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Kotlin的简介 Kotlin是由JetBrains公司(IDEA开发者)所开发的编程语言,其名称来自于开发团队附近的科特林岛。 多平台开发 JVM :Android; Server-Side Javascript:前端 Native(beta) :开发原生应用 windows、macos、linux Swift与Kotlin非常像 http://nilhcem.com/swift-is-like-kotlin/ kotlin发展历程 image.png java发展历程 image.png JVM语言的原理 image.png JVM规范与java规范是相互独立的 只要生成的编译文件匹配JVM字节码规范,任何语言都可以由JVM编译运行. Kotlin也是一种JVM语言,完全兼容java,可以与java相互调用;Kotlin语言的设计受到Java、C#、JavaScript、Scala、Groovy等语言的启发 kotlin的特性 下面不会罗列kotlin中具体的语法,会介绍我认为比较重要的特性,以及特性背后的东西。 类型推断 空类型设计 函数式编程 类型推断 image.png 类型推断是指编程语言中在编译期自动推导出值的数据类型。推断类型的能力让很多编程任务变得容易,让程序员可以忽略类型标注的同时仍然允许类型检查。 在开发环境中,我们往往写出表达式,然后可以用快捷键来生成变量声明,往往都是很准的,这说明了编译器其实是可以很准确的推断出来类型的。编程语言所具备的类型推断能力可以把类型声明的任务由开发者转到了编译器. java中声明变量的方式是类型写在最前面,后面跟着变量名,这就迫使开发者在声明变量时就要先思考变量的类型要定义成什么,而在一些情况下比如使用集合、泛型类型的变量,定义类型就会变得比较繁琐。 Kotlin中声明变量,类型可以省略,或者放到变量名后面,这可以降低类型的权重,从必选变为可选,降低开发者思维负担。java10中也引入了类型推断。 Javascript中声明变量也是用关键字var,但是还是有本质区别的,Kotlin中的类型推断并不是变成动态类型、弱类型,类型仍然是在编译期就已经决定了的,Kotlin仍然是静态类型、强类型的编程语言。javascript由于是弱类型语言,同一个变量可以不经过强制类型转换就被赋不同数据类型的值, 编程语言的一个趋势就是抽象程度越来越高,编译器做更多的事情。 空类型设计 空类型的由来 image.png 托尼·霍尔(Tony Hoare),图灵奖得主 托尼·霍尔是ALGOL语言的设计者,该语言在编程语言发展历史上非常重要,对其他编程语言产生重大影响,大多数近代编程语言(包括C语言)皆使用类似ALGOL的语法。他在一次大会上讨论了null应用的设计: “我把 null 引用称为自己的十亿美元错误。它的发明是在1965 年,那时我用一个面向对象语言( ALGOL W )设计了第一个全面的引用类型系统。我加入了null引用设计,仅仅是因为实现起来非常容易。它导致了数不清的错误、漏洞和系统崩溃,可能在之后 40 年中造成了十亿美元的损失。” null引用存在的问题 以java为例,看null引用的设计到底存在哪些问题 空指针问题NPE 编译时不能对空指针做出检查,运行时访问null对象就会出现错误,这个就是工程中常见的空指针异常。 null本身没有语义,会存在歧义 值未被初始化 值不存在 也许表示一种状态 逻辑上有漏洞 Java中,null可以赋值给任何引用,比如赋值给String类型变量,String a = null,但是null并不是String类型: a instanceof String 返回的是false,这个其实是有些矛盾的。所以当持有一个String类型的变量,就存在两种情况,null或者真正的String. 解决NPE的方式 防御式代码 在访问对象前判空,但会有冗余代码;会规避问题,而隐藏真正的问题 抛出异常给调用方处理 方法中传参传入的空值、无效值,抛出受检查异常给上层调用方 增加注解 Android中可以增加@NonNull注解,编译时做额外检查 空状态对象设计模式 空状态对象是一个实现接口但是不做任何业务逻辑的对象,可以取代判空检查;这样的空状态对象也可以在数据不可用的时候提供默认的行为 java8 Optional类 java8中引入了Optional类,来解决广泛存在的null引用问题.官方javadoc文档介绍 A container object which may or may not contain a non-null value. If a value is present, isPresent() will return true and get() will return the value. Additional methods that depend on the presence or absence of a contained value are provided, such as orElse() (return a default value if value not present) and ifPresent() (execute a block of code if the value is present). 来看一下是如何实现的。 举一个访问对象读取熟悉的例子 java 8 之前 : image.png java 8: image.png 总结: 1.用Optional还是会比较繁琐,这个也说明了设计一个替代null的方案还是比较难的。 optional的耗时大约是普通判空的数十倍,主要是涉及泛型、使用时多创键了一个对象的创建;数据比较大时,会造成性能损失。 java8 引入Optional的意义在于提示调用者,用特殊类型包装的变量可能为空,在使用取出时需要判断 Kotlin的空类型设计 Kotlin中引入了可空类型和不可空类型的区分,可以区分一个引用可以容纳null,还是不能容纳null。 String vs String? String 类型表示变量不能为空,String?则表示变量可以为空 String?含义是String or null.这两种是不同的类型. 比如: var a:String = “abc” //ok var a:String = null //不允许 var b :String? = null //ok a=b // 不允许 String?类型的值不能给String类型的值赋值 这样就将类型分成了可空类型和不可能类型,每一个类型都有这样的处理;Kotlin中访问非空类型变量永远不会出现空指针异常。 同样上面的例子,采用Kotlin去写,就会简洁很多 image.png 编程范式-函数式编程 编程范式是什么? 编程范式是程序员看待程序和写程序的观点 主要的类型 非结构化编程 结构化编程 面向对象编程 命令式编程 函数式编程 这些类型并不是彼此互斥的,而是按照不同的维度做的划分,一种编程语言可能都支持多个编程范式 非结构化编程 第一代的高级语言往往是非结构化编程 比如 BASIC语言 每一行的代码前面都有一个数字作为行号,通常使用GOTO的跳跃指令来实现判断和循环. 看一下下面这段代码是做什么的: image.png 实际上做的是:程序在屏幕上显示数字 1 到 10 及其对应的平方 采用这种方式写程序,大量的使用goto实现逻辑的跳转,代码一长,可读性和维护性就比较差了,形成“面条式代码” 结构化编程 采用顺序、分支、循环结构来表达,禁用或者少用GOTO; 并用子程序来组织代码,采用自顶向下的方式来写程序 代表语言是C语言 实现同样的逻辑: image.png 可见采用结构化编程,代码的逻辑会更清晰。 面向对象编程 思想: 将计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。 特性: 封装性、继承性、多态性。 命令式编程 把计算机程序视为一系列的命令集合 主要思想是关注计算机执行的步骤,即一步一步告诉计算机先做什么再做什么。 “先做这,再做那”,强调“怎么做” 实现: 用变量来储存数据,用语句来执行指令,改变变量状态。 基本所有的常见的编程语言都具有此范式 函数式编程 声明式语法,描述要什么,而不是怎么做 类似于SQL语句 语言: kotlin swift python javascript scala 函数是第一等公民 可以赋值给变量,可作为参数传入另一个函数,也可作为函数的返回值 纯函数 y=f(x) 只要输入相同,返回值不变 没有副作用:不修改函数的外部状态 举个栗子 公司部门要进行outing,去哪里是个问题,要考虑多个因素,比如花费、距离、天数等等,有多个备选地点进行选择。 定义一个数据类: image.png 要进行筛选了,分别用sql,kotlin,java来实现 找出花费低于2000元的outing地点信息 SQL image.png Kotlin image.png java 7 image.png 可见kotin的写法还是比较接近于sql的思想的,声明式的写法,而不管具体如何实现;其中的:place->place.money<2000 就是函数,可以作为参数传递给fliter这个高阶函数;而且这个函数没有副作用,不改变外部状态。 再来一个复杂一点的: 找出花费低于5000元,时间不多于4天,按照距离排序的outing地点名称 SQL image.png Kotlin: image.png java 7 image.png 由此可见用kotlin的函数式写法,会更简洁,逻辑也更清晰,这段代码的目标一目了然,这种清晰在于实现了业务逻辑与控制逻辑的分离,业务逻辑就是由函数实现的,比如place->place.money<500,而控制逻辑是由filter,sorterBy等高阶函数实现的。 而java的传统写法是基于对数据的操作,避免不了遍历的操作,业务逻辑与控制逻辑交织在了一起,这段代码的目的就不是那么容易清晰看到的了。 总结 kotlin是实用的现代编程语言,吸收了众多编程语言的优点,支持类型推断、空类型安全、函数式编程、DSL等特性,非常值得学习和使用。

问问小秘 2020-04-30 16:33:40 0 浏览量 回答数 0

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什么是微型语言

jagen 2019-12-01 22:08:14 21437 浏览量 回答数 11

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没有一个初步的战略 大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯,他们没有一个明确的战略,没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋,而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程,从不同的网站下载几个备忘单,阅读许多作者的文章,但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前,我强烈建议你制定一个学习计划,并列出一些日常习惯,以实现你的目标,增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究,搜索最广泛使用的库和包,并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。 尝试同时学习几种编程语言和软件 新程序员常常会受到诱惑,想要同时学习几种编程语言和软件,把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略,但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c , c#, Matlab, Java, Ruby。相反,你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能,并成为真正的专家。你将认识到,所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数,在此之后,从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法,而不需要学习它背后的整个逻辑。 没有在代码上写注释 尽管这听起来很明显,而且是一个无关紧要的任务,但它代表了一种很好的策略,可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作,以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中,程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而,由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变),所有的项目都很容易暂停,这将迫使程序员切换到不同的任务,而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长,就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰,并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。 在代码编写过程中不要求反馈 在你的经理要求你做什么,他/她希望你做什么,客户要求什么,和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时,试着把它分成几个阶段,并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈,这将让你知道你是否正确,或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求,而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下,你收到反馈的频率越高,你需要进行的修改就越少。请记住,持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。 没有测试你当前的知识 你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身,而在于你学到的知识,并能成功地应用于解决某个问题。老实说,每个人都可以通过参加在线课程来获得证书,只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限,在网上寻找编程挑战,尝试头脑风暴,在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们,但它会让你感觉更舒服,更安全,更少依赖它们。 没有充分利用优缺点 在某种程度上,你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的,而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是,你必须足够谦虚,认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点,但是我们的目标是充分利用它们,并具有足够的灵活性,以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。 假设你什么都知道 相信我,没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛,每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇,保持谦虚,如果你认为你知道的很多,你实际知道的就很少。 原文链接: https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

