同时,我也认识到,预防胜于治疗。如果能在日常运维中提前做好监控和预警,就可以避免很多突发状况。 最后,我想分享一点个人感悟:技术之路永无止境,每一次遇到难题都是一次成长的机会。说实话,有时候真的会觉得头大,甚至怀疑自己是不是走错了路。但我觉得啊,这就好比在黑暗里找钥匙,你得不停地摸索、试错才行。只要别轻易放弃,一直在学、一直在练,总有一天你会发现,“!原来它在这儿呢!”就跟我在处理这个MySQL报错的时候似的,最后不光把问题搞定了,还顺带学了不少实用的招儿呢! 如果你也遇到了类似的情况,不妨试试上面提到的方法,也许能帮到你!
2025-04-17 16:17:44
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山涧溪流_
MemCache
...还会手把手带着你,用代码例子一步一步把问题给解决了!就像有个编程小老师在旁边耐心指导一样,超贴心的!别急着离开,这可是干货满满哦! --- 1. 什么是MemCache?它为什么这么受欢迎? 先简单介绍一下MemCache吧!MemCache是一种高性能的分布式内存对象缓存系统,主要用于减轻数据库的压力,提升应用的响应速度。其实说白了就是这么个事儿——把数据都存到内存里,用的时候直接拿出来,省得每次都要跑去数据库翻箱倒柜找一遍,多麻烦啊! 举个例子,假设你正在做一个电商网站,用户点击商品详情页时,如果每次都要从数据库拉取商品信息,那服务器负载肯定爆表。但如果我们将这些数据缓存在MemCache中,用户访问时直接从内存读取,岂不是快如闪电? 不过呢,事情可没那么简单。MemCache这小子虽然挺能干的,但也不是省油的灯啊!比如说吧,你老是疯狂地去请求数据,结果服务器偏偏不给面子,连个响应都没有,那它就直接给你来个“服务连接超时”的报错,气得你直跺脚。这就像你去餐厅点菜,服务员一直不在,你说能不急吗? --- 2. 服务连接超时到底是个啥? 服务连接超时,简单来说就是你的程序试图与MemCache服务器建立连接,但因为某些原因(比如网络延迟、服务器过载等),连接请求迟迟得不到回应,最终超时失败。这种错误通常会伴随着一条令人沮丧的信息:“连接超时”。 让我分享一个小故事:有一次我在调试一个项目时,发现某个接口总是返回“服务连接超时”,我当时的第一反应是“天啊,是不是MemCache崩了?”于是我赶紧登录服务器检查日志,结果发现MemCache运行正常,只是偶尔响应慢了一点。后来我才意识到,可能是客户端配置的问题。 所以,当遇到这种错误时,不要慌!我们得冷静下来,分析一下可能的原因。 --- 2.1 可能的原因有哪些? 1. 网络问题 MemCache服务器和客户端之间的网络不稳定。 2. MemCache配置不当 比如设置了太短的超时时间。 3. 服务器负载过高 MemCache服务器被太多请求压垮。 4. 客户端代码问题 比如没有正确处理异常情况。 --- 3. 如何解决服务连接超时? 接下来,咱们就从代码层面入手,看看如何优雅地解决这个问题。我会结合实际例子,手把手教你如何避免“服务连接超时”。 --- 3.1 检查网络连接 首先,确保你的MemCache服务器和客户端之间网络通畅。你可以试试用ping命令测试一下: bash ping your-memcache-server 如果网络不通畅,那就得找运维同事帮忙优化网络环境了。不过,如果你确定网络没问题,那就继续往下看。 --- 3.2 调整超时时间 很多时候,“服务连接超时”是因为你设置的超时时间太短了。默认情况下,MemCache的超时时间可能比较保守,你需要根据实际情况调整它。 在Java中,可以这样设置超时时间: java import net.spy.memcached.AddrUtil; import net.spy.memcached.MemcachedClient; public class MemCacheExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建MemCache客户端,设置超时时间为5秒 MemcachedClient memcachedClient = new MemcachedClient(AddrUtil.getAddresses("localhost:11211"), 5000); System.out.println("成功连接到MemCache服务器!"); } } 这里的关键是5000,表示超时时间为5秒。你可以根据实际情况调整这个值,比如改成10秒或者20秒。 --- 3.3 使用重试机制 有时候,一次连接失败并不代表MemCache服务器真的挂了。在这种情况下,我们可以加入重试机制,让程序自动尝试重新连接。 下面是一个简单的Python示例: python import time from pymemcache.client.base import Client def connect_to_memcache(): attempts = 3 while attempts > 0: try: client = Client(('localhost', 11211)) print("成功连接到MemCache服务器!") return client except Exception as e: print(f"连接失败,重试中... ({attempts}次机会)") time.sleep(2) attempts -= 1 raise Exception("无法连接到MemCache服务器,请检查配置!") client = connect_to_memcache() 在这个例子中,程序会尝试三次连接MemCache服务器,每次失败后等待两秒钟再重试。如果三次都失败,就抛出异常提示用户。 --- 3.4 监控MemCache状态 最后,建议你定期监控MemCache服务器的状态。你可以通过工具(比如MemAdmin)查看服务器的健康状况,包括内存使用率、连接数等指标。 如果你发现服务器负载过高,可以考虑增加MemCache实例数量,或者优化业务逻辑减少不必要的请求。 --- 4. 总结 服务连接超时不可怕,可怕的是不去面对 好了,到这里,关于“服务连接超时”的问题基本就说完了。虽然MemCache确实容易让人踩坑,但只要我们用心去研究,总能找到解决方案。 最后想说的是,技术这条路没有捷径,遇到问题不要急躁,多思考、多实践才是王道。希望我的分享对你有所帮助,如果你还有什么疑问,欢迎随时来找我讨论!😄 祝大家编码愉快!
