2024年04月
一些常用的JavaScript编程“套路”:
模块化编程:将代码分割成独立的、可重用的模块,每个模块负责一个特定的功能。这样可以提高代码的可维护性,便于团队协作,同时也利于代码的测试和部署。
函数式编程:利用JavaScript的函数特性,如高阶函数、箭头函数、匿名函数等,来实现无副作用的纯函数,从而提高代码的清晰度和可预测性。
使用ES6+的新特性:诸如let和const声明变量、箭头函数、模板字符串、解构赋值、默认参数、展开语法等,这些新特性可以使代码更加简洁明了。
利用ES6模块导入导出:使用import和export语句来组织和管理代码文件,替代了传统的script标签嵌入方式,使得代码更加模块化和清晰。
代码格式化和规范:遵循一致的代码风格和命名规范,如Airbnb的JavaScript风格指南,可以提高代码的可读性和一致性。
单元测试:编写单元测试以确保代码的正确性和稳定性,常用的测试框架有Jest、Mocha等。
一个理想的系统应该能够随着用户数量的增长、数据规模的扩大或业务需求的演变而灵活调整,而不是每次变化都需要进行大规模的重构。
要实现这样的系统,需要在设计之初就融入可扩展性的理念和技术手段。
首先,采用微服务架构是提升系统可扩展性的有效方式。
微服务架构允许将系统分解为一组小的、松耦合的服务,每个服务负责单一的业务功能。这种架构模式不仅有助于提高系统的模块化和可维护性,而且可以独立地扩展各个服务,以满足不同的性能需求。例如,如果一个服务面临流量高峰,可以单独对该服务进行水平扩展,而不必影响整个系统。
其次,利用云计算平台的弹性伸缩特性也是增强系统可扩展性的关键。
云平台,可以根据实际的负载情况动态调整计算资源。这样,系统可以在流量增加时自动增加实例,而在流> 量减少时减少实例,从而优化成本并保持高性能。
再者,数据库的设计也应考虑到可扩展性。
采用分布式数据库系统,如Cassandra或MongoDB,可以提供水平扩展的能力,通过添加更多的节点来分散数据和负载,从而支持更大的数据量和更高的并发访问。
要在系统设计之初就融入可扩展性的理念,需要从多个层面综合考虑,通过这些技术手段和设计理念的结合,可以构建出既能满足当前需求,又能适应未来变化的灵活、高效且经济的系统。
Git 对我的编程思路的影响比较大。
以前只是在本地进行程序的版本控制,了解了git之后,才可以使用这样的版本控制方式。
Git 对我的帮助主要体现在以下几个方面:
版本控制:Git 是一个强大的版本控制系统,可以帮助跟踪代码的历史更改记录。我可以轻松地回溯到之前的任何版本,查看某个特定版本的代码,或者比较不同版本之间的差异。这对于调试错误、合并更改或是在协作开发中避免冲突非常有用。
分支管理:Git 提供了灵活的分支管理机制,可以在不影响主线上工作的同时进行实验性质的开发。这样,我就可以在安全的环境中尝试新的想法,并在准备好之后将这些更改合并回主线。
远程协作:Git 支持分布式工作流,允许团队成员共享代码库并进行远程协作。这有助于提高团队的效率和生产力,因为成员可以更容易地访问最新的代码,并贡献自己的更改。
代码管理:Git 可以帮助您管理代码的不同部分,区分已跟踪和未跟踪的文件。通过这种方式,可以精确地控制哪些文件需要版本控制,哪些不需要,从而保持代码库的整洁和组织。
Git 提供的这些功能和优势,对我的编程实践产生深远的影响,帮助我更有效地管理代码,提高工作效率。
事件驱动架构(EDA)之所以在云时代背景下再次流行并成为Gartner年度十大技术趋势之一,主要是因为它适应了现代企业对于实时性、灵活性和可扩展性的需求。
随着云计算和微服务架构的普及,传统的请求/响应模型在处理复杂、异步和高并发的业务场景时显得力不从心。EDA通过解耦服务和提高系统的反应速度来应对这些挑战。
事件驱动架构的核心在于事件的产生、捕获和处理。在这种模式下,系统组件不是直接调用彼此的服务,而是通过发布和监听事件来进行通信。这种松耦合的设计使得各个服务可以独立地扩展和更新,而不影响整个系统的运行。
在云时代,随着物联网(IoT)、大数据分析和人工智能等技术的快速发展,对数据的实时处理和分析的需求日益增长。EDA正好满足了这一需求,因为它可以快速响应外部事件,如传感器数据、用户行为或市场变化,从而实现即时决策和自动化操作。同时,EDA与容器化、无服务器计算等云原生技术相结合,进一步提高了开发和部署的效率,降低了运营成本。
事件驱动架构因其能够提供更高的灵活性、更好的性能以及更低的维护成本而在云时代背景下重新受到关注。随着企业对实时数据处理能力的要求不断提高,EDA将继续作为构建现代软件系统的重要架构模式而得到广泛应用。
1、今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么,TA 是怎么回复的?晒出截图(必答)
问题:你觉得通义灵码怎么样?