茶什i 2020-01-15 11:57:21 0 浏览量 回答数 0

中小企业与商标那些事

企业品牌保护从商标开始,如何挑选一家靠谱的渠道注册商标,解读品牌权益维护的重要节点。

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没有一个初步的战略 大多数没有计算机科学或数据分析背景的工程师想要在数据科学中开始一个新的职业生涯,他们没有一个明确的战略,没有成为数据科学家、分析师或工程师的明确步骤。他们试图尽可能快地用信息填满自己的脑袋,而不是真正深入到特定的主题;他们倾向于一次注册多个在线课程,从不同的网站下载几个备忘单,阅读许多作者的文章,但没有一个结构化的计划。在开始这段旅程之前,我强烈建议你制定一个学习计划,并列出一些日常习惯,以实现你的目标,增强你的分析和编程技能。对你想从事的行业使用的最流行的编程语言和软件进行自己的研究,搜索最广泛使用的库和包,并根据你的目标选择最适合你的编程语言和软件。坚持和练习会使你成为大师。 尝试同时学习几种编程语言和软件 新程序员常常会受到诱惑,想要同时学习几种编程语言和软件,把它们作为技术技能写进简历。虽然你可能认为这是一种营销自己的策略,但它往往会适得其反。拥有数据科学、数据分析师和数据工程职位的公司和组织更有可能要求应聘者具备一种或两种或最多三种编程语言和软件的坚实背景。很少有职位要求你同时精通Python, R, SQL, C, c , c#, Matlab, Java, Ruby。相反,你应该研究一下你更可能在某个特定行业或公司使用的编程语言和软件;掌握你的编程和分析技能,并成为真正的专家。你将认识到,所有编程语言之间共享一个公共逻辑和类似的函数,在此之后,从一种语言到另一种语言的转换只需要学习一种不同的语法,而不需要学习它背后的整个逻辑。 3.没有在代码上写注释 尽管这听起来很明显,而且是一个无关紧要的任务,但它代表了一种很好的策略,可以跟踪每一行或每一块代码执行的操作,以便返回到暂停的项目。在最初的代码编写过程中,程序员对项目的目的和目标有了清晰而清晰的认识;他们知道自己想要编写的程序背后的逻辑步骤和追求的结果。然而,由于多种原因(经济约束、信息缺失、优先级的改变),所有的项目都很容易暂停,这将迫使程序员切换到不同的任务,而让先前的任务保持不变。一个中断的项目需要的时间越长,就越不容易记住它的位置和缺失的点。这里是注释发挥作用的地方。试着在你认为有必要的地方使用它们;记住要足够清晰,并记住它们应该允许代码程序员和执行者理解代码背后的逻辑步骤。 在代码编写过程中不要求反馈 在你的经理要求你做什么,他/她希望你做什么,客户要求什么,和你实际做什么之间总是有很大的差距。当你在开发一个程序或新代码时,试着把它分成几个阶段,并在进入下一个阶段之前征求反馈。在每个阶段结束后得到反馈,这将让你知道你是否正确,或者是否需要根据客户的要求进行更改。这并不意味着你无法理解其他人的要求,而是将其视为利益相关者之间的想法和期望的统一。如果在偏离正轨的情况下,你收到反馈的频率越高,你需要进行的修改就越少。请记住,持续的沟通对于每一个项目的成功实施都是至关重要的。 没有测试你当前的知识 你可能已经看了很多逐步编程教程。你可能也读过许多数据科学书籍和编程书。你可能已经完成了许多编程训练营的练习。下一步是什么?测试你目前的知识。这种训练营和课程的真正价值不在于证书本身,而在于你学到的知识,并能成功地应用于解决某个问题。老实说,每个人都可以通过参加在线课程来获得证书,只要跳过大部分的课程就可以了;公司和组织都非常清楚这一点。尝试把自己推向新的极限,在网上寻找编程挑战,尝试头脑风暴,在没有太多帮助资源的情况下编写代码。这并不意味着你在实际工作中不会用到它们,但它会让你感觉更舒服,更安全,更少依赖它们。 没有充分利用优缺点 在某种程度上,你可能会觉得使用一种特定的编程语言和软件是很舒服的,而你可能会发现学习一种新的语言和软件是没有用的。我曾多次听到数据分析师争论哪种编程语言在能力、可用库和包、在线资源和流行程度方面是最好的。但是,你必须足够谦虚,认识到总有从另一种语言、库、包或软件中学习新东西的空间。每种编程语言和软件都有其优点和缺点,但是我们的目标是充分利用它们,并具有足够的灵活性,以确定最适合用于特定任务以解决特定问题的语言和软件。 假设你什么都知道 相信我,没有人什么都知道。数据科学领域非常广泛,每天都要学习新东西。库、包、函数、方法和算法的总数非常多。永远保持好奇,保持谦虚,如果你认为你知道的很多,你实际知道的就很少。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「磐创 AI」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/103252444

jiewuyu 2020-01-15 10:01:22 0 浏览量 回答数 0

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简单逻辑if else,复杂的画状态图,代码里用跳转表不用if else###### 这个基本的代码都会有涉及的吧 比如1个用户的状态不就是一个状态机吗?socket连接上来,等待发送请求状态,读数据库状态,接受请求状态,等等,这种每天都会遇到,= =! ###### 引用来自“kazex”的答案 这个基本的代码都会有涉及的吧 比如1个用户的状态不就是一个状态机吗?socket连接上来,等待发送请求状态,读数据库状态,接受请求状态,等等,这种每天都会遇到,= =! 哈,这里天天吵工具,php,java,c++,c。真正的编程技术不讨论。你说的没错,你那玩意也存在状态。现在很多小朋友,给傻瓜式开发培养的越来越傻瓜了,甚至还有很自大的。太依赖工具反倒把编程真正该关注,该提升的东西给忘了。状态机,卡诺图等等,都是基本功,而且是内功,培训学校是不会好好教和练的。 ###### 我只说两个凡是: 凡是宏哥说的都是对的, 凡是宏哥提倡的都要坚持 ######回复 @西门飞 : Excel, 是不是有点吃惊.######什么工具 求教######今天中午午休的时候我突然想到这个问题,是解决问题的思路更重要,还是编程能力更重要(对于编程语言而言)?我老觉得这是个矛盾有统一的哲学性问题。###### @崔钢 此言不假,不过也有这样的人,编程能力着实不错,可有时候你跟他提个需求他根本不能理解,怎么解决问题?如果换个比喻的话:思路是内功,能力是招数。######没有编程能力哪里来的思路?思路都是和工具或者材料相关的。你对你使用的编程语言不够熟悉,那你解决问题的思路估计也好不到哪里去。###### 引用来自“nicozhang”的答案 今天中午午休的时候我突然想到这个问题,是解决问题的思路更重要,还是编程能力更重要(对于编程语言而言)?我老觉得这是个矛盾有统一的哲学性问题。 这2者有什么矛盾的地方么  ###### 引用来自“nicozhang”的答案 今天中午午休的时候我突然想到这个问题,是解决问题的思路更重要,还是编程能力更重要(对于编程语言而言)?我老觉得这是个矛盾有统一的哲学性问题。 编程工具客观决定了编程可实现的方式和资源。这对实际设计时,是有约束的。而解决问题的思路还要考虑工程现场环境,面对数据的各方面的因素。这是工程和理论的不同。理论的东西,是不考虑现场和实际处理对象的具体性的。它们的价值是抽象出共性中的关联和规律。理论需要联系实际。包括你说的针对编程语言的编程能力,也是实际。而你说的解决问题的思路,绝对不能单纯的太抽象成理论,不过核心的原型一定是从理论中得带的。 所以我可以接受一个有工程经验的人鄙视,说我代码写的不行,但被一个没有工程经验的人说和我代码写的一样,就会非常受伤。哈哈。 ###### 引用来自“kazex”的答案 引用来自“nicozhang”的答案 今天中午午休的时候我突然想到这个问题,是解决问题的思路更重要,还是编程能力更重要(对于编程语言而言)?我老觉得这是个矛盾有统一的哲学性问题。 这2者有什么矛盾的地方么  哈,我挺喜欢你这种性格的人,不纠结,不思考。特别是这样的小妹妹,如果长的再圆乎乎的,q版一点,没有心计,整天无忧无虑,绝对可以做办公室的吉祥物。哈。 ######逻辑复杂的时候状态分析确实能帮不少忙...不过现在做的东西不会有太复杂的逻辑,但学 C 的时候各种碰到...###### 引用来自“彭博”的答案 逻辑复杂的时候状态分析确实能帮不少忙...不过现在做的东西不会有太复杂的逻辑,但学 C 的时候各种碰到... 很多客户的业务需求中间,业务流程是复杂的。无非项目经理素质也就那样了。没有关注里面隐藏的东西。客户要什么就设计什么。把需求分析和系统设计混在一起。最终就一个结果,天天改方案。哈。 ######很有道理,我们现在就是这样。经常改

kun坤 2020-06-08 19:28:37 0 浏览量 回答数 0

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从SEO角度,这两个没什么大区别。我不知道搜索引擎算法处理这两个URL有没有区别,即使有,也是小到可以忽略吧。 很多CMS系统静态化URL时会给出不同的选项,比如这个博客用的wordpress,后台静态化URL的格式是可以选的,既可以是目录形式,也可以是文件形式(也就是以html结尾)。那么我为什么选择目录形式呢?因为目录形式比较短,看着更简洁。可能很多人也这么想的吧。但也有选择带html的。 如果你用的开源CMS,后台应该有选项的。如果是自己写的程序,可以让程序员了解一下URL改写,在LAMP服务器上,通常使用mod_rewrite模块。学校招生方案及实施细责https://m.banbaoedu.com/zhaosheng/916.html 首先是html这个是网页的语言。个人认为是最简单的语言。甚至我个人觉得说是语言都有点过。因为他没有什么逻辑关系。你把所有的html标签记住了。这个语言你基本就精通了。html应用于web和wap的开发,就是写网页。然后是java,java是门“语言”。你学它就可以当学英语那么学。它可以做很多事情。除了写网站的后台以外。也可以写程序。基本上电脑上的所有应用java都可以实现。个人感觉java属于难学易精的。最后是php。php也是门语言。但是它是门新兴的语言。功能和java基本一致。但是相对来讲。用php编程消耗的时间低于java。当时他们还是有很大的不同。个人对这两个的理解就是java编程相当于给你一堆零件让你组装1台机器。而php是给你一堆半成品让你组装一台机器。php时间短。java却更灵活。

一条鱼222 2019-12-02 01:58:25 0 浏览量 回答数 0

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Go语言编程有哪些利与弊?编程时如何判断是否应该用Go?