2025-04-08 15:44:16
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雪落无痕
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...ssor 矢量相加源代码 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) USM语法 数据依赖 wait() depends_on in_order queue property 练习1:事件依赖 练习2:事件依赖 UMS实验 oneAPI编程模型 oneAPI编程模型提供了一个全面、统一的开发人员工具组合,可用于各种硬件设备,其中包括跨多个工作负载领域的一系列性能库。这些库包括面向各目标架构而定制化代码的函数,因此相同的函数调用可为各种支持的架构提供优化的性能。DPC++基于行业标准和开放规范,旨在鼓励生态系统的协作和创新。 多架构编程面临的挑战 在以数据为中心的环境中,专用工作负载的数量不断增长。专用负载通常因为没有通用的编程语言或API而需要使用不同的语言和库进行编程,这就需要维护各自独立的代码库。 由于跨平台的工具支持不一致,因此开发人员必须学习和使用一整套不同的工具。单独投入精力给每种硬件平台开发软件。 oneAPI则可以利用一种统一的编程模型以及支持并行性的库,支持包括CPU、GPU、FPGA等硬件等同于原生高级语言的开发性能,并且可以与现有的HPC编程模型交互。 SYCL SYCL支持C++数据并行编程,SYCL和OpenCL一样都是由Khronos Group管理的,SYCL是建立在OpenCL之上的跨平台抽象层,支持用C++用单源语言方式编写用于异构处理器的与设备无关的代码。 DPC++ DPC++(Data Parallel C++)是一种单源语言,可以将主机代码和异构加速器内核写在同一个文件当中,在主机中调用DPC++程序,计算由加速器执行。DPC++代码简洁且效率高,并且是开源的。现有的CUDA应用、Fortran应用、OpenCL应用都可以用不同方式很方便地迁移到DPC++当中。 下图显示了原来使用不同架构的HPC开发人员的一些推荐的转换方法。 编译和运行DPC++程序 编译和运行DPC++程序主要包括三步: 初始化环境变量 编译DPC++源代码 运行程序 例如本地运行,在本地系统上安装英特尔基础工具套件,使用以下命令编译和运行DPC++程序。 source /opt/intel/inteloneapi/setvars.shdpcpp simple.cpp -o simple./simple 编程实例 实现矢量加法 以下实例描述了使用DPC++实现矢量加法的过程和源代码。 queue类 queue类用来提交给SYCL执行的命令组,是将作业提交到运算设备的一种机制,多个queue可以映射到同一个设备。 Parallel kernel Parallel kernel允许代码并行执行,对于一个不具有相关性的循环数据操作,可以用Parallel kernel并行实现 在C++代码中的循环实现 for(int i=0; i < 1024; i++){a[i] = b[i] + c[i];}); 在Parallel kernel中的并行实现 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){A[i] = B[i] + C[i];}); 通用的并行编程模板 h.parallel_for(range<1>(1024), [=](id<1> i){// CODE THAT RUNS ON DEVICE }); range用来生成一个迭代序列,1为步长,在循环体中,i表示索引。 Host Accessor Host Accessor是使用主机缓冲区访问目标的访问器,它使访问的数据可以在主机上使用。通过构建Host Accessor可以将数据同步回主机,除此之外还可以通过销毁缓冲区将数据同步回主机。 buf是存储数据的缓冲区。 host_accessor b(buf,read_only); 除此之外还可以将buf设置为局部变量,当系统超出buf生存期,buf被销毁,数据也将转移到主机中。 矢量相加源代码 根据上面的知识,这里展示了利用DPC++实现矢量相加的代码。 //第一行在jupyter中指明了该cpp文件的保存位置%%writefile lab/vector_add.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;int main() {const int N = 256;// 初始化两个队列并打印std::vector<int> vector1(N, 10);std::cout<<"\nInput Vector1: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector1[i] << " ";std::vector<int> vector2(N, 20);std::cout<<"\nInput Vector2: "; for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << vector2[i] << " ";// 创建缓存区buffer vector1_buffer(vector1);buffer vector2_buffer(vector2);// 提交矢量相加任务queue q;q.submit([&](handler &h) {// 为缓存区创建访问器accessor vector1_accessor (vector1_buffer,h);accessor vector2_accessor (vector2_buffer,h);h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> index) {vector1_accessor[index] += vector2_accessor[index];});});// 创建主机访问器将设备中数据拷贝到主机当中host_accessor h_a(vector1_buffer,read_only);std::cout<<"\nOutput Values: ";for (int i = 0; i < N; i++) std::cout<< vector1[i] << " ";std::cout<<"\n";return 0;} 运行结果 统一共享内存 (Unified Shared Memory USM) 统一共享内存是一种基于指针的方法,是将CPU内存和GPU内存进行统一的虚拟化方法,对于C++来说,指针操作内存是很常规的方式,USM也可以最大限度的减少C++移植到DPC++的代价。 下图显示了非USM(左)和USM(右)的程序员开发视角。 类型 函数调用 说明 在主机上可访问 在设备上可访问 设备 malloc_device 在设备上分配(显式) 否 是 主机 malloc_host 在主机上分配(隐式) 是 是 共享 malloc_shared 分配可以在主机和设备之间迁移(隐式) 是 是 USM语法 初始化: int data = malloc_shared<int>(N, q); int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q)); 释放 free(data,q); 使用共享内存之后,程序将自动在主机和运算设备之间隐式移动数据。 数据依赖 使用USM时,要注意数据之间的依赖关系以及事件之间的依赖关系,如果两个线程同时修改同一个内存区,将产生不可预测的结果。 我们可以使用不同的选项管理数据依赖关系: 内核任务中的 wait() 使用 depends_on 方法 使用 in_queue 队列属性 wait() q.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });}).wait(); // <--- wait() will make sure that task is complete before continuingq.submit([&](handler &h) {h.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); depends_on auto e = q.submit([&](handler &h) { // <--- e is event for kernel taskh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });});q.submit([&](handler &h) {h.depends_on(e); // <--- waits until event e is completeh.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });}); in_order queue property queue q(property_list{property::queue::in_order()}); // <--- this will make sure all the task with q are executed sequentially 练习1:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。每个内核修改相同的数据阵列。三个队列之间没有数据依赖关系 为每个队列提交添加 wait() 在第二个和第三个内核任务中实施 depends_on() 方法 使用 in_order 队列属性,而非常规队列: queue q{property::queue::in_order()}; %%writefile lab/usm_data.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 256;int main() {queue q{property::queue::in_order()};//用队列限制执行顺序std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";int data = static_cast<int >(malloc_shared(N sizeof(int), q));for (int i = 0; i < N; i++) data[i] = 10;q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 2; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 3; });q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data[i] += 5; });q.wait();//wait阻塞进程for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data[i] << " ";std::cout << "\n";free(data, q);return 0;} 执行结果 练习2:事件依赖 以下代码使用 USM,并有三个提交到设备的内核。前两个内核修改了两个不同的内存对象,第三个内核对前两个内核具有依赖性。