ta的回答:
2、分享一下你使用通义灵码的感受(必答)
我的整体感受可以用“惊艳”二字来形容。它不仅大大提升了我的编码速度,还为我提供了诸多实用的功能,让我在开发过程中感受到了前所未有的便捷。
首先,我要谈谈编码速度的提升。它可以根据我个人的编码习惯进行学习,并在后续的工作中自动为我生成类似的代码。有时候,我只需要简单地输入一句注释,AI就能迅速理解我的意图,并自动生成出符合我编码风格的代码。这种体验真的非常棒,不仅节省了我大量的时间,还让我的编码工作变得更加轻松高效。
其次,AI给出的优化建议也让我受益匪浅。在选择自己编写的代码后,我可以让AI进行优化建议。它不仅能够指出代码中存在的问题,还能给出优化后的代码示例。这些优化建议都符合重构的原则,让我在提升代码质量的同时,也学习到了更多关于代码优化的知识。
最后,我要特别提一下这款AI工具生成单元测试代码的功能。在软件开发中,单元测试是非常重要的一环,但有时候编写单元测试代码却非常耗时。而这款AI工具能够自动生成单元测试代码,不仅提高了我的工作效率,还确保了我的代码质量得到了有效的保障。
总的来说,通义灵码工具给我带来了极大的便利和惊喜。它不仅提升了我的编码速度,还帮助我优化了代码质量,并自动生成了单元测试代码。我相信,在未来的开发工作中,这款工具将成为我不可或缺的得力助手。
首先,Serverless架构允许开发者专注于核心的业务逻辑,无需关心底层基础设施的管理与运维,从而极大地提升了研发效率。
其次,Serverless架构支持自动弹性伸缩,这意味着在图像处理这类对计算资源需求频繁波动的应用场景中,它能够根据工作负载的变化动态调整资源分配,避免了资源的浪费。
此外,Serverless架构通常采用事件驱动模型,这使得图像处理任务可以响应各种触发事件,如文件上传完成、定时任务等,从而实现高效的任务调度和处理。
再者,Serverless架构按使用量计费的模式,使得企业在图像处理任务激增时能够按需付费,降低了运营成本。
最后,Serverless平台提供的函数即服务模型简化了应用的部署和管理,使得开发者可以快速构建和迭代图像处理应用,加速产品上市时间。
Serverless架构在图像处理领域提供了快速部署、自动伸缩、事件驱动、按量计费和简化管理的优势,使其成为应对高并发、动态需求场景的理想选择。
当线程因为某些原因无法达到终止条件,从而持续不断地执行相同的代码块时,就会形成死循环。这会导致CPU资源被过度占用,进而影响整个系统的性能和稳定性。
为了预防和处理线程死循环问题,可以采取以下措施:
使用调试工具进行诊断:在开发阶段,可以使用断点、单步执行等调试手段来检查线程的执行流程,确保没有遗漏的退出条件或错误的循环控制结构。
分析日志信息:通过记录和分析线程的运行日志,可以发现潜在的死循环迹象,如某个操作重复执行异常次数。
设置合理的超时机制:为可能进入死循环的操作设定超时时间,一旦超过这个时间限制,则强制结束该线程的执行。
采用专业的性能分析工具:比如VisualVM、JProfiler等,这些工具能够提供更为详细的线程运行状况报告,帮助开发者快速识别问题所在。
优化并发设计:在设计多线程应用时,应遵循良好的并发编程实践,比如避免共享可变数据、使用锁和条件变量等同步机制来协调线程间的交互。
要成为一名优秀的技术PM,我认为以下几点是关键:
深入理解技术:技术PM需要对技术有深入的了解。这意味着不仅要熟悉当前的技术趋势,还要精通所负责项目的技术细节。这样,技术PM才能有效地与工程师沟通,并在技术层面做出明智的决策。
明确产品定位:技术PM需要清晰地定义产品的目标和愿景,确保团队对产品的最终目标有共同的理解。这有助于团队成员在面临挑战时,能够围绕共同的目标进行协作。