有只黑白猫 2020-01-06 13:37:29 15 浏览量 回答数 1

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海外游子的一些困惑,关于自身努力方向的

爵霸 2019-12-01 19:44:49 985 浏览量 回答数 1

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一、前言 Java语言长期以来一直霸占多数热门编程语言榜单的榜首,可见这是一个备受程序员热捧的编程语言。Java语言具有什么魅力?想必这都是已经为大多数人们所熟知的了,不值得过多赘述。而Java语言发展至今,面对发展势头迅猛又十分简单易学的python,以及各种层出不穷的高级语言,Java程序员的份额已经逐步下降,那它是否还能在未来保持领先的优势呢?本文就主要从Java语言所不擅长的领域,以及它在自己的领土内受到的对手入手,聊一聊Java语言在未来所面临的挑战。 二、Java帝国的今天 2.1 依然霸占TIOBE热门编程语言的榜首 这是来自权威开发语言排行榜TIOBE的最新数据(截止到2020年4月),可以看到Java语言依然在语言排行榜霸占第一的位置!虽然下面Python小老弟近几年搭上大数据的热潮,发展实为迅猛,在其他一些排行榜上面甚至超越大哥,但是在TIOBE这样权威的排行榜上面,Python依旧是小老弟! 2.2 曾经想扼杀Java的微软宣布加入OpenJDK 这又是一个IT界的真香现场,Sun 公司曾以“歧视使用 Java 软件”为由起诉微软。而微软在2001年推出新版操作系统 Windows XP 时,故意不安装 Java 软件,并且推出高仿 Java 的语言 C# 和 .net 框架。在现在,微软却宣布加入OpenJDK,拥抱Java技术。微软的宇宙第一 IDE Visual Studio也开始支持Java开发(通过VS的 Visual Studio Live Share ,可以关联到VS code上面的Java项目,协同编程,间接地支持了Java开发)。 2.3 Oracle发布开源全栈虚拟机GraalVM 这是大名鼎鼎的Oracle公司搞出来的开源产品,从官网“Run Programs Faster Anywhere”这句口号和产品的命名GraalVM就可以看出,GraalVM是升级版的JVM。在GraalVM上面执行Java程序的效率更高(得益于其中的JIT编译器技术)。最牛逼的地方在于,GraalVM支持多语言应用!在GraalVM里面,多种不同的语言可以互相传递数据,支持Java、Python、Ruby、R、Scala、Kotlin,JavaScript等多种语言。 三、Java帝国受到的挑战 3.1 后端服务器开发 J2EE作为Java平台的重要组成部分,现在广泛应用于Web后台服务器开发领域,在这个领域,Java拥有很多好朋友,比如Spring框架,Mybatis和Hibernate等,使得开发者可以快速构建Web应用程序。这是Java帝国一块重要的领土,但也有很多挑战。下面就是几个强大的竞争者。 3.1.1 Python 的竞争 Python语言和Java相比,具有下面这些优点: 语法简单直观,这意味着开发速度快第三方库强大,可以写复杂的逻辑 当然Python和Java相比执行效率上肯定是更低了,因此主要应用于小型的网站后台,像阿里这样的大厂就是拥抱Java后台的了。 3.1.2 C++ 的竞争 C++语言和Java相比,具有以下优点: 执行效率高对内存管理自由,而Java由GC来管理 C++适合大型高性能的服务器开发。腾讯更多的就是使用C++进行开发,这点和阿里不同。当然C++相比Java,学习和开发的难度更高。 3.1.3 node.js 的竞争 node.js的出现大概是前端程序员最高兴的事情了,因为node.js可以让他们写的JavaScript代码运行在服务端,这样就可以使得前端不用学Java也能自己写后台,摆脱后台爸爸的束缚(误)。得益于node.js的事件驱动机制,node.js具有很高的并发性能,可以应对大规模的http请求。但也有缺点,因为js只支持单核,因此没法充分利用服务器的性能,它不适合CPU密集型应用。 3.1.4 Go 的竞争 Go语言是最近很火的开发语言,适合用于开发高性能分布式系统。这是一个十分强大的竞争对手,被认为是未来的服务端语言。它具有下面这些优点: 学习难度低,容易上手,易于维护得益于协程,并发性能优越编译型语言,执行效率高 3.1.5 小结 可以看到,在后端服务器开发领域,Java在不同方面受到多种语言的竞争,轻量小型的服务器,人们可以选择Python,node.js或者PHP。而大型高性能服务器,人们可以选择C++。Go语言就更强大,兼具了比Java更简单的语法和更高的并发性能,背后又是Google爸爸。因此,在这一领域,Java面临巨大的竞争压力。 3.2 安卓系统应用开发 Java用于安卓应用程序开发已经是很成熟的方案了,目前绝大多数的安卓应用都是用Java写的。很多安卓程序员也都是学Java过来的。但是随着新语言不断推出,和安卓应用开发方式的演变,Java慢慢不再是安卓开发的首选。比如下面这些语言,就是比较热门的选择。 3.2.1 Kotlin 成为 Android 开发的首选语言 在2019年的Google I/O 大会上,Google 官方正式宣布,Kotlin 编程语言现在是 Android 应用程序开发人员的首选语言。Java 占据 Android 开发绝对统治的时代一去不复返了。Kotlin 可以编译成Java字节码,可以在JVM上面运行,也可以编译成JavaScript,在没有JVM的机器上运行。Kotlin语言比Java更安全,更简洁,随着谷歌爸爸推崇,将来的发展前景可期。 3.2.2 Flutter 框架和 Dart 语言 这两个都是谷歌最近推出的东西,Flutter是一款用于帮助开发者在iOS和Android两个平台构建高质量原生应用的全新移动UI框架,Dart是由Google开发的一门全新的计算机编程语言,而Flutter使用Dart语言开发。Fuchsia是谷歌开发的一款全新的操作系统,Flutter 是 Fuchsia 的开发框架。Flutter编写的代码可以同时生成IOS和Android两个平台下的应用程序,因此Flutter框架逐渐热门。 3.2.3 大前端时代下的H5应用 随着时代发展,现在的前端不再只是写web网页,而是逐渐发展为大前端,web,Android,IOS通吃,H5应用的流行就是一个例子,大家应该都发现,手机上开始出现快应用,小程序这些使用前端语言进行开发的app,这些应用使用HTML,JS和CSS进行开发,无需使用Java。相比之下,H5应用轻量级,启动快,跨平台,用户体验方面也逐渐开始接近原生应用的流畅度。因此大有流行的趋势。 3.2.4 小结 这一小节介绍了安卓开发的现状,Java作为曾经的安卓开发第一首选语言,正在面临诸如Kotlin语言,Flutter和Dart语言等新的开发语言的挑战,同时,随着安卓应用开发逐渐出现H5应用的趋势,前端语言也逐渐开始来到Java的地盘。 四、Java不擅长的领域 4.1 前后端分离和JSP的没落 JSP是一度火爆的技术,Java曾对其寄予厚望,希望通过JSP技术占领web应用程序领域。然而,随着网页开发越来越复杂,用JSP开发网页变得很麻烦,前端和后端混杂在一起,开发效率很低。因此前后端开始分离,而JSP这种运行于服务器端的网页程序也就慢慢退出了舞台。 4.2 C#和.NET抢占桌面程序地盘 Java曾经也被广泛用于开发桌面客户端,其中Swing框架就是一个有名的GUI框架。然而,曾经想要扼杀Java的微软,开发了C#语言。C#成为Java的竞争对手,C#编写运行于Windows系统的桌面应用程序上具有优势,Java写的桌面应用,虽然可以跨平台到处运行,这对于程序员当然是好事,但是对于用户来说,在Windows上运行个Java程序还得安装JRE,显得十分麻烦。而且,Java桌面程序运行起来比C#程序慢。因此,C#和.NET逐渐占领了桌面应用程序的市场。 4.3 C/C++活跃的嵌入式系统领域 Java曾经是为了嵌入式系统开发而设计的。然而,Java程序员并不能直接操作硬件,并且,Java是相对较重的语言,对内存等硬件资源不友好,执行效率也相对较低。而在嵌入式系统中,往往只有很少的内存空间,却对运行效率有很高的要求。因此,在嵌入式领域,更多的是C语言和C++甚至是汇编语言的天下。 4.4 小结 这一小节主要针对Java所不擅长的领域来讨论。可以看到,Java最为有名的特性“Write once, run anywhere”,也成了它最大的缺陷:在执行效率上做不到卓越。因此,在桌面应用程序和嵌入式系统两个领域Java不是王者。而随着时代发展,前后端分离,JSP也被时代所抛弃。 五、总结 综上所述,相信大家对于Java语言有了更全面的了解,看到了Java背后的芸芸众生,各种层出不穷的高级语言和新技术,和Java相爱相杀。Java作为现在世界上最热门的编程语言,依然在各个不同的领域具有重要的地位 ,Java的强大之处在于,它十分全能,几乎没有什么是Java不能做的,但它并不都是做得最好的,我们也可以看到许许多多的竞争者在不同方面比Java语言更加优越。 但是,我写这篇文章的目的,不在于比较各个语言的优劣,各种语言都有自己的优点和缺点,我们也不必因为某种语言更好就着急转语言。总而言之,语言只是工具,各种语言之间,语法的差别都不是特别大,背后的原理也是大同小异,往往只是多了几个新特性,而语言背后的编程思维才是最重要的。

剑曼红尘 2020-04-09 14:29:42 0 浏览量 回答数 0

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 报错

优选2 2020-06-04 21:19:39 3 浏览量 回答数 1

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极光推送一个朋友,三四天的Rails学习之路? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 19:26:23 0 浏览量 回答数 1

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爱吃鱼的程序员 2020-06-02 13:32:16 0 浏览量 回答数 1

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2020年热门编程语言的发展方向

珍宝珠 2020-02-17 17:58:58 3889 浏览量 回答数 3

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【教程免费下载】跟老男孩学Linux运维: Shell编程实战

知与谁同 2019-12-01 22:07:43 1702 浏览量 回答数 0

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“木兰抄袭Python”官方致歉!从“红芯”到“木兰”,国产套壳何时休?