三个队列之间没有数据依赖关系 %%writefile lab/usm_data2.cppinclude <CL/sycl.hpp>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//设备选择int data1 = malloc_shared<int>(N, q);int data2 = malloc_shared<int>(N, q);for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 10;data2[i] = 10;}auto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1[i] += 2; });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2[i] += 3; });//e1,e2指向两个事件内核q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1[i] += data2[i]; }).wait();//depend on e1,e2for (int i = 0; i < N; i++) std::cout << data1[i] << " ";std::cout << "\n";free(data1, q);free(data2, q);return 0;} 运行结果 UMS实验 在主机中初始化两个vector,初始数据为25和49,在设备中初始化两个vector,将主机中的数据拷贝到设备当中,在设备当中并行计算原始数据的根号值,然后将data1_device和data2_device的数值相加,最后将数据拷贝回主机当中,检验最后相加的和是否是12,程序结束前将内存释放。 %%writefile lab/usm_lab.cppinclude <CL/sycl.hpp>include <cmath>using namespace sycl;static const int N = 1024;int main() {queue q;std::cout << "Device : " << q.get_device().get_info<info::device::name>() << "\n";//intialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 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。
2023-07-22 10:28:50
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Go Gin
...口 } 这段代码创建了一个Gin路由,并定义了一个GET请求路径/ping,当客户端访问这个地址时,会返回JSON格式的数据{"message": "pong"}。 个人感悟 刚接触这段代码的时候,我有点被惊到了——这么少的代码竟然能完成如此多的功能!当然,这也得益于Gin的设计理念:尽可能简化开发流程,让程序员专注于业务逻辑而不是框架细节。 --- 三、实时处理的核心 WebSocket支持 既然我们要讨论实时处理,那么就不得不提WebSocket。WebSocket就像是一个永不掉线的“聊天热线”,能让浏览器和服务器一直保持着畅通的联系。跟传统的请求-响应模式不一样,它可以让双方随时自由地“唠嗑”,想发啥就发啥,特别适合那些需要实时互动的应用,比如聊天室里你一言我一语,或者股票行情那种分分钟都在变化的东西,用它简直太合适了! Gin内置了对WebSocket的支持,我们可以直接通过中间件来实现这一功能。下面是一个完整的WebSocket示例: go package main import ( "log" "net/http" "github.com/gin-gonic/gin" "github.com/gorilla/websocket" ) var upgrader = websocket.Upgrader{ ReadBufferSize: 1024, WriteBufferSize: 1024, CheckOrigin: func(r http.Request) bool { return true // 允许跨域 }, } func handleWebSocket(c gin.Context) { ws, err := upgrader.Upgrade(c.Writer, c.Request, nil) if err != nil { log.Println("Failed to upgrade:", err) return } defer ws.Close() for { messageType, msg, err := ws.ReadMessage() if err != nil { log.Println("Error reading message:", err) break } log.Printf("Received: %s\n", string(msg)) err = ws.WriteMessage(messageType, msg) if err != nil { log.Println("Error writing message:", err) break } } } func main() { r := gin.Default() r.GET("/ws", handleWebSocket) r.Run(":8080") } 在这段代码中,我们利用gorilla/websocket包实现了WebSocket升级,并在handleWebSocket函数中处理了消息的读取与发送。你可以试着在浏览器里输入这个地址:ws://localhost:8080/ws,然后用JavaScript发个消息试试,看能不能马上收到服务器的回应。 深入探讨 说实话,刚开始写这部分代码的时候,我还担心WebSocket的兼容性问题。后来发现,只要正确设置了CheckOrigin方法,大多数现代浏览器都能正常工作。这让我更加坚定了对Gin的信心——它虽然简单,但足够强大! --- 四、进阶技巧 并发与性能优化 在实际项目中,我们可能会遇到高并发的情况。为了保证系统的稳定性,我们需要合理地管理线程池和内存分配。Gin提供了一些工具可以帮助我们做到这一点。 例如,我们可以使用sync.Pool来复用对象,减少垃圾回收的压力。下面是一个示例: go package main import ( "sync" "time" "github.com/gin-gonic/gin" ) var pool sync.Pool func init() { pool = &sync.Pool{ New: func() interface{} { return make([]byte, 1024) }, } } func handler(c gin.Context) { data := pool.Get().([]byte) defer pool.Put(data) copy(data, []byte("Hello World!")) time.Sleep(100 time.Millisecond) // 模拟耗时操作 c.String(http.StatusOK, string(data)) } func main() { r := gin.Default() r.GET("/", handler) r.Run(":8080") } 在这个例子中,我们定义了一个sync.Pool来存储临时数据。每次处理请求时,从池中获取缓冲区,处理完毕后再放回池中。这样可以避免频繁的内存分配和释放,从而提升性能。 反思与总结 其实,刚开始学习这段代码的时候,我对sync.Pool的理解还停留在表面。直到后来真正用它解决了性能瓶颈,我才意识到它的价值所在。这也让我明白,优秀的框架只是起点,关键还是要结合实际需求去探索和实践。 --- 五、未来展望 Gin与实时处理的无限可能 Gin的强大之处不仅仅在于它的易用性和灵活性,更在于它为开发者提供了广阔的想象空间。无论是构建大型分布式系统,还是打造小型实验项目,Gin都能胜任。 如果你也想尝试用Gin构建实时处理系统,不妨从一个小目标开始——比如做一个简单的在线聊天室。相信我,当你第一次看到用户实时交流的画面时,那种成就感绝对会让你欲罢不能! 最后的话 写这篇文章的过程,其实也是我自己重新审视Gin的过程。其实这个东西吧,说白了挺简单的,但让我学到了一个本事——用最利索的办法搞定事情。希望能这篇文章也能点醒你,让你在今后的开发路上,慢慢琢磨出属于自己的那套玩法!加油吧,程序员们!
2025-04-07 16:03:11
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时光倒流
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...的那一种就可以了。 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;bool judge(string p){for(int i=0,j=p.size()-1;i<j;i++,j--){if(p[i]!=p[j])return true;}return false;}int main (){int t;cin>>t;while(t--){string ch;cin>>ch;int f=0;for(int i=0;i<ch.size();i++){if(ch[i]!='a'){f=1;break;} }if(f==0){cout<<"NO"<<endl;}else{string ch1,ch2;ch1="a"+ch;ch2=ch+"a";if(judge(ch1)){cout<<"YES"<<endl;cout<<'a';for(int i=0;i<ch.size();i++) cout<<ch[i];cout<<endl;}else{if(judge(ch2)) {cout<<"YES"<<endl;for(int i=0;i<ch.size();i++) cout<<ch[i];cout<<'a';cout<<endl;}elsecout<<"NO"<<endl;} }}return 0;} B. Flip the Bits time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output There is a binary string a of length n. In one operation, you can select any prefix of a with an equal number of 0 and 1 symbols. Then all symbols in the prefix are inverted: each 0 becomes 1 and each 1 becomes 0 For example, suppose a=0111010000 since it has four 0’s and four 1’s: [01110100]00→[10001011]00 In the second operation, we can select the prefix of length 2 since it has one 0 and one 1: [10]00101100→[01]00101100 It is illegal to select the prefix of length 4 for the third operation, because it has three 0’s and one Can you transform the string a into the string b using some finite number of operations (possibly, none)? Input The first line contains a single integer t (1≤t≤104) — the number of test cases. The first line of each test case contains a single integer n (1≤n≤3⋅105) — the length of the strings