有效沟通:技术PM需要与团队成员保持开放和频繁的沟通,确保需求和反馈能够及时传达。有效的沟通可以帮助团队及时发现并解决问题,减少误解和冲突。
优先级管理:技术PM需要根据项目目标和资源情况,合理分配任务优先级。这包括识别关键功能、紧急问题以及潜在的风险,并确保这些问题得到优先解决。
风险评估:技术PM需要识别潜在的技术风险和项目障碍,并提前制定应对策略。这有助于预防可能的问题,确保项目按计划推进。
团队协作和沟通:技术PM应充分利用像Confluence这样的平台来加强团队协作和沟通,从而提高工作效率,确保项目信息的透明度和流通性。
成为优秀的技术PM需要具备深厚的技术背景、出色的沟通能力、敏锐的风险意识、卓越的团队领导能力以及对敏捷方法的熟练运用。同时,技术PM还应不断学习新知识和技能,以适应不断变化的行业环境。
首先评估代码中哪些部分适合并行化。那些可以独立执行的、不依赖于其他任务结果的代码段是最佳的并行候选者。
然后是将大问题分解成小问题,并分配到不同的处理器上。这可以通过分块(blocking)或者分条(striping)技术来实现。例如,在处理大型数组时,可以将数组分割成较小的块,然后由不同的线程处理这些块。
之后就是选择适当的同步方式,如互斥锁、信号量、条件变量等,以协调线程间的执行顺序和数据一致性。
之后差不多就是测试和调试,并行程序的复杂性使得错误更难发现和修复。使用专门的工具和技术进行测试和调试,以确保程序的正确性和效率。
编写一个优雅的并行程序需要对并行计算有深入的理解,同时也需要综合运用多种编程技巧。
本文为您介绍在依赖普通的Python脚本和开源第三方包的场景下,如何使用DataWorks PyODPS节点调用第三方包。
使用限制
在PyODPS节点中调用第三方包仅支持使用独享调度资源组。创建及使用独享调度资源组,详情请参见独享调度资源组。
DataWorks建议您在PyODPS节点内获取到本地处理的数据不超过50 MB,该操作受限于DataWorks执行资源的不同规格(包括公共调度资源组和独享调度资源组),处理的本地数据过多并超出操作系统阈值时可能发生OOM(Got killed)错误。请避免在PyODPS节点中写入过多的数据处理代码。详情请参见高效使用PyODPS最佳实践。
如果您发现有Got killed报错,即表明内存使用超限,进程被中止。因此,请尽量避免本地的数据操作。通过PyODPS发起的SQL和DataFrame任务(除to_pandas外)不受此限制。
非自定义函数代码可以使用平台预装的NumPy和Pandas。不支持其他带有二进制代码的第三方包。
由于兼容性原因,在DataWorks中,options.tunnel.use_instance_tunnel默认设置为False。如果需要全局开启instance tunnel,需要手动将该值设置为True。
问题描述
Python读取MaxCompute表无法获取UDF信息,并提示以下错误。
FAILED:ODPS-0130071:[1,8] Semantic analysis exception - failed to get Udf info form maxpt.py,error output is : Traceback (most recent call last):
系统显示类似如下。
问题原因
Python UDF不支持使用PyODPS。
解决方案
读取MaxCompute表,需要通过读取表资源的方式来实现。
计费周期与定价
智能监控的计费周期与定价如下表所示。
参考 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/baseline-instances?spm=a2c4g.11186623.0.i62
是ECS吗?