茶什i 2020-01-20 12:00:45 1642 浏览量 回答数 1

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北美华人安全论坛 BASec 创始人韦韬认为,Rust 有着出色的性能表现,不过对于普通业务而言,性能不是关键,稳定性才是。这个恰恰是 Rust 的最强项。就稳定性而言,Rust 碾压大部分语言,包括 C,C++,Go,Python,PHP 等等。但是没有免费的午餐,Rust 的稳定性来自于 Borrow Checker 的 " 严苛 ",Ownership 机制对于 Rust 入门者有一定的门槛。但大部分情况下,配合上基本的编程规范 (严格限制 unsafe/unwrap/…等),只要 Rust 编译器点头,程序运行起来就没什么问题。需要注意的是,Rust 保障的内存安全不包括防止内存泄露。因为内存泄露的语义和具体应用逻辑强相关,所以还需要做额外的内存泄露检查,但这方面的工具比较现成,一般不是大问题。但即使如此,Rust 写驱动也不太乐观,主要是两个原因。一是需要把底层的 unsafe 仔细封装,因为在驱动场景下,很多操作不满足 Rust safe 的要求,一旦代码里混杂了很多 unsafe,那么因常规安全检验工具的缺乏,Rust 反而会不如 C。二是硬件厂家的工程师从 C 改为 Rust 更漫长,广泛的硬件驱动支持才是 Linux 生态繁荣昌盛的根基,这个生态挑战比单纯的技术挑战更大。 方便开发者学习 Rust,Rust 官方团队做出了如下努力: 独立出专门的社区工作组,编写官方Rust Book,以及其他各种不同深度的文档,比如编译器文档、nomicon book 等。甚至组织免费的社区教学活动 Rust Bridge,大力鼓励社区博客写作,等等。 Rust 语言的文档支持 Markdown 格式,因此 Rust 标准库文档表现力丰富。生态系统内很多第三方包的文档的表现力也同样得以提升。 提供了非常好用的在线 Playground 工具,供开发者学习、使用和分享代码。 Rust 语言很早就实现了自举,方便学习者通过阅读源码了解其内部机制,甚至参与贡献。 Rust 核心团队一直在不断改进 Rust,致力于提升 Rust 的友好度,极力降低初学者的心智负担,减缓学习曲线。比如引入 NLL 特性来改进借用检查系统,使得开发者可以编写更加符合直觉的代码。 虽然从 Haskell 那里借鉴了很多类型系统相关的内容,但是 Rust 团队在设计和宣传语言特性的时候,会特意地去学术化,让 Rust 的概念更加亲民。 在类型系统基础上提供了混合编程范式的支持,提供了强大而简洁的抽象表达能力,极大地提升了开发者的开发效率。 提供更加严格且智能的编译器。基于类型系统,编译器可以严格地检查代码中隐藏的问题。Rust 官方团队还在不断优化编译器的诊断信息,使得开发者可以更加轻松地定位错误,并快速理解错误发生的原因。 Rust 从 2006 年诞生之日开始,目标就很明确——追求安全、并发和高性能的现代系统级编程语言。为了达成这一目标,Rust 语言遵循着内存安全、零成本抽象和实用性三大设计哲学。借助现代化的类型系统,赋予了 Rust 语言高级的抽象表达能力,与此同时又保留了对底层的控制能力。开发者和 Rust 编译器共享着同一套“心智模型”,相互信任,相互协作,最大化地保证系统的安全和健壮性。Rust 语言有别于传统语言的另一点在于,它将开源社区视为语言的一部分。Rust 本身就是开源项目中的典范,非常值得学习。 有人把 Rust 称为”The New C“,我十分认同,Rust 是开启新时代的语言。但 Rust 可能不像其他语言那样,突然冒出一个杀手级应用来引领某个领域的一段潮流。Rust 改变世界的方式,正好可以用古人的诗词来形容,”好雨知时节,当春乃发生。随风潜入夜,润物细无声“。 Rust 语言不是银弹,它也不追求完美,它只是在由 C 和 C++ 构建的旧世界之上,寻求更好的问题解决之道。 所以,你准备好学习 Rust 了吗? 内容来源于网络&《Rust 编程之道》 技术交流群 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答

珍宝珠 2020-01-13 14:23:31 0 浏览量 回答数 0

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如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢。我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。” 1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数:1684 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来, 就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念。– esac Steve McConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一, 在过去的十多年间,本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。 现在,作者将这本经典著作全新演绎,融入了最前沿的实践技术,加入了上百个崭新的代码示例, 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识, 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。 无论您的经验水平如何,也不管您在怎样的开发环境中工作,也无论项目是大是小, 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。 《代码大全(第2版))》做了全面的更新,增加了很多与时俱进的内容,包括对新语言、新的开发过程与方法论的讨论等等。 2、《程序员修炼之道》 推荐数:1504 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说,这是一本卓越的书。 或许他们还是在校生,但对要自己做什么,还感觉不是很安全。 就像草图和架构之间的差别。虽然你在学校课堂上学到的是画图,你也可以画的很漂亮, 但如果你觉得你不太知道从哪儿下手,如果某人要你独自画一个P2P的音乐交换网络图,那这本书就适合你了。—— Joel 《程序员修炼之道:从小工到专家》内容简介:《程序员修炼之道》由一系列独立的部分组成, 涵盖的主题从个人责任、职业发展,知道用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术, 利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子及有趣的类比, 全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。 无论你是初学者,是有经验的程序员,还是软件项目经理,《程序员修炼之道:从小工到专家》都适合你阅读。 3、《计算机程序的构造和解释》 推荐数:916 就个人而言,这本书目前为止对我影响醉倒的一本编程书。 《代码大全》、《重构》和《设计模式》这些经典书会教给你高效的工作习惯和交易细节。 其他像《人件集》、《计算机编程心理学》和《人月神话》这些书会深入软件开发的心理层面。 其他书籍则处理算法。这些书都有自己所属的位置。 然而《计算机程序的构造和解释》与这些不同。 这是一本会启发你的书,它会燃起你编写出色程序的热情; 它还将教会你认识并欣赏美; 它会让你有种敬畏,让你难以抑制地渴望学习更多的东西。 其他书或许会让你成为一位更出色的程序员,但此书将一定会让你成为一名程序员。 同时,你将会学到其他东西,函数式编程(第三章)、惰性计算、元编程、虚拟机、解释器和编译器。 一些人认为此书不适合新手。 个人认为,虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书,但我还是一定推荐给初学者。 毕竟这本书是写给著名的6.001,是麻省理工学院的入门编程课程。 此书或许需要多做努力(尤其你在做练习的时候,你也应当如此),但这个价是对得起这本书的。 4、《C程序设计语言》 推荐数:774 这本书简洁易读,会教给你三件事:C 编程语言;如何像程序员一样思考;底层计算模型。 (这对理解“底层”非常重要)—— Nathan 《C程序设计语言》(第2版新版)讲述深入浅出,配合典型例证,通俗易懂,实用性强, 适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材,也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 《C程序设计语言》(第2版新版)原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。 原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本——标准C的基础。 人们熟知的“hello,world”程序就是由本书首次引入的,现在,这一程序已经成为所有程序设计语言入门的第一课。 5、《算法导论》 推荐数:671 《代码大全》教你如何正确编程; 《人月神话》教你如何正确管理; 《设计模式》教你如何正确设计…… 在我看来,代码只是一个工具,并非精髓。 开发软件的主要部分是创建新算法或重新实现现有算法。 其他部分则像重新组装乐高砖块或创建“管理”层。 我依然梦想这样的工作,我的大部分时间(>50%)是在写算法,其他“管理”细节则留给其他人…… —— Ran Biron 经典的算法书,被亚马逊网,《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用 MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经” 编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。 6、《重构:改善既有代码的设计》 推荐数:617 《重构:改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程,解释了重构的原理和最佳实践方式, 并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。 书中给出了70多个可行的重构,每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。 《重构:改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码,从而减少了开发过程中的风险。 《重构:改善既有代码的设计》适合软件开发人员、项目管理人员等阅读, 也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。 我想我不得不推荐《重构》:改进现有代码的设计。—— Martin 我必须承认,我最喜欢的编程语录是出自这本书:任何一个傻瓜都能写出计算机能理解的程序, 而优秀的程序员却能写出别人能读得懂的程序。—— Martin Fowler 7、《设计模式》 推荐数:617 自1995年出版以来,本书一直名列Amazon和各大书店销售榜前列。 近10年后,本书仍是Addison-Wesley公司2003年最畅销的图书之一。 中文版销售逾4万册。 就我而言,我认为四人帮编著的《设计模式》是一本极为有用的书。 虽然此书并不像其他建议一样有关“元”编程,但它强调封装诸如模式一类的优秀编程技术, 因而鼓励其他人提出新模式和反模式(antipatterns),并运用于编程对话中。—— Chris Jester-Young 8、《人月神话》 推荐数:588 在软件领域,很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力并且畅销不衰的著作。 Brooks博士为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解。 既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践。 本书内容来自Brooks博士在IBM公司System/360家族和OS/360中的项目管理经验。 该书英文原版一经面世,即引起业内人士的强烈反响,后又译为德、法、日、俄中等多种语言,全球销量数百万册。 确立了其在行业内的经典地位。 9、《计算机程序设计艺术》 推荐数:542 《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。 这一系列堪称一项浩大的工程,自1962年开始编写,计划出版7卷,目前已经出版了4卷。 《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。 目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。 这是高德纳倾注心血写的一本书。—— Peter Coulton 10、《编译原理》(龙书) 推荐数:462 我很奇怪,居然没人提到龙书。(或许已有推荐,我没有看到)。 我从没忘过此书的第一版封面。 此书让我知道了编译器是多么地神奇绝妙。- DB 11、《深入浅出设计模式》 推荐数:445 强大的写作阵容。 《Head First设计模式》(中文版) 作者Eric Freeman; ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。 Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位,E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。 