a and b The following two lines contain strings a and b of length n, consisting of symbols 0 and 1 The sum of n across all test cases does not exceed 3⋅105 Output For each test case, output “YES” if it is possible to transform ainto b, or “NO” if it is impossible. You can print each letter in any case (upper or lower). Example Input Copy 5 10 0111010000 0100101100 4 0000 0000 3 001 000 12 010101010101 100110011010 6 000111 110100 Output Copy YES YES NO YES NO Note The first test case is shown in the statement. In the second test case, we transform a into b by using zero operations. In the third test case, there is no legal operation, so it is impossible to transform a into b . In the fourth test case, here is one such transformation: Select the length 2 prefix to get 100101010101 . Select the length 12 prefix to get 011010101010 . Select the length 8 prefix to get 100101011010 . Select the length 4 prefix to get 011001011010 . Select the length 6 prefix to get 100110011010 In the fifth test case, the only legal operation is to transform a into 111000. From there, the only legal operation is to return to the string we started with, so we cannot transform a into b 题意: 给你一个字符串a,b,由0,1组成,然后只有在字符串下标i前面的0,1个数相同时,你可以进行把0->1,1->0,然后看是否能进行一些操作把字符串a变成b。 思路: 这题思路有点难想,你看,它每次个数相同时,都可以进行操作,所以我们从后往前进行操作,因为如果从前往后,小区间会影响大区间的,所以从大区间向小区间进行,然后遍历字符串,将每一位的0,1的个数进行计算,然后将a,b不相同的下标进行标记为1,代表需要改变。 从后遍历,cnt进行次数,因为如果是奇数的话,才会变成不一样的数字,偶数的话,区间变化会使它变回去了,在判断当前位之前,我们先看之前的大区间的变化将当前第i位变成了什么,因为只有0,1,跟标记的0,1是代表他是否需要变化,假如说:原先为0,他后面的区间将它变化了奇数次,那么它就现在是需要变化的才能变成吧b。原先为1,它后面的区间将它变化了偶数次,就还是1。如果这个下标的标记为1,代表需要被变化,我们就判断当前位的0,1个数是否相同,相同的话就代表了一次变化cnt++,否则就退出无法变成b了,因为之后没有区间将它再次变化了。然后我们就可以判断了 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=3e5+7;int s0[N],s1[N];int a[N],b[N],p[N];int main (){int t;cin>>t;while(t--){int n;cin>>n;string a,b;cin>>a>>b;memset(p,0,sizeof p);for(int i=0;i<n;i++){if(a[i]=='0'){s0[i]=s0[i-1]+1;s1[i]=s1[i-1];}else{s1[i]=s1[i-1]+1;s0[i]=s0[i-1];}if(a[i]!=b[i]){p[i]=1;//是否相同的标记} }int cnt=0;int f=0;for(int i=n-1;i>=0;i--){if(cnt%2==1){//奇数次才会被变化p[i]=1-p[i];}//而且必须在前面判这一步,因为你得先看后面的区间将这一位变成了什么if(p[i]){if(s0[i]==s1[i]) cnt++;//0,1相同时才可以进行一次变化else {f=1;break;} }}if(f==1){cout<<"NO"<<endl;}else{cout<<"YES"<<endl;} }return 0;}//这个就利用了一个标记来判断当前为被影响成了什么/01 01 01 01 01 0110 01 10 01 10 10100101010101011010101010100101011010011001011010100110011010Select the length 12prefix to get.Select the length 8prefix to get.Select the length 4prefix to get.Select the length 6prefix to get01 110100 0001 001011 00/ C. Balance the Bits time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output A sequence of brackets is called balanced if one can turn it into a valid math expression by adding characters ‘+’ and ‘1’. For example, sequences ‘(())()’, ‘()’, and ‘(()(()))’ are balanced, while ‘)(’, ‘(()’, and ‘(()))(’ are not. You are given a binary string s of length n. Construct two balanced bracket sequences a and b of length n such that for all 1≤i≤n if si=1, then ai=bi if si=0, then ai≠bi If it is impossible, you should report about it. Input The first line contains a single integer t (1≤t≤104) — the number of test cases. The first line of each test case contains a single integer n (2≤n≤2⋅105, nis even). The next line contains a string sof length n, consisting of characters 0 and 1.The sum of nacross all test cases does not exceed 2⋅105. Output If such two balanced bracked sequences exist, output “YES” on the first line, otherwise output “NO”. You can print each letter in any case (upper or lower). If the answer is “YES”, output the balanced bracket sequences a and b satisfying the conditions on the next two lines.If there are multiple solutions, you may print any. Example Input Copy 3 6 101101 10 1001101101 4 1100 Output Copy YES ()()() ((())) YES ()()((())) (())()()() NO Note In the first test case, a= “()()()” and b="((()))". The characters are equal in positions 1, 3, 4, and 6, which are the exact same positions where si=1 .In the second test case, a= “()()((()))” and b="(())()()()". The characters are equal in positions 1, 4, 5, 7, 8, 10, which are the exact same positions where si=1 In the third test case, there is no solution. 题意: 一个n代表01串的长度,构造两个长度为n的括号序列,给你一个01串,代表着a,b两个序列串字符不相同。然后你来判断是否有合理的a,b串。有的话输出。 思路: 这题想了很久想不明白,看了大佬的题解,迷迷糊糊差不多理解吧。这题是这样的,就是: (1)第一步得合法的字符串,所以首尾得是相同的且都为1 (2)第二步,因为01串长度为偶数,所以如果合法的话,得( 的个数= ) 的个数,然后你想呀,假如为 ()()()()吧,然后你有一个0破坏了一个括号,但如果合法的话,是不是得还有一个0再破坏一个括号,然后被破坏的这俩个进行分配才能合理,所以如果合法的话,01串得0的个数为偶数,1的个数自然而然为偶数吧。 (3)最后一步构造,既然1的个数为偶数,首尾又都为1,所以1的个数前sum1/2个1构造为‘( ’,后sum1/2个构造为‘)’,然后我们1的所有的目前是合法的,然后剩下的0也是偶数的,然后如果让他们合法进行分配就( )间接进行就可以了,然后我们根据01串将b构造出来。合法的核心就是当前位的(个数大于等于),所以我们在循环进行判断一下a,b串是否都满足,(其实我觉得这么构造出来,a必然合理呀,其实就判b就行了,我保险起见都判了)。 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=3e5+7;char a[N],b[N];int main (){int t;cin>>t;while(t--){int n;cin>>n;string s;cin>>s;if(s[0]!=s[n-1]&&s[0]!='1'){cout<<"NO"<<endl;}else{int sum1=0,sum0=0;for(int i=0;i<s.size();i++){if(s[i]=='1') sum1++;else sum0++;}if(sum1%2!=0||sum0%2!