续费成功后,发现续费周期或续费实例选择错误,该如何操作?
您可以前往用户中心,选择订单管理 > 我的订单,单击目标续费订单操作列的详情,根据订单的起止时间查看是否已生效。
若续费订单未生效,可以提交工单核实该订单是否支持退款,若支持退款,可进行退款操作后重新下单。
若续费订单已生效,则不支持单独退续费。只能将整台ECS实例退订退款,请您谨慎考虑后进行操作。
参考https://help.aliyun.com/zh/ecs/product-overview/renewal-faq?spm=a2c4g.11186623.0.i17
学习什么方向的呢?可以看下文档。
阿里云官方技术文档,涵盖产品介绍、计费、操作指南、场景化用例、安全合规、开发参考等信息,帮助您更好地上云、用云、管云。
参考https://help.aliyun.com/?spm=a2c4g.11186623.0.0.46a2832f9YNGrE
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS级别云计算服务,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,免去了您采购IT硬件的前期准备,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。
快速使用云服务器ECS
登陆帐号了吗?可以试下退出重新登录下。
通义灵码的启动和登录、支持语言、数据安全、收费等相关问题,可以在本文找到相关答案。
说明
如果你在使用的过程中遇到问题,可先尝试重启 IDE。重启后依然无法解决,可提交工单或加入钉钉群:53770000738,我们将尽快为你解决问题。
参考https://help.aliyun.com/document_detail/2590620.html?spm=a2c4g.2593225.0.0.9e8a2eff14bIvT
换个yum源吧。
ECS系统安装Apache服务+PHP环境,请点击下方链接,按照文档操作。
部署LAMP环境(Alibaba Cloud Linux 2)+PHP环境部署
部署Apache环境(Alibaba Cloud Linux 3)+PHP部署环境
部署Apache环境(Ubuntu 20)+PHP环境部署
部署Apache环境(CentOS 7)+PHP环境部署
参考https://help.aliyun.com/document_detail/461572.html?spm=a2c4g.461494.0.i0
如果您购买轻量应用服务器后需要退订,阿里云将基于退订规则退还资源并退还相应的款项,您可以通过退订管理对轻量应用服务器进行退订操作。本文为您介绍轻量应用服务器的退款说明及退订流程
退款方式
如果您需要退订轻量应用服务器,请先确保轻量应用服务器上的数据已经完成备份或者迁移操作,然后再按照以下步骤申请退款。本示例以五天无理由全额退订场景为例。
登录阿里云退订管理页面。
在退订使用中资源页签下,在普通云产品区域的产品名称后的下拉框中选择轻量应用服务器,单击搜索。
您也可以输入实例ID或者选择订单时间进行搜索。
在需要退订的轻量应用服务器所在行的操作列下,单击退订资源。
选择退订原因,选中相关服务协议后,单击立即退订。
在弹出的提示对话框,单击确定。
登录进入阿里云控制台后,再访问控制台账号绑定页面。
如果云账号未绑定支付宝,则显示账号暂未绑定支付宝,单击立即绑定,进行支付宝账号绑定。
如果云账号已绑定支付宝,则显示已绑定支付宝账号,单击解除绑定,进行支付宝账号解绑,解绑后可重新绑定其他支付宝。
智能图文匹配模式。支持传入媒资ID或素材OSS URL列表,视频总时长最多两小时。
输出视频单片时长上限。
如果有确定「口播文本」参数,以口播文本tts时长为准,当前参数无效;
如果无「口播文本」,以当前设置单片时长为最大时长,默认15s。
参考https://help.aliyun.com/document_detail/2692547.html?spm=a2c4g.2689046.0.i6