Kathy Sierra(javaranch.com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者,也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。 本书的产品设计应用神经生物学、认知科学,以及学习理论,这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里, 不容易被遗忘。 本书的编写方式采用引导式教学,不直接告诉你该怎么做,而是利用故事当作引子,带领读者思考并想办法解决问题。 解决问题的过程中又会产生一些新的问题,再继续思考、继续解决问题,这样可以加深体会。 作者以大量的生活化故事当背景,例如第1章是鸭子,第2章是气象站,第3章是咖啡店, 书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图),所以阅读起来生动有趣,不会感觉到昏昏欲睡。 作者还利用歪歪斜斜的手写字体,增加“现场感”。 精心设计许多爆笑的对白,让学习过程不会太枯燥。 还有模式告白节目,将设计模式拟人化成节目来宾,畅谈其内在的一切。 每一章都有数目不等的测验题。 每章最后有一页要点整理,这也是精华所在,我都是利用这一页做复习。 我知道四人帮的《设计模式》是一本标准书,但倒不如先看看这部大部头,此书更为简易。 一旦你了解了解了基本原则,可以去看四人帮的那本圣经了。- Calanus 12、《哥德尔、艾舍尔、巴赫书:集异璧之大成》 推荐数:437 如果下昂真正深入阅读,我推荐道格拉斯·侯世达(Douglas Hofstadter)的《哥德尔、艾舍尔、巴赫书》。 他极为深入研究了程序员每日都要面对的问题:递归、验证、证明和布尔代数。 这是一本很出色的读物,难度不大,偶尔有挑战,一旦你要鏖战到底,将是非常值得的。 – Jonik 13、《代码整洁之道》 推荐数:329 细节之中自有天地,整洁成就卓越代码 尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷, 写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。 然而这种情况并非无法避免。 著名软件专家RoberfC.Marlin在《代码整洁之道》中为你呈现出了革命性的视野。 Martin携同ObjectMetltor公司的同事,从他们有关整洁代码的最佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观, 以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读《代码整洁之道》。 阅读《代码整洁之道》需要你做些什么呢。你将阅读代码——大量代码。 《代码整洁之道》促使你思考代码中何谓正确,何谓错误。 更重要的是,《代码整洁之道》将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。 从《代码整洁之道》中可以学到: 好代码和糟糕的代码之间的区别; 如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码; 如何创建好名称、好函数、好对象和好类; 如何格式化代码以实现其可读性的最大化; 如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理; 如何进行单元测试和测试驱动开发。 虽然《代码整洁之道》和《代码大全》有很多共同之处,但它有更为简洁更为实际的清晰例子。 – Craig P. Motlin 14、《Effective C++》和《More Effective C++》 推荐数:297 在我职业生涯早期,Scott Meyer的《Effective C++》和后续的《More Effective C++》都对我的编程能力有着直接影响。 正如当时的一位朋友所说,这些书缩短你培养编程技能的过程,而其他人可能要花费数年。 去年对我影响最大的一本书是《大教堂与市集》,该书教会我很有关开源开发过程如何运作,和如何处理我代码中的Bug。 – John Channing 15、《编程珠玑》 推荐数:282 多年以来,当程序员们推选出最心爱的计算机图书时,《编程珠玑》总是位列前列。 正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,计算机科学大师Jon Bentley以其独有的洞察力和创造力, 从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”, 成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏, 最终结集为两部不朽的计算机科学经典名著,影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。 本书为第一卷,主要讨论计算机科学中最本质的问题:如何正确选择和高效地实现算法。 尽管我不得不羞愧地承认,书中一半的东西我都没有理解,但我真的推荐《编程珠玑》,书中有些令人惊奇的东西。 – Matt Warren 16、《修改代码的艺术》by Michael Feathers 本书是继《重构》和《重构与模式》之后探讨修改代码技术的又一里程碑式的著作, 而且从涵盖面和深度上都超过了前两部经典。 书中不仅讲述面向对象语言(Java、C#和C++)代码,也有专章讨论C这样的过程式语言。 作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具(自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等), 与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合,许多内容非常深入,而且常常发前人所未发。 书中处处体现出作者独到的洞察力,以及多年开发和指导软件项目所积累的丰富经验和深厚功力。 通过这部集大成之作,你不仅能掌握最顶尖的修改代码技术,还可以大大提高对代码和软件开发的领悟力。 我认为没有任何一本书能向这本书一样影响了我的编程观点。 它明确地告诉你如何处理其他人的代码,含蓄地教会你避免哪些(以及为什么要避免)。- Wolfbyte 同意。很多开发人员讨论用干净的石板来编写软件。 但我想几乎所有开发人员的某些时候是在吃其他开发人员的狗食。– Bernard Dy 17、《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 这是一本讲述计算机工作原理的书。 不过,你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为,它是晦涩而难懂的。 作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂,你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是,你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。 这种理解不是抽象层面上的,而是具有一定深度的,这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手,还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟, 都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》,读一读大师的经典作品,必然会有收获。 我推荐Charles Petzold的《编码》。 在这个充满工具和IDE的年代,很多复杂度已经从程序员那“抽取”走了,这本书一本开眼之作。 – hemil 18、《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》 对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术》。 不管你做什么事,总是要力求完美,彻底了解你手中的工具和任务,更为重要的是, 要有乐趣(因为如果你做事有乐趣,一切将自发引向更好的结果)。 – akr 19、《Peopleware / 人件集:人性化的软件开发》 Demarco 和 Lister 表明,软件开发中的首要问题是人,并非技术。 他们的答案并不简单,只是令人难以置信的成功。 第二版新增加了八章内容。 – Eduardo Molteni 20、《Coders at Work / 编程人生》 这是一本访谈笔录,记录了当今最具个人魅力的15位软件先驱的编程生涯。 包括DonaldKnuth、Jamie Zawinski、Joshua Bloch、Ken Thompson等在内的业界传奇人物,为我们讲述了 他们是怎么学习编程的,在编程过程中发现了什么以及他们对未来的看法, 并对诸如应该如何设计软件等长久以来一直困扰很多程序员的问题谈了自己的观点。 一本非常有影响力的书,可以从中学到一些业界顶级人士的经验,了解他们如何思考并工作。 – Jahanzeb Farooq 21、《Surely You’re Joking, Mr. Feynman! / 别闹了,费曼先生。》 虽然这本书可能有点偏题,但不管你信不信,这本书曾在计算机科学专业课程的阅读列表之上。 一个优秀的角色模型,一本有关好奇心的优秀书籍。 – mike511 22、《Effective Java 中文版》 此书第二版教你如何编写漂亮并高效的代码,虽然这是一本Java书,但其中有很多跨语言的理念。 – Marcio Aguiar 23、《Patterns of Enterprise Application Architecture / 企业应用架构模式》 很奇怪,还没人推荐 Martin Fowler 的《企业应用架构模式》- levi rosol 24、《The Little Schemer》和《The Seasoned Schemer》 nmiranda 这两本是LISP的英文书,尚无中文版。 美国东北大学网站上也有电子版。 25、《交互设计之路》英文名:《The Inmates Are Running The Asylum: Why High Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity》该书作者:Alan Cooper,人称Visual Basic之父,交互设计之父。 本书是基于众多商务案例,讲述如何创建更好的、高客户忠诚度的软件产品和基于软件的高科技产品的书。 本书列举了很多真实可信的实际例子,说明目前在软件产品和基于软件的高科技产品中,普遍存在着“难用”的问题。 作者认为,“难用”问题是由这些产品中存在着的高度“认知摩擦”引起的, 而产生这个问题的根源在于现今软件开发过程中欠缺了一个为用户利益着想的前期“交互设计”阶段。 “难用”的产品不仅损害了用户的利益,最终也将导致企业的失败。 本书通过一些生动的实例,让人信服地讲述了由作者倡导的“目标导向”交互设计方法在解决“难用”问题方面的有效性, 证实了只有改变现有观念,才能有效地在开发过程中引入交互设计,将产品的设计引向成功。 本书虽然是一本面向商务人员而编写的书,但也适合于所有参与软件产品和基于软件的高科技产品开发的专业人士, 以及关心软件行业和高科技行业现状与发展的人士阅读。 他还有另一本中文版著作:《About Face 3 交互设计精髓》 26、《Why’s (Poignant) Guide to Ruby 》 如果你不是程序员,阅读此书可能会很有趣,但如果你已经是个程序员,可能会有点乏味。 27、《Unix编程艺术》 It is useful regardless operating system you use. – J.F. Sebastian 不管你使用什么操作系统,这本书都很有用。 – J.F. Sebastian 28、《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》 45个习惯,分为7个方面:工作态度、学习、软件交付、反馈、编码、调试和协作。 每一个具体的习惯里,一开始提出一个谬论,然后展开分析,之后有正队性地提出正确的做法,并设身处地地讲出了正确做法给你个人的“切身感受”,最后列出几条注意事项,帮助你修正自己的做法(“平衡的艺术”)。 29、《测试驱动开发》 前面已经提到的很多书都启发了我,并影响了我,但这本书每位程序员都应该读。 它向我展示了单元测试和TDD的重要性,并让我很快上手。 – Curro 我不关心你的代码有多好或优雅。 如果你没有测试,你或许就如同没有编写代码。 这本书得到的推荐数应该更高些。 人们讨论编写用户喜欢的软件,或既设计出色并健壮的高效代码,但如果你的软件有一堆bug,谈论那些东西毫无意义。– Adam Gent 30、《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》 可用性设计是Web设计中最重要也是难度最大的一项任务。 《点石成金-访客至上的网页设计秘笈(原书第二版)》作者根据多年从业的经验,剖析用户的心理, 在用户使用的模式、为扫描进行设计、导航设计、主页布局、可用性测试等方面提出了许多独特的观点, 并给出了大量简单、易行的可用性设计的建议。 本书短小精炼,语言轻松诙谐,书中穿插大量色彩丰富的屏幕截图、趣味丛生的卡通插图以及包含大量信息的图表, 使枯燥的设计原理变得平易近人。 本书适合从事Web设计和Web开发的技术人员阅读,特别适合为如何留住访问者而苦恼的网站/网页设计人员阅读。 这是一本关于Web设计原则而不是Web设计技术的书。 本书作者是Web设计专家,具有丰富的实践经验。 他用幽默的语言为你揭示Web设计中重要但却容易被忽视的问题,只需几个小时, 你便能对照书中讲授的设计原则找到网站设计的症结所在,令你的网站焕然一新。