=0){cout<<"NO"<<endl;}else{int cnt1=0,cnt0=1;for(int i=0;i<n;i++){if(s[i]=='1'&&cnt1<sum1/2){a[i]='(';cnt1++;}else if(s[i]=='1'&&cnt1>=sum1/2){a[i]=')';cnt1++;}else if(s[i]=='0'&&cnt0%2==1){a[i]='(';cnt0++;}else if(s[i]=='0'&&cnt0%2==0){a[i]=')';cnt0++;}//cout<<a[i]<<endl;}for(int i=0;i<n;i++){if(s[i]=='0'){if(a[i]=='(') b[i]=')';else b[i]='(';}else{b[i]=a[i];}//cout<<b[i]<<endl;}// cout<<"YES"<<endl;int f=0;int s0=0,s1=0;for(int i=0;i<n;i++){if(a[i]=='(') s0++;else if(a[i]==')') s1++;if(s0<s1) {f=1;break;} }s0=0,s1=0;for(int i=0;i<n;i++){if(b[i]=='(') s0++;else if(b[i]==')') s1++;if(s0<s1) {f=1;break;} }if(f==0){cout<<"YES"<<endl;for(int i=0;i<n;i++) cout<<a[i];cout<<endl;for(int i=0;i<n;i++) cout<<b[i];cout<<endl;}else{cout<<"NO"<<endl;} }} }return 0;}/01 01 01 01 01 0110 01 10 01 10 10100101010101011010101010100101011010011001011010100110011010Select the length 12prefix to get.Select the length 8prefix to get.Select the length 4prefix to get.Select the length 6prefix to get01 110100 0001 001011 00/ 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/lvy_yu_ET/article/details/115575091。 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。
2023-10-05 13:54:12
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ElasticSearch
...,你需要在自己的逻辑代码中实现分词器。 ngram分词,你看看效果:依旧是“今天我要吃冰激凌”,ngram二元分词后即将得到结果“今天、天我、我要、要吃、吃冰、冰激、激凌”。这....,那你搜索冰激凌就搜不出来!咋办呢,当然可以使用三元分词。但是更好的解决方案还是中文分词器,但它们原生并不支持的。 (2)自定义排名场景:比如你的搜索“冰激凌”,结果中返回了有10条,这10条应该有你想对它指定的顺序。最简单的就是用默认的得分,但是如果你想人为干预这个得分怎么办? elasticsearch支持function_score功能(可以不用,这个是增强功能),es会在计算最终得分之前回调这个你指定的function_score回调函数,传入原始得分、行的原始数据,你可以在里面做计算,比如查询其它参考表、或查看是否是广告位,以得到新的score返回给用户。 function_scrore的功能不展开描述,是一个在自定义得分场景下十分有用又简单易用的功能!下面是一个使用示例,不仅如此,它是支持自定义函数的,自由度非常高。 (3)文本高亮:你用mysql或mongo也可以实现,比如用户搜索“冰激凌”,你只需要在逻辑代码中对“冰激凌”替换为“<span class='highlight-term'>冰激凌</span>”,然后前端做样式即可。但如果用户搜索了“好吃的冰激凌”咋办呢?还有就是英文大小写的场景,用户搜索"MAIN",那结果及时匹配到了“main”(小写的),这个单词是否应该高亮呢?也许这时候你会用业务代码实现toLowerCase下基于位置下标的匹配。 挺麻烦的吧,elasticsearch,自动可以返回高亮字段!并且可以自由指定高亮的html前后标签。 (4)实在太多了....这家伙天生为索引而生,而且版本还在不断地迭代。不差机器的话,用用吧! 4. 退而求其次 4.1 普通数据库 尽管elasticsearch在搜索场景下,是非常好用的利器!但是它比较消耗机器资源,如果你的数据规模并不大,而且想快速实现功能。你可以使用mysql或mongo来代替,完全没有问题。 技术是为了解决特定业务场景下的问题,结合当前手头的资源,适合自己的才是最好的。也许你搞了一个单机器的elasticsearch,单机器内存只有2G,它的表现并不会比mysql、mongo来的好。 当然,如果你为了使用上边提到的一些优秀的独有的特性,那elasticsearch一定还是最佳选择! 对于mysql(关系型数据库)和mongo(文档数据库)的区别这里不展开描述了,但对于搜索而言,两种都合适。有时候选型也不用很纠结,其实都是差不太多的东西,适合自己的、自己熟悉的、运维起来顺手的,就是最好的。 4.2 普通数据库实现中文分词搜索的原理 尽管mysql在5.7以后支持外挂第三方分词器,mongo在截止目前的版本中也不支持中文分词(你可能会看到一些文章中说可以指定language为chinese,但其实会报错的)。 其实当你选择普通数据库,你就不得不在逻辑代码中自己实现一套索引分词+搜索分词逻辑。 索引分词+搜索分词?为什么分开写,如果你有用过elasticsearch或solr,你会知道,在指定字段的时候,需要指定index分词器和search分词器。 下面以mongo为例做简要说明。 4.2.1 index分词器 意思是当数据“索引”截断如何分词。首先,这里必须要承认,数据之后存储了,才能被查询。在搜索中,这句话可以换成是“数据只有被索引了,才能被搜索”。 这时候请求打过来了,要索引一条数据,其中某字段是“今天我要吃冰激凌”,分词后得到“今天|我|要|吃|冰激凌”,这个就可以入库了。 如果你使用elasticsearch或solr,这个过程是自动的。如果你使用不支持外观分词器的常规数据库,这个过程你就要手动了,并把分词后的结果用空格分开(最好使用空格,因为西方语言的分词规则就是按空格拆分,以及逗号句号),存入数据库的一个待搜索的字段上。 效果如下图: 本站的其它博文中有介绍IKAnalyzer:https://www.52itw.com/java/6268.html 4.2.2 search分词器 当用户的查询请求打过来,用户输入了“好吃的冰激凌”,分词后得到“好吃|冰激凌”(“的”作为停用词stopwords,被自动忽略了,IKAnalyzer可以指定停用词表)。 于是这时候就回去上图的数据库表里面搜索“好吃 冰激凌”(与index分词器结果统一,还是用空格分隔)。 当然,对于mongo而言,你需要事先开启全文索引db.xxx.ensureIndex({content: "text"}),xxx是集合名,content是字段名,text是全文索引的标识。 mongo搜索的时候用这个语法:db.xxx.find( { $text: { $search: "好吃 冰激凌" } },{ score: { $meta: "textScore" } }).sort( { score: { $meta: "textScore" } } ) 4.2.3 索引库和存储库分开 为了减少单表的大小,为了让普通的列表查询、普通筛选可以跑的更快,你可以对原有的数据原封不动的做一张表。 然后对于搜索场景,再单独对需要被搜索的字段单独拎一张表出来! 然后二者之间做增量信号同步或定时差额同步,可能会有延迟,这个就看你能容忍多长时间(悄悄告诉你,elasticsearch也需要指定这个refresh时间,一般是1s到几秒、甚至分钟级。当然,二者的这个时间对饮的底层目的是不一样的)。 这样,搜索的时候先查询搜索库,拿到一个指针id的列表,然后拿到指针id的列表区存储里把数据一次性捞出来。当然,也是支持分页的,你查询搜索库其实也是普通的数据库查询嘛,支持分页参数的。 4.3 存储库和索引库的延伸阅读 很多有名的开源软件也是使用的存储库与索引库分离的技术方案,如apache atlas: apache atlas对于大数据领域的数据资产元数据管理、数据血缘上可谓是专家,也涉及资产搜索的特性,它的实现思路就是:从搜索库中做搜索、拿到key、再去存储库中做查询。 搜索库:上图右下角,可以看到使用的是elasticsearch、solr或lucene,多个选一个 存储库:上图左下角,可以看到使用的是Cassandra、HBase或BerkeleyDB,多个选一个 虽然apache atlas在只有搜索库或只有存储库的时候也可以很好的工作,但只针对于数据量并不大的场景。 搜索库,擅长搜索!存储库,擅长海量存储!搜索库多样化搜索,然后去存储库做点查。 当你的数据达到海量的时候,es+hbase也是一种很好的解决方案,不在这里展开说明了。
2024-01-27 17:49:04
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admin-tim
Apache Solr
...--- 请注意,以上代码示例是基于Python和相关库编写的,实际应用时需要根据具体环境和技术栈进行相应的调整。
2024-09-21 16:30:17
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风轻云淡
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...都没写 Flask 代码相关了,想想也真是惭愧,然并卵,这次还是不写 Flask 相关,不服你来打我啊(就这么贱,有本事咬我啊 这次我来写一下 Python 一个很重要的东西,即 Descriptor (描述符) 初识描述符 老规矩, Talk is cheap,Show me the code. 我们先来看看一段代码classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 这段代大家肯定很熟悉,恩, property 嘛,谁不知道呢,但是 property 的实现机制大家清楚么?什么不清楚?那还学个毛的 Python 啊。。。开个玩笑,我们看下面一段代码classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value): ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) 看起来是不是很复杂,没事,我们来一步步的看。不过这里我们首先给出一个结论: Descriptors 是一种特殊 的对象,这种对象实现了 __get__ , __set__ , __delete__ 这三个特殊方法。 详解描述符 说说 Property 在上文,我们给出了 Propery 实现代码,现在让我们来详细说说这个classPerson(object): """""" ---------------------------------------------------------------------- def__init__(self, first_name, last_name): """Constructor""" self.first_name = first_name self.last_name = last_name ---------------------------------------------------------------------- @Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) if__name__=="__main__": person = Person("Mike","Driscoll") print(person.full_name) 'Mike Driscoll' print(person.first_name) 'Mike' 首先,如果你对装饰器不了解的话,你可能要去看看这篇文章,简而言之,在我们正式运行代码之前,我们的解释器就会对我们的代码进行一次扫描,对涉及装饰器的部分进行替换。