青衫无名 2019-12-02 01:20:04 0 浏览量 回答数 0

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从业余程序员到职业程序员 程序员刚入行时,我觉得最重要的是把自己培养成职业的程序员。 我的程序员起步比同龄人都晚了很多,更不用说现在的年轻人了。我大学读的是生物专业,在上大学前基本算是完全没接触过计算机。军训的时候因为很无聊,我和室友每天跑去学校的机房玩,我现在还印象很深刻,我第一次走进机房的时候,别人问,你是要玩windows,还是dos,我那是完全的一抹黑。后来就只记得在机房一堆人都是在练习盲打,军训完,盲打倒是练的差不多了,对计算机就这么产生了浓厚的兴趣,大一的时候都是玩组装机,捣鼓了一些,对计算机的硬件有了那么一些了解。 到大二后,买了一些书开始学习当时最火的网页三剑客,学会了手写HTML、PS的基本玩法之类的,课余、暑假也能开始给人做做网站什么的(那个时候做网站真的好赚钱),可能那样过了个一年左右,做静态的网页就不好赚钱了,也不好找实习工作,于是就开始学asp,写些简单的CRUD,做做留言板、论坛这些动态程序,应该算是在这个阶段接触编程了。 毕业后加入了深圳的一家做政府行业软件的公司,一个非常靠谱和给我空间的Leader,使得自己在那几年有了不错的成长,终于成了一个职业的程序员。 通常来说,业余或半职业的程序员,多数是1个人,或者很小的一个团队一起开发,使得在开发流程、协作工具(例如jira、cvs/svn/git等)、测试上通常会有很大的欠缺,而职业的程序员在这方面则会专业很多。另外,通常职业的程序员做的系统都要运行较长的时间,所以在可维护性上会特别注意,这点我是在加入阿里后理解更深的。一个运行10年的系统,和一个写来玩玩的系统显然是有非常大差别的。 这块自己感觉也很难讲清楚,只能说模模糊糊有个这样的概念。通常在有兴趣的基础上,从业余程序员跨越到成为职业程序员我觉得不会太难。 编程能力的成长 作为程序员,最重要的能力始终是编程能力,就我自己的感受而言,我觉得编程能力的成长主要有这么几个部分: 1、编程能力初级:会用 编程,首先都是从学习编程语言的基本知识学起的,不论是什么编程语言,有很多共同的基本知识,例如怎么写第一个Hello World、if/while/for、变量等,因此我比较建议在刚刚开始学一门编程语言的时候,看看编程语言自己的一些文档就好,不要上来就去看一些高阶的书。我当年学Java的时候上来就看Think in Java、Effective Java之类的,真心好难懂。 除了看文档以外,编程是个超级实践的活,所以一定要多写代码,只有这样才能真正熟练起来。这也是为什么我还是觉得在面试的时候让面试者手写代码是很重要的,这个过程是非常容易判断写代码的熟悉程度的。很多人会说由于写代码都是高度依赖IDE的,导致手写很难,但我绝对相信写代码写了很多的人,手写一段不太复杂的、可运行的代码是不难的。即使像我这种三年多没写过代码的人,让我现在手写一段不太复杂的可运行的Java程序,还是没问题的,前面N年的写代码生涯使得很多东西已经深入骨髓了。 我觉得编程能力初级这个阶段对于大部分程序员来说都不会是问题,勤学苦练,是这个阶段的核心。 2、编程能力中级:会查和避免问题 除了初级要掌握的会熟练的使用编程语言去解决问题外,中级我觉得首先是提升查问题的能力。 在写代码的过程中,出问题是非常正常的,怎么去有效且高效的排查问题,是程序员群体中通常能感受到的大家在编程能力上最大的差距。 解决问题能力强的基本很容易在程序员群体里得到很高的认可。在查问题的能力上,首先要掌握的是一些基本的调试技巧,好用的调试工具,在Java里有JDK自带的jstat、jmap、jinfo,不在JDK里的有mat、gperf、btrace等。工欲善其事必先利其器,在查问题上是非常典型的,有些时候大家在查问题时的能力差距,有可能仅仅是因为别人比你多知道一个工具而已。 除了调试技巧和工具外,查问题的更高境界就是懂原理。一个懂原理的程序员在查问题的水平上和其他程序员是有明显差距的。我想很多的同学应该能感受到,有些时候查出问题的原因仅仅是因为有效的工具,知其然不知其所以然。 我给很多阿里的同学培训过Java排查问题的方法,在这个培训里,我经常也会讲到查问题的能力的培养最主要的也是熟练,多尝试给自己写一些会出问题的程序,多积极的看别人是怎么查问题的,多积极的去参与排查问题,很多最后查问题能力强的人多数仅仅是因为“无他,但手熟尔”。 我自己排查问题能力的提升主要是在2009年和2010年。那两年作为淘宝消防队(处理各种问题和故障的虚拟团队)的成员,处理了很多的故障和问题。当时消防队还有阿里最公认的技术大神——多隆,我向他学习到了很多排查问题的技巧。和他比,我排查问题的能力就是初级的那种。 印象最深刻的是一次我们一起查一个应用cpu us高的问题,我们两定位到是一段代码在某种输入参数的时候会造成cpu us高的原因后,我能想到的继续查的方法是去生产环境抓输入参数,然后再用参数来本地debug看是什么原因。但多隆在看了一会那段代码后,给了我一个输入参数,我拿这个参数一运行,果然cpu us很高!这种case不是一次两次。所以我经常和别人说,我是需要有问题场景才能排查出问题的,但多隆是完全有可能直接看代码就能看出问题的,这是本质的差距。 除了查问题外,更厉害的程序员是在写代码的过程就会很好的去避免问题。大家最容易理解的就是在写代码时处理各种异常情况,这里通常也是造成程序员们之间很大的差距的地方。 写一段正向逻辑的代码,大部分情况下即使有差距,也不会太大,但在怎么很好的处理这个过程中有可能出现的异常上,这个时候的功力差距会非常明显。很多时候一段代码里处理异常逻辑的部分都会超过正常逻辑的代码量。 我经常说,一个优秀程序员和普通程序员的差距,很多时候压根就不需要看什么满天飞的架构图,而只用show一小段的代码就可以。 举一个小case大家感受下。当年有一个严重故障,最后查出的原因是输入的参数里有一个是数组,把这个数组里的值作为参数去查数据库,结果前面输入了一个很大的数组,导致从数据库查了大量的数据,内存溢出了,很多程序员现在看都会明白对入参、出参的保护check,但类似这样的case我真的碰到了很多。 在中级这个阶段,我会推荐大家尽可能的多刻意的去培养下自己这两个方面的能力,成为一个能写出高质量代码、有效排查问题的优秀程序员。 3、编程能力高级:懂高级API和原理 就我自己的经历而言,我是在写了多年的Java代码后,才开始真正更细致的学习和掌握Java的一些更高级的API,我相信多数Java程序员也是如此。 我算是从2003年开始用Java写商业系统的代码,但直到在2007年加入淘宝后,才开始非常认真地学习Java的IO通信、并发这些部分的API。尽管以前也学过也写过一些这样的代码,但完全就是皮毛。当然,这些通常来说有很大部分的原因会是工作的相关性,多数的写业务系统的程序员可能基本就不需要用到这些,所以导致会很难懂这些相对高级一些的API,但这些API对真正的理解一门编程语言,我觉得至关重要。 在之前的程序员成长路线的文章里我也讲到了这个部分,在没有场景的情况下,只能靠自己去创造场景来学习好。我觉得只要有足够的兴趣,这个问题还是不大的,毕竟现在有各种开源,这些是可以非常好的帮助自己创造机会学习的,例如学Java NIO,可以自己基于NIO包一个框架,然后对比Netty,看看哪些写的是不如Netty的,这样会非常有助于真正的理解。 在学习高级API的过程中,以及排查问题的过程中,我自己越来越明白懂编程语言的运行原理是非常重要的,因此我到了后面的阶段开始学习Java的编译机制、内存管理、线程机制等。对于我这种非科班出身的而言,学这些会因为缺乏基础更难很多,但这些更原理性的东西学会了后,对自己的编程能力会有质的提升,包括以后学习其他编程语言的能力,学这些原理最好的方法我觉得是先看看一些讲相关知识的书,然后去翻看源码,这样才能真正的更好的掌握,最后是在以后写代码的过程中、查问题的过程中多结合掌握的原理,才能做到即使在N年后也不会忘。 在编程能力的成长上,我觉得没什么捷径。我非常赞同1万小时理论,在中级、高级阶段,如果有人指点或和优秀的程序员们共事,会好非常多。不过我觉得这个和读书也有点像,到了一定阶段后(例如高中),天分会成为最重要的分水岭,不过就和大部分行业一样,大部分的情况下都还没到拼天分的时候,只需要拼勤奋就好。 系统设计能力的成长 除了少数程序员会进入专深的领域,例如Linux Kernel、JVM,其他多数的程序员除了编程能力的成长外,也会越来越需要在系统设计能力上成长。 通常一个编程能力不错的程序员,在一定阶段后就会开始承担一个模块的工作,进而承担一个子系统、系统、跨多领域的更大系统等。 我自己在工作的第三年开始承担一个流程引擎的设计和实现工作,一个不算小的系统,并且也是当时那个项目里的核心部分。那个阶段我学会了一些系统设计的基本知识,例如需要想清楚整个系统的目标、模块的划分和职责、关键的对象设计等,而不是上来就开始写代码。但那个时候由于我是一个人写整个系统,所以其实对设计的感觉并还没有那么强力的感觉。 在那之后的几年也负责过一些系统,但总体感觉好像在系统设计上的成长没那么多,直到在阿里的经历,在系统设计上才有了越来越多的体会。(点击文末阅读原文,查看:我在系统设计上犯过的14个错,可以看到我走的一堆的弯路)。 在阿里有一次做分享,讲到我在系统设计能力方面的成长,主要是因为三段经历,负责专业领域系统的设计 -> 负责跨专业领域的专业系统的设计 -> 负责阿里电商系统架构级改造的设计。 第一段经历,是我负责HSF。HSF是一个从0开始打造的系统,它主要是作为支撑服务化的框架,是个非常专业领域的系统,放在整个淘宝电商的大系统来看,其实它就是一个很小的子系统,这段经历里让我最深刻的有三点: 1).要设计好这种非常专业领域的系统,专业的知识深度是非常重要的。我在最早设计HSF的几个框的时候,是没有设计好服务消费者/提供者要怎么和现有框架结合的,在设计负载均衡这个部分也反复了几次,这个主要是因为自己当时对这个领域掌握不深的原因造成的; 2). 太技术化。在HSF的阶段,出于情怀,在有一个版本里投入了非常大的精力去引进OSGi以及去做动态化,这个后来事实证明是个非常非常错误的决定,从这个点我才真正明白在设计系统时一定要想清楚目标,而目标很重要的是和公司发展阶段结合; 3). 可持续性。作为一个要在生产环境持续运行很多年的系统而言,怎么样让其在未来更可持续的发展,这个对设计阶段来说至关重要。这里最low的例子是最早设计HSF协议的时候,协议头里竟然没有版本号,导致后来升级都特别复杂;最典型的例子是HSF在早期缺乏了缺乏了服务Tracing这方面的设计,导致后面发现了这个地方非常重要后,全部落地花了长达几年的时间;又例如HSF早期缺乏Filter Chain的设计,导致很多扩展、定制化做起来非常不方便。 第二段经历,是做T4。T4是基于LXC的阿里的容器,它和HSF的不同是,它其实是一个跨多领域的系统,包括了单机上的容器引擎,容器管理系统,容器管理系统对外提供API,其他系统或用户通过这个来管理容器。这个系统发展过程也是各种犯错,犯错的主要原因也是因为领域掌握不深。在做T4的日子里,学会到的最重要的是怎么去设计这种跨多个专业领域的系统,怎么更好的划分模块的职责,设计交互逻辑,这段经历对我自己更为重要的意义是我有了做更大一些系统的架构的信心。 第三段经历,是做阿里电商的异地多活。这对我来说是真正的去做一个巨大系统的架构师,尽管我以前做HSF的时候参与了淘宝电商2.0-3.0的重大技术改造,但参与和自己主导是有很大区别的,这个架构改造涉及到了阿里电商众多不同专业领域的技术团队。在这个阶段,我学会的最主要的: 1). 子系统职责划分。在这种超大的技术方案中,很容易出现某些部分的职责重叠和冲突,这个时候怎么去划分子系统,就非常重要了。作为大架构师,这个时候要从团队的职责、团队的可持续性上去选择团队; 2). 大架构师最主要的职责是控制系统风险。对于这种超大系统,一定是多个专业领域的架构师和大架构师共同设计,怎么确保在执行的过程中对于系统而言最重要的风险能够被控制住,这是我真正的理解什么叫系统设计文档里设计原则的部分。 设计原则我自己觉得就是用来确保各个子系统在设计时都会遵循和考虑的,一定不能是虚的东西,例如在异地多活架构里,最重要的是如何控制数据风险,这个需要在原则里写上,最基本的原则是可接受系统不可用,但也要保障数据一致,而我看过更多的系统设计里设计原则只是写写的,或者千篇一律的,设计原则切实的体现了架构师对目标的理解(例如当时异地多活这个其实开始只是个概念,但做到什么程度才叫做到异地多活,这是需要解读的,也要确保在技术层面的设计上是达到了目标的),技术方案层面上的选择原则,并确保在细节的设计方案里有对于设计原则的承接以及执行; 3). 考虑问题的全面性。像异地多活这种大架构改造,涉及业务层面、各种基础技术层面、基础设施层面,对于执行节奏的决定要综合考虑人力投入、机器成本、基础设施布局诉求、稳定性控制等,这会比只是做一个小的系统的设计复杂非常多。 系统设计能力的成长,我自己觉得最重要的一是先在一两个技术领域做到专业,然后尽量扩大自己的知识广度。例如除了自己的代码部分外,还应该知道具体是怎么部署的,部署到哪去了,部署的环境具体是怎么样的,和整个系统的关系是什么样的。 像我自己,是在加入基础设施团队后才更加明白有些时候软件上做的一个决策,会导致基础设施上巨大的硬件、网络或机房的投入,但其实有可能只需要在软件上做些调整就可以避免,做做研发、做做运维可能是比较好的把知识广度扩大的方法。 第二点是练习自己做tradeoff的能力,这个比较难,做tradeoff这事需要综合各种因素做选择,但这也是所有的架构师最关键的,可以回头反思下自己在做各种系统设计时做出的tradeoff是什么。这个最好是亲身经历,听一些有经验的架构师分享他们选择背后的逻辑也会很有帮助,尤其是如果恰好你也在同样的挑战阶段,光听最终的架构结果其实大多数时候帮助有限。 技术Leader我觉得最好是能在架构师的基础上,后续注重成长的方面还是有挺大差别,就不在这篇里写了,后面再专门来写一篇。 程序员金字塔 我认为程序员的价值关键体现在作品上,被打上作品标签是一种很大的荣幸,作品影响程度的大小我觉得决定了金字塔的层次,所以我会这么去理解程序员的金字塔。 当然,要打造一款作品,仅有上面的两点能力是不够的,作品里很重要的一点是对业务、技术趋势的判断。 希望作为程序员的大伙,都能有机会打造一款世界级的作品,去为技术圈的发展做出贡献。 由于目前IT技术更新速度还是很快的,程序员这个行当是特别需要学习能力的。我一直认为,只有对程序员这个职业真正的充满兴趣,保持自驱,才有可能在这个职业上做好,否则的话是很容易淘汰的。 作者简介: 毕玄,2007年加入阿里,十多年来主要从事在软件基础设施领域,先后负责阿里的服务框架、Hbase、Sigma、异地多活等重大的基础技术产品和整体架构改造。

茶什i 2020-01-10 15:19:35 0 浏览量 回答数 0

问题

[@徐雷frank][¥20]一个关于类get set器的编码规范问题

鬼域马 2019-12-01 20:28:40 524 浏览量 回答数 1

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不良的编程习惯TOP1:粘贴复制 在学生时代,我们都知道抄袭是不对的。但在工作中,这方面的规则还很模糊。虽然有些代码块是不能盗用的——不要把专有代码拷贝到你的堆栈中,尤其是这些代码有标记版权信息。这种时候你应该编写自己的版本,老板付你薪水就是要做正事的。 但是当原始创作者想要共享代码时,问题就变得复杂了。这些共享代码也许放到了某个在线编程论坛上,也许它们是带有许可证(BSD,MIT)的开放源代码,允许使用一到三个函数。你使用这些共享代码是没有问题的,而且你上班是为了解决问题,而不是重新发明轮子。 大多数情况下,复制代码的优势非常明显,小心对待的话问题也不大。至少那些从靠谱的来源获得的代码已经被大致“检查“过了。 问题的复杂之处在于,这些共享代码是否存在一些未发现的错误,代码的用途或底层数据是否存在一些特别的假设。也许你的代码混入了空指针,而原始代码从未检查过。如果你能解决这些问题,那么就可以理解为你的老板得到了两位程序员共同努力的成果。这就是某种形式的结对编程,而且用不着什么高大上的办公桌。 不良的编程习惯TOP2:非函数式代码 在过去十年间,函数范式愈加流行。喜欢用嵌套函数调用来构建程序的人们引用了很多研究成果。这些研究表明,与旧式的变量和循环相比,函数式编程代码更安全,错误更少,而且可以随程序员的喜好任意组合在一起。粉丝们十分追捧函数式编程,还会在代码审查和拉取请求中诋毁非函数式方法。关于这种方法的优势,他们的观点其实并没有错。 但有时你需要的仅仅是一卷胶带而已。精心设计并细心计划的代码需要花费很多时间,不仅需要花费时间想象,还需要构建和之后导航的时间。这些都增加了复杂性,并且会花费很多的时间与精力。开发漂亮的函数式代码需要提前做计划,还要确保所有数据都通过正确的途径传递。有时找出并更改变量会简单得多,可能再加个注释说明一下就够了。就算要在注释中为之后的程序员致以冗长而难懂的歉意,也比重新设计整个系统,把它扳回正轨上要省事得多。 不良的编程习惯第 3 位:非标准间距 软件中的大多数空格都不会影响程序的性能。除少数使用间距指示代码块的语言(如 Python)外,大多数空格对程序行为的影响为零。尽管如此,仍然有一些得了强迫症的程序员会数空格,并坚持认为它们很重要。曾有这样一位程序员以最严肃的口吻告诉我的老板,说我正在写“非标准代码”,还说他一眼就看出来了。我的错咯?因为我没在等号的两侧放置空格,违反了 ESLint space-infix-ops 规则[1]。 有时候你只要操心那些更深层的内容就行了,谁管什么空格的位置。也许你担心数据库过载,也许你担心空指针可能会让你的代码崩溃。一套代码中,几乎所有的部分都比空格更重要,就算那些喜欢走形式的标准委员会写出来一大堆规则来限制这些空格或制表符的位置,那又如何呢。 令人欣喜的是,网上可以找到一些很好用的工具来自动重新格式化你的代码,让你的代码遵守所有精心定义的 linting 规则。人类不应该在这种事情上浪费时间和脑细胞。如果这些规则这么重要,我们就应该用工具来解决这些问题。 不良的编程习惯第 4 位:使用 goto 禁止使用 goto 的规则可以追溯到许多结构化编程工具还没有出现的时代。如果程序员想创建一个循环或跳转到另一个例程,则需要键入 goto,后跟一个行号。多年之后,编译器团队开始允许程序员使用字符串标签来代替行号。这在当时被认为是一项热门的新特性。 有的人把这样做法的结果称为“意大利面条式代码”。因为以后没人能读懂你的代码,没人搞得清楚执行路径。成为一团混乱的线程,缠结在一起。Edsger Dijkstra 写过一篇题为“我们认为 goto 声明是有害的”的一篇文章[2],号召大家拒绝使用这个命令。 但是绝对分支并不是问题所在,问题在于它产生的那堆纠缠的结果。一般来说,精心设计的 break 或 return 能提供有关该位置的代码执行情况的非常清晰的陈述。有时,将 goto 添加到一个 case 语句中所生成的东西与联 if-then-else 块的相比,结构更正确的列表理解起来更容易。 也有反例。苹果 SSL 堆栈中的“goto fail”安全漏洞[3]就是一个很好的例子。但是,如果我们谨慎地避免 case 语句和循环中出现的一些问题,我们就可以插入很好用的绝对跳转,使代码读者更容易理解正在发生的事情。有时我们可以放一个 break 或 return,不仅更简洁,而且大家读起来更愉快,除了那些讨厌 goto 的人们。 不良的编程习惯第 5 位:不声明类型 热爱类型化语言的人们有他们的理由。当我们为每个变量的数据类型添加清晰的声明时,我们会编写更好,错误更少的代码。花点时间来阐明类型,就可以帮助编译器在代码开始运行之前标记出愚蠢的错误。这可能会很痛苦,但也会有回报。这是一种编程的笨办法,就是为了避免错误。 时代变了。许多较新的编译器已经足够聪明了,它们可以在查看代码时推断出类型。它们可以在代码中前后移动,最后确认变量应该是 string 或 int,抑或是其他类型。而且,如果推断出来的这些类型没法对齐,则编译器会给出错误标志。它们不需要我们再类型化变量了。 换句话说,我们可以省略一些最简单的声明,然后就能轻松节省一些时间了。代码变得更简洁,代码读者也往往能猜出 for 循环中名为 i 的变量是一个整数。 不良的编程习惯第 6 位:溜溜球代码 程序员喜欢将其称为“yo-yo 代码”。首先,这些值将存储为字符串,然后将它们解析为整数,接下来将它们转换回字符串。这种方法效率极低。你几乎能感受到一大堆额外负载让 CPU 不堪重负的样子。能快速编写代码的聪明程序员会调整自己的代码架构,以最大程度地减少转换。因为他们安排好了计划,他们的代码也能跑得更快。 但不管你信不信,有时溜溜球代码也是有意义的。有的时候,你需要用一个可以在自己的黑匣子里搞定一大堆智能操作的库。有的老板花了很多钱,请好多天才做出来这么一个库。如果这个库需要字符串形式的数据,那么你就得给它字符串,就算你最近刚把数据转换为整数也得再转回去。 当然,你可以重写所有代码以最大程度地减少转换,但这会花费一些时间。有时,代码多运行一分钟、一小时、一天甚至一周也是可以接受的,因为重写代码会花费更多时间。有时候,增加技术债务要比重新建立一笔技术债的成本更低些。 有时这种库里面不是专有代码,而是你很久以前编写的代码。有时,转换一次数据要比重写该库中的所有内容更省事。这种时候你就可以编写悠悠球代码了,不要怕,我们都遇到过这种事情。 不良的编程习惯第7位:编写自己的数据结构 有一条标准规则是,程序员在大二学完数据结构课程后,再也不要编写用于存储数据的代码了。已经有人编写过了我们所需要的所有数据结构,并且他们的代码经过了多年的测试和重新测试。这些结构与语言打包在一起,还可能是免费的。你自己写的代码只会是一堆错误。 但有的时候数据结构库的速度有点缓慢。有时候我们被迫使用的标准结构并不适合我们自己的代码。有时,库会要求我们在使用它的结构之前重新配置数据。有时,这些库带有笨重的保护,还有一些诸如线程锁定之类的特性,而我们的代码并不需要它们。 发生这种情况时就该编写我们自己的数据结构了。有时我们自己的结构会快很多,还可能让我们的代码更整洁,因为我们不需要一大堆额外的代码来重新精确地格式化数据。 不良的编程习惯第 8 位:老式循环 很久以前,创建 C 语言的某人想将所有抽象可能性封装在一个简单的构造中。这个构造开始时要做一些事情,每次循环都要做一些事情,所有事情都完成时还有一些方法来提示我们。当时,这似乎是一种拥有无限可能性的完美语法。 此一时彼一时,如今一些现代评论者只看到了其中的麻烦,发生的事情太多了,所有这些可能性既可能向善也可能作恶。这种构造让阅读和理解代码变得非常困难。他们喜欢更加函数式的的范式,其中没有循环,只有应用到列表的函数,还有映射到某些数据的计算模板。 有时无循环方法更简洁,尤其是当我们只有一个简单的函数和一个数组的时候。但还有些时候,老式的循环要简单得多,因为它可以做更多事情。例如,当你找到第一个匹配项后就立刻停止搜索,这样的代码就简单得多。 此外,要对数据执行多项操作时,映射函数会要求更严格的编码。假设你要对每个数字取绝对值,然后取平方根,最快的方案是先映射第一个函数,然后映射第二个函数,将数据循环两次。 不良的编程习惯第 9 位:在中间打破循环 从有一天开始,一个规则制定小组宣布每个循环都应该有一个“不变项”,就是一个在整个循环中都为真的逻辑语句。当不变量不再为真时,循环就结束了。这是处理复杂循环的好方法,但会带来一些令人抓狂的约束,例如禁止我们在循环中间使用 return 或 break。这条规则是禁止 goto 语句规则的子集。 这个理论很不错,但它通常会导致代码变得更复杂。考虑以下这种简单的情况,其中会扫描一个数组,找出通过测试的一个条目: while (i<a.length){ ... if (test(a[i]) then return a[i]; ... } 喜欢循环不变项的人们宁愿我们添加另一个布尔变量,将其称为 notFound,然后这样用它: while ((notFound) && (i<a.length){ ... if (test(a[i])) then notFound=false; ... } 如果这个布尔名称取得很合适,那就会是一段自我注释得很好的代码。它可以让大家理解起来更容易。但这也增加了复杂性。这还意味着要分配另一个局部变量并阻塞一个寄存器,编译器可能没那么聪明,没法修复这个错误。 有时使用 goto 或 jump 会更简洁。 不良的编程习惯第10位:重载运算符和函数 一些有趣的语言会让你绕一些大弯子,比如说重新定义看起来应该是常量的元素值。拿 Python 来说,至少在 2.7 版及更低版本中,它允许你键入 TRUE=FALSE。这不会引发某种逻辑崩溃,也不会导致宇宙的终结;它只是交换了 TRUE 和 FALSE 的含义。你还可以使用 C 预处理器和其他一些语言来玩这种危险的游戏。还有一些语言允许你重新定义加号之类的运算符。 有时候,在一大段代码中重新定义一个或一些所谓常量,结果效率会更高。有时,老板会希望代码执行完全不同的操作。当然,你可以检查代码,逐一更改对应的部分,也可以干脆重新定义现实来节省时间。别人会觉得你是天才。用不着重写庞大的库,只需翻转一下即可。 这里也许应该划一条底线。无论这种做法多有意思,看起来多聪明,你都不应该在家里做实验。这太危险了——我是认真的。