类装饰器同理。在上文中,这段代码@Property deffull_name(self): """ Return the full name """ return"%s %s"% (self.first_name, self.last_name) 会触发这样一个过程,即 full_name=Property(full_name) 。然后在我们后面所实例化对象之后我们调用 person.full_name 这样一个过程其实等价于 person.full_name.__get__(person) 然后进而触发 __get__() 方法里所写的 return self.fget(obj) 即原本上我们所编写的 def full_name 内的执行代码。 这个时候,同志们可以去思考下 getter() , setter() ,以及 deleter() 的具体运行机制了=。=如果还是有问题,欢迎在评论里进行讨论。 关于描述符 还记得之前我们所提到的一个定义么: Descriptors 是一种特殊的对象,这种对象实现了 __get__ , __set__ , __delete__ 这三个特殊方法 。然后在 Python 官方文档的说明中,为了体现描述符的重要性,有这样一段话:“They are the mechanism behind properties, methods, static methods, class methods, and super(). They are used throughout Python itself to implement the new style classes introduced in version 2.2. ” 简而言之就是 先有描述符后有天,秒天秒地秒空气 。恩,在新式类中,属性,方法调用,静态方法,类方法等都是基于描述符的特定使用。 OK,你可能想问,为什么描述符是这么重要呢?别急,我们接着看 使用描述符 首先请看下一段代码 classA(object):注:在 Python 3.x 版本中,对于 new class 的使用不需要显式的指定从 object 类进行继承,如果在 Python 2.X(x>2)的版本中则需要defa(self): pass if__name__=="__main__": a=A() a.a() 大家都注意到了我们存在着这样一个语句 a.a() ,好的,现在请大家思考下,我们在调用这个方法的时候发生了什么? OK?想出来了么?没有?好的我们继续 首先我们调用一个属性的时候,不管是成员还是方法,我们都会触发这样一个方法用于调用属性 __getattribute__() ,在我们的 __getattribute__() 方法中,如果我们尝试调用的属性实现了我们的描述符协议,那么会产生这样一个调用过程 type(a).__dict__['a'].__get__(b,type(b)) 。好的这里我们又要给出一个结论了:“在这样一个调用过程中,有这样一个优先级顺序,如果我们所尝试调用属性是一个 data descriptors ,那么不管这个属性是否存在我们的实例的 __dict__ 字典中,优先调用我们描述符里的 __get__ 方法,如果我们所尝试调用属性是一个 non data descriptors ,那么我们优先调用我们实例里的 __dict__ 里的存在的属性,如果不存在,则依照相应原则往上查找我们类,父类中的 __dict__ 中所包含的属性,一旦属性存在,则调用 __get__ 方法,如果不存在则调用 __getattr__() 方法”。理解起来有点抽象?没事,我们马上会讲,不过在这里,我们先要解释下 data descriptors 与 non data descriptors ,再来看一个例子。什么是 data descriptors 与 non data descriptors 呢?其实很简单,在描述符中同时实现了 __get__ 与 __set__ 协议的描述符是 data descriptors ,如果只实现了 __get__ 协议的则是 non data descriptors 。好了我们现在来看个例子:importmath classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self): print("Com") returnmath.pi self.radius 2 deftest(self): pass if__name__=='__main__': c=Circle(4) print(c.area) 好的,让我们仔细来看看这段代码,首先类描述符 @lazyproperty 的替换过程,前面已经说了,我们不在重复。接着,在我们第一次调用 c.area 的时候,我们首先查询实例 c 的 __dict__ 中是否存在着 area 描述符,然后发现在 c 中既不存在描述符,也不存在这样一个属性,接着我们向上查询 Circle 中的 __dict__ ,然后查找到名为 area 的属性,同时这是一个 non data descriptors ,由于我们的实例字典内并不存在 area 属性,那么我们便调用类字典中的 area 的 __get__ 方法,并在 __get__ 方法中通过调用 setattr 方法为实例字典注册属性 area 。紧接着,我们在后续调用 c.area 的时候,我们能在实例字典中找到 area 属性的存在,且类字典中的 area 是一个 non data descriptors ,于是我们不会触发代码里所实现的 __get__ 方法,而是直接从实例的字典中直接获取属性值。 描述符的使用 描述符的使用面很广,不过其主要的目的在于让我们的调用过程变得可控。因此我们在一些需要对我们调用过程实行精细控制的时候,使用描述符,比如我们之前提到的这个例子classlazyproperty: def__init__(self, func): self.func = func def__get__(self, instance, owner): ifinstanceisNone: returnself else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) returnvalue def__set__(self, instance, value=0): pass importmath classCircle: def__init__(self, radius): self.radius = radius pass @lazyproperty defarea(self, value=0): print("Com") ifvalue ==0andself.radius ==0: raiseTypeError("Something went wring") returnmath.pi value 2ifvalue !=0elsemath.pi self.radius 2 deftest(self): pass 利用描述符的特性实现懒加载,再比如,我们可以控制属性赋值的值classProperty(object): "Emulate PyProperty_Type() in Objects/descrobject.c" def__init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel ifdocisNoneandfgetisnotNone: doc = fget.__doc__ self.__doc__ = doc def__get__(self, obj, objtype=None): ifobjisNone: returnself ifself.fgetisNone: raiseAttributeError("unreadable attribute") returnself.fget(obj) def__set__(self, obj, value=None): ifvalueisNone: raiseTypeError("You cant to set value as None") ifself.fsetisNone: raiseAttributeError("can't set attribute") self.fset(obj, value) def__delete__(self, obj): ifself.fdelisNone: raiseAttributeError("can't delete attribute") self.fdel(obj) defgetter(self, fget): returntype(self)(fget, self.fset, self.fdel, self.__doc__) defsetter(self, fset): returntype(self)(self.fget, fset, self.fdel, self.__doc__) defdeleter(self, fdel): returntype(self)(self.fget, self.fset, fdel, self.__doc__) classtest(): def__init__(self, value): self.value = value @Property defValue(self): returnself.value @Value.setter deftest(self, x): self.value = x 如上面的例子所描述的一样,我们可以判断所传入的值是否有效等等。 以上就是Python 描述符(Descriptor)入门,更多相关文章请关注PHP中文网(www.gxlcms.com)! 本条技术文章来源于互联网,如果无意侵犯您的权益请点击此处反馈版权投诉 本文系统来源:php中文网 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39736934/article/details/112888600。 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。
2023-05-07 19:03:49
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...并删除相应内容。 源代码:13033480群共享 无助的时候,我曾读过N遍《金刚经》,讲到《金刚经》,我必须把爱因斯坦先拿来当我的档箭牌,不然,写这么个题目,我可能会被拍死: “如果世界上有一个宗教不但不与科学相违,而且每一次的科学新发现都能够验证她的观点,这就是佛教。”《爱因斯坦文集》,第一卷。 “我不能设想真正的科学家会没有这样深挚的信仰。这情况可以用这样一个形象来比喻:科学没有宗教就象瘸子,宗教没有科学就象瞎子。”------------《爱因斯坦文集》,第三卷,商务印书馆,1979年,第182-183页。 我还要提到我们国家,有位工科出身的领导人,我印象中,他也曾有段时间,每天都读《金刚经》… 先引用一段吧: 所有一切众生之类,若卵生、若胎生、若湿生、若化生、若有色、若无色、若有想、若无想、若非有想非无想,我皆令入无余涅槃而灭度之。如是灭度无量无数无边众生,实无众生得灭度者。何以故?须菩提,若菩萨有我相、人相、众生相、寿者相,即非菩萨。 类是众生之类吗?若化生??若无想??若非有想非无想?? 我不是个无知无欲的佛教徒,写这一段,我是非常非常伤感的,因为今天,我们就要把我们刚刚认识的,刚刚喜欢的,感觉已经有了很深的情感的几个类,几个象人一样可爱的类,给“灭度”掉。 请原谅我的任性,我不知道用这个词到底确切不确切,只是想这么用,就这么用了,原谅我的无知吧…… 这几个类,早已让很多网友不耐烦了,它们是SqlConnection、SqlCommand、SqlDataReader… 让我们,慢慢地,来个《梁山伯与祝英台》中的《十八相送》?? 怕是没有多少人这么有耐心地倾听那悠悠的、凄美的爱情了,我们还是简化一下,分六步吧:…. 一相送,送到try…catch…finally结构中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default1 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = CommandType.Text;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();}finally{conn.Close();}ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();} }} 二相送,送到using()结构中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default2 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlCommand cmd = new SqlCommand();//简单地说,using()结构等同于前面的try...finally结构,隐式关闭了conn。using(SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)){cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = CommandType.Text;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();}ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();} }} 三相送,送到通用的数据库访问函数中: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default3 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{cmd.Connection = conn;cmd.CommandType = cmdType;cmd.CommandText = cmdText;conn.Open();//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }} } 这个通用数据库访问函数可以进一步完善如下: using System;using System.Data;using System.Data.SqlClient;using System.Configuration;using System.Collections.Generic;using WestGarden.Model;namespace WestGarden.Web{public partial class Default4 : System.Web.UI.Page{protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){IList<CategoryInfo> catogories = new List<CategoryInfo>();string connectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["NetShopConnString"].ConnectionString;string cmdText = "SELECT CategoryId, Name, Descn FROM Category";SqlDataReader rdr = ExecuteReader(connectionString, CommandType.Text, cmdText,null);while (rdr.Read()){CategoryInfo category = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));catogories.Add(category);}rdr.Close();ddlCategories.DataSource = catogories;ddlCategories.DataTextField = "Name";ddlCategories.DataValueField = "CategoryId";ddlCategories.DataBind();}public static SqlDataReader ExecuteReader(string connectionString, CommandType cmdType, string cmdText, params SqlParameter[] commandParameters){SqlCommand cmd = new SqlCommand();SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString);try{//cmd.Connection = conn;//cmd.CommandType = cmdType;//cmd.CommandText = cmdText;//conn.Open();PrepareCommand(cmd, conn, null, cmdType, cmdText, commandParameters);//如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,//则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection);cmd.Parameters.Clear();return rdr;}catch{conn.Close();throw;}//finally//{// conn.Close();//} }private static void PrepareCommand(SqlCommand cmd, SqlConnection conn, SqlTransaction trans, CommandType cmdType, string cmdText, SqlParameter[] cmdParms){if (conn.State != ConnectionState.Open)conn.Open();cmd.Connection = conn;cmd.CommandText = cmdText;if (trans != null)cmd.Transaction = trans;cmd.CommandType = cmdType;if (cmdParms != null){foreach (SqlParameter parm in cmdParms)cmd.Parameters.Add(parm);} }} } 因为重点在过程,在结构,代码都比较简单,唯一值得一提的是SqlConnection的关闭问题,在最后比较完善的数据库访问函数中(这是SQLHelper中的源代码),没有使用using()结构,也没有显示关闭,主要原因是调用ExecuteReader方法时,使用了参数 CommandBehavior 并将其设置为 CloseConnection: SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.CloseConnection); 根据MSDN的说法:如果创建了 SqlDataReader 并将 CommandBehavior 设置为 CloseConnection,则关闭 SqlDataReader 会自动关闭此连接。 参考网址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/y6wy5a0f(v=vs.80).aspx 版权所有©2012,WestGarden.欢迎转载,转载请注明出处.更多文章请参阅博客http://www.cnblogs.com/WestGarden/ 转载于:https://www.cnblogs.com/WestGarden/archive/2012/06/04/2533560.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_33697898/article/details/94471782。 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。
2023-03-18 20:09:36
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...你感兴趣,可以将下面代码复制到IDLE或者Spyder或者Pycharm,轻轻一点,属于你的图就成了。 第一个图from matplotlib import pyplot as plt 调节图形大小,宽,高plt.figure(figsize=(6,9))定义饼状图的标签,标签是列表labels = [ '实践与经验','交流与反馈','培训与学习']每个标签占多大,会自动去算百分比sizes = [70,20,10]colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']colors = ['gray','00FFFF','FF1493']灰、粉、蓝绿将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块的间隙explode = (0.05,0.05,0)patches,l_text,p_text = plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance = 1.1,autopct = '%3.1f%%',shadow = False,startangle = 90,pctdistance = 0.6)labeldistance,文本的位置离远点有多远,1.1指1.1倍半径的位置autopct,圆里面的文本格式,%3.1f%%表示小数有三位,整数有一位的浮点数shadow,饼是否有阴影startangle,起始角度,0,表示从0开始逆时针转,为第一块。一般选择从90度开始比较好看pctdistance,百分比的text离圆心的距离patches, l_texts, p_texts,为了得到饼图的返回值,p_texts饼图内部文本的,l_texts饼图外label的文本改变文本的大小方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性for t in l_text:t.set_size(25)for t in p_text:t.set_size(20) 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的plt.axis('equal')plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=20,borderaxespad=-5)plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=30,loc="center")plt.savefig("721法则.png")plt.show() 下图还是我画的,当然,没有上面那个美观。 第二个图import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.figure(figsize=(6, 9))labels = '实践与经验','交流与反馈','培训与学习'sizes = [70.0,20.0,10.0]explode = (0.1,0,0)colors = ['gray','00FFFF','FF1493']plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,labeldistance=1.1,\autopct='%d%%',shadow=True,counterclock=False)plt.legend(loc="upper left",frameon=False,fontsize=18,borderaxespad=-5)plt.axis('equal')plt.title('721法则', y=-0.1,fontsize=18)plt.savefig("721法则.png")plt.show() 结论:我们不但要会画,还要学着画得尽可能美,实践是唯一的途径。 Python入门教程 如果你现在还是不会Python也没关系,下面我会给大家免费分享一份Python全套学习资料, 包含视频、源码、课件,希望能帮到那些不满现状,想提升自己却又没有方向的朋友,可以和我一起来学习交 流。 ① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西 ② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析 ③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论 ④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包 ⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包,含15个大型网站迫解 ⑥ 爬虫APP逆向实战教程包,含45项绝密技术详解 ⑦ 超300本Python电子好书,从入门到高阶应有尽有 ⑧ 华为出品独家Python漫画教程,手机也能学习 ⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便 👉Python学习视频600合集👈 观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。 👉实战案例👈 光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。 👉100道Python练习题👈 检查学习结果。 👉面试刷题👈 资料领取 上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取 好文推荐 了解python的前景:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127187029 了解python的兼职:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/127125308 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_49891576/article/details/130861900。 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。
2023-06-04 23:38:21
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Mongo
...ce处理数据。 示例代码: 假设我们有一个名为sales的集合,其中包含销售记录,每条记录包含product_id和amount两个字段。我们的目标是计算每个产品的总销售额。 javascript // 首先,我们定义Map函数 db.sales.mapReduce( function() { // 输出键为产品ID,值为销售金额 emit(this.product_id, this.amount); }, function(key, values) { // 将所有销售金额相加得到总销售额 var total = 0; for (var i = 0; i < values.length; i++) { total += values[i]; } return total; }, { "out": { "inline": 1, "pipeline": [ {"$group": {"_id": "$_id", "total_sales": {$sum: "$value"} }} ] } } ); 这段代码首先通过map()函数将每个销售记录映射到键为product_id和值为amount的键值对。哎呀,这事儿啊,就像是这样:首先,你得有个列表,这个列表里头放着一堆商品,每一项商品下面还有一堆数字,那是各个商品的销售价格。然后,咱们用一个叫 reduce() 的魔法棒来处理这些数据。这个魔法棒能帮咱们把每一样商品的销售价格加起来,就像数钱一样,算出每个商品总共卖了多少钱。这样一来,我们就能知道每种商品的总收入啦!哎呀,你懂的,我们用out这个参数把结果塞进了一个临时小盒子里面。然后,我们用$group这个魔法棒,把数据一通分类整理,看看哪些地方数据多,哪些地方数据少,这样就给咱们的数据做了一次大扫除,整整齐齐的。 3. 性能优化与注意事项 在使用MapReduce时,有几个关键点需要注意,以确保最佳性能: - 数据分区:合理的数据分区可以显著提高MapReduce的效率。通常,我们会根据数据的分布情况选择合适的分区策略。 - 内存管理:MapReduce操作可能会消耗大量内存,特别是在处理大型数据集时。合理设置maxTimeMS选项,限制任务运行时间,避免内存溢出。 - 错误处理:在实际应用中,处理潜在的错误和异常情况非常重要。例如,使用try-catch块捕获并处理可能出现的异常。 4. 进阶技巧与高级应用 对于那些追求更高效率和更复杂数据处理场景的开发者来说,以下是一些进阶技巧: - 使用索引:在Map阶段,如果数据集中有大量的重复键值对,使用索引可以在键的查找过程中节省大量时间。 - 异步执行:对于高并发的应用场景,可以考虑将MapReduce操作异步化,利用MongoDB的复制集和分片集群特性,实现真正的分布式处理。 结语 MapReduce在MongoDB中的应用,为我们提供了一种高效处理大数据集的强大工具。哎呀,看完这篇文章后,你可不光是知道了啥是MapReduce,啥时候用,还能动手在自己的项目里把MapReduce用得溜溜的!就像是掌握了新魔法一样,你学会了怎么给这玩意儿加点料,让它在你的项目里发挥出最大效用,让工作效率蹭蹭往上涨!是不是感觉整个人都精神多了?这不就是咱们追求的效果嘛!嘿,兄弟!听好了,掌握新技能最有效的办法就是动手去做,尤其是像MapReduce这种技术。别光看书上理论,找一个你正在做的项目,大胆地将MapReduce实践起来。你会发现,通过实战,你的经验会大大增加,对这个技术的理解也会更加深入透彻。所以,行动起来吧,让自己的项目成为你学习路上的伙伴,你肯定能从中学到不少东西!让我们继续在数据处理的旅程中探索更多可能性!
2024-08-13 15:48:45
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柳暗花明又一村
Kafka
...(); 这段代码展示了如何发送一条消息到Kafka主题。其中acks="all"参数表示生产者会等待所有副本确认收到消息后才认为发送成功。 2.2 分区与副本机制 Kafka通过分区(Partition)来分摊负载,同时通过副本(Replica)机制来提高可用性和容错性。每个分区可以有多个副本,其中一个为主副本,其余为从副本。 java AdminClient adminClient = AdminClient.create(props); ListTopicsOptions options = new ListTopicsOptions(); options.listInternal(true); Set topics = adminClient.listTopics(options).names().get(); System.out.println("Topics: " + topics); 这段代码用于列出Kafka集群中的所有主题及其副本信息。通过这种方式,你可以检查每个主题的副本分布情况。 3. 生产者端的可靠性保障 作为生产者,我们需要确保发送出去的消息能够安全到达Kafka集群。这涉及到一些关键配置: - acks:控制生产者的确认级别。设置为"all"时,意味着必须等待所有副本确认。 - retries:指定重试次数。如果网络抖动导致消息未送达,Kafka会自动重试。 - linger.ms:控制批量发送的时间间隔。默认值为0毫秒,即立即发送。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 3); props.put("linger.ms", 5); props.put("batch.size", 16384); Producer producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) { producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); 在这个例子中,我们设置了retries=3和linger.ms=5,这意味着即使遇到短暂的网络问题,Kafka也会尝试最多三次重试,并且会在5毫秒内累积多条消息一起发送。 4. 消费者端的可靠性保障 消费者端同样需要关注可靠性问题。Kafka 有两种消费模式,一个叫 earliest,一个叫 latest。简单来说,earliest 就是从头开始补作业,把之前没看过的消息全都读一遍;而 latest 则是直接从最新的消息开始看,相当于跳过之前的存档,直接进入直播频道。 java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "test-group"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } 这段代码展示了如何订阅一个主题并持续拉取消息。注意这里启用了自动提交功能,这样就不需要手动管理偏移量了。 5. 总结与反思 通过今天的讨论,我相信大家对Kafka的消息可靠性有了更深的理解。Kafka能从一堆消息队列系统里脱颖而出,靠的就是它在设计的时候就脑补了各种“灾难片”场景,比如数据爆炸、服务器宕机啥的,然后还给配齐了神器,专门对付这些麻烦事儿。 然而,正如任何技术一样,Kafka也不是万能的。在实际应用中,我们还需要结合具体的业务需求来调整配置参数。比如说啊,在那种超级忙、好多请求同时涌过来的场景下,就得调整一下每次处理的任务量,别一下子搞太多,慢慢来可能更稳。但要是你干的事特别讲究速度,晚一秒钟都不行的那种,那就得想办法把发东西的时间间隔调短点,越快越好! 总之,Kafka的强大之处在于它允许我们灵活地调整策略以适应不同的工作负载。希望这篇文章能帮助你在实践中更好地利用Kafka的优势!如果你有任何疑问或想法,欢迎随时交流哦~
2025-04-11 16:10:34
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幽谷听泉
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2023-12-04 17:33:09
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