茶什i 2019-12-30 11:01:01 0 浏览量 回答数 0

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有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火,包括:数据挖掘工程师、机器学习工程师,算法工程师。 今年3月份时,谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手,轰动全世界,AI时代正式拉开序幕。实际上,人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时,就已被人们接受,而随着科技的发展,人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中,负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发任务呢。必须指出,人工智能和一般的计算机程序有极大的差别,它应当具有“能够自主学习知识”这一特点,这一特点也被称为“机器学习”。而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项,人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。  那么在AI时代,如何才能掌握相关的技能,成为企业需要的数据挖掘人才呢。 第一个门槛是数学 首先,机器学习的第一个门槛是数学知识。机器学习算法需要的数学知识集中在微积分、线性代数和概率与统计当中,具有本科理工科专业的同学对这些知识应该不陌生,如果你已经还给了老师,我还是建议你通过自学或大数据学习社区补充相关知识。所幸的是如果只是想合理应用机器学习算法,而不是做相关方向高精尖的研究,需要的数学知识啃一啃教科书还是基本能理解下来的。 第二个门槛是编程 跨过了第一步,就是如何动手解决问题。所谓工欲善其事必先利其器,如果没有工具,那么所有的材料和框架、逻辑、思路都给你,也寸步难行。因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法。对于有计算机编程基础的初学者而言,Python是很好的入门语言,很容易上手,同时又活跃的社区支持,丰富的工具包帮助我们完成想法。没有编程基础的同学掌握R或者平台自带的一些脚本语言也是不错的选择。 Make your hands dirty 接下来就是了解机器学习的工作流程和掌握常见的算法。一般机器学习步骤包括: 数据建模:将业务问题抽象为数学问题; 数据获取:获取有代表性的数据,如果数据量太大,需要考虑分布式存储和管理; 特征工程:包括特征预处理与特征选择两个核心步骤,前者主要是做数据清洗,好的数据清洗过程可以使算法的效果和性能得到显著提高,这一步体力活多一些,也比较耗时,但也是非常关键的一个步骤。特征选择对业务理解有一定要求,好的特征工程会降低对算法和数据量的依赖。 模型调优:所谓的训练数据都是在这个环节处理的,简单的说就是通过迭代分析和参数优化使上述所建立的特征工程是最优的。 这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程,只有大家自己多实践,多积累项目经验,才会有自己更深刻的认识。 翻过了数学和编程两座大山,就是如何实践的问题,其中一个捷径就是积极参加国内外各种数据挖掘竞赛。国外的Kaggle和国内的阿里天池比赛都是很好的平台,你可以在上面获取真实的数据和队友们一起学习和进行竞赛,尝试使用已经学过的所有知识来完成这个比赛本身也是一件很有乐趣的事情。 另外就是企业实习,可以先从简单的统计分析和数据清洗开始做起,积累自己对数据的感觉,同时了解企业的业务需求和生产环境。我们通常讲从事数据科学的要”Make your hands dirty”,就是说要通过多接触数据加深对数据和业务的理解,好厨子都是食材方面的专家,你不和你的“料”打交道,怎么能谈的上去应用好它。 摆脱学习的误区 初学机器学习可能有一个误区,就是一上来就陷入到对各种高大上算法的追逐当中。动不动就讨论我能不能用深度学习去解决这个问题啊。实际上脱离业务和数据的算法讨论是毫无意义的。上文中已经提到,好的特征工程会大大降低对算法和数据量的依赖,与其研究算法,不如先厘清业务问题。任何一个问题都可以用最传统的的算法,先完整的走完机器学习的整个工作流程,不断尝试各种算法深挖这些数据的价值,在运用过程中把数据、特征和算法搞透。真正积累出项目经验才是最快、最靠谱的学习路径。 自学还是培训 很多人在自学还是参加培训上比较纠结。我是这么理解的,上述过程中数学知识需要在本科及研究生阶段完成,离开学校的话基本上要靠自学才能补充这方面的知识,所以建议那些还在学校里读书并且有志于从事数据挖掘工作的同学在学校把数学基础打好,书到用时方恨少,希望大家珍惜在学校的学习时间。 除了数学以外,很多知识的确可以通过网络搜索的方式自学,但前提是你是否拥有超强的自主学习能力,通常拥有这种能力的多半是学霸,他们能够跟据自己的情况,找到最合适的学习资料和最快学习成长路径。如果你不属于这一类人,那么参加职业培训也许是个不错的选择,在老师的带领下可以走少很多弯路。另外任何学习不可能没有困难,也就是学习道路上的各种沟沟坎坎,通过老师的答疑解惑,可以让你轻松迈过这些障碍,尽快实现你的“小”目标。 机器学习这个领域想速成是不太可能的,但是就入门来说,如果能有人指点一二还是可以在短期内把这些经典算法都过一遍,这番学习可以对机器学习的整体有个基本的理解,从而尽快进入到这个领域。师傅领进门,修行靠个人,接下来就是如何钻进去了,好在现在很多开源库给我们提供了实现的方法,我们只需要构造基本的算法框架就可以了,大家在学习过程中应当尽可能广的学习机器学习的经典算法。 学习资料 至于机器学习的资料网上很多,大家可以找一下,我个人推荐李航老师的《统计机器学习》和周志华老师的《机器学习》这两门书,前者理论性较强,适合数学专业的同学,后者读起来相对轻松一些,适合大多数理工科专业的同学。

管理贝贝 2019-12-02 01:21:46 0 浏览量 回答数 0

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“程序设计 = 算法 + 数据结构”是瑞士计算机科学家Niklaus Wirth于1976年出版的一本书的书名,很快就成了在计算机工作者之间流传的一句名言。斗转星移,尽管新技术方法不断涌现,这句名言依然焕发着无限的生命力,它借助面向对象知识的普及,使数据结构技术更加完善和易于使用。由此,也说明了数据结构在计算机学科中的地位和不可替代的独特作用。 然而,在可视化程序设计的今天,借助于集成开发环境我们可以很方便、快捷地开发部署应用程序,程序设计似乎不再只是计算机专业的人员的专利,很多人以为,只要掌握了几种开发工具就可以成为编程高手了,其实这是一个误区。纵然,我们可以很熟练地掌握一门程序设计语言、熟练地运用各种IDE开发应用程序,但是我们写出的代码是否是优良的。我们的设计是否合理。代码执行是否是高效的。代码风格是否是有美感的。更甚的说我们所写出代码的是否是艺术。 在长达几年的时间内,我总是陷在了一个误区里面:即认为工程能力和算法能力是不相干的两回事,我们似乎可以很轻松地完成一个工程项目,至少我在做一些MIS系统的时候一直都是这么认为的,甚至觉得根本不需要所谓的算法或数据结构。当时一直想不通的是为什么Google、百度这样牛的公司却对ACMer们如此青睐,对于这种招聘的标准感到疑惑不解。为什么他们不在技术(多线程、网络编程、分布式系统等)上做要求,却偏偏只关注这么一小块的算法设计。 我曾经反复地告诉自己“程序设计 = 算法 + 数据结构”在70年代提出是受限于计算机硬件,当时的内存不足、计算能力不强,程序需要设计足够精巧细致。再看当前主流的计算机配置,比70年代的大型机运算能力还要强大,我们好像完全不用担心算法设计的问题。报着这样的想法,我向来都不太重视算法,而且工程中对算法的需求并不多。 只是有一天,我突然发现我只是片面地关注其中一个方面,硬件能力是提升了,但同时人们所面对的信息、数据、运算任务的规模也是极大的膨胀了,而且膨胀的规模比硬件本身运算能力提升的规模还要大很多。算法和数据结构不仅没有贬值,反而比之前那个时代显得更为重要。试想,在互联网迅猛发展的今天,一个中等规模的企业每天所产生的数据量能达到GB级甚至TB级。要处理这样的海量数据不是说单纯的硬件运算能力上来就解决了的,设计优良的算法和数据结构设计能够在1分钟之内完成任务,而一个糟糕的设计则可能需要1个小时的运行。 一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的,这种对数据元素间逻辑关系的描述称为数据结构。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。当然,有些情况下事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。算法则可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤,或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 总的来说,数据结构和算法并不是一门教你编程的课,它们可以脱离任何的计算机程序设计语言,而只需要从抽象意义上去概括描述。说的简单一点,数据结构是一门告诉你数据在计算机里如何组织的课程,而算法是一门告诉你数据在计算机里如何运算的课程,前者是结构学、后者是数学。程序设计就像盖房子,数据结构是砖、瓦,而算法则是设计图纸。你若想盖房子首先必须要有原材料(数据结构),但这些原材料并不能自动地盖起你想要的房子,你必须按照设计图纸(算法)一砖一瓦地去砌,这样你才能拥有你想要的房子。数据结构是程序设计这座大厦的基础,没有基础,无论设计有多么高明,这座大厦不可能建造起来。算法则是程序设计之灵魂,它是程序设计的思想所在,没有灵魂没有思想那不叫程序,只是一堆杂乱无章的符号而已。在程序设计中,数据结构就像物质,而算法则是意识,这在哲学上可以理解为:意识是依赖与物质而存在的,物质是由意识而发展的。双方相互依赖,缺一不可。 当然最经典的数据结构是有限的,包括线性表、栈、队列、串、数组、二叉树、树、图、查找表等,而算法则是琳琅满目的,多种多样的。就好像数据结构是人体的各种组织、器官,算法则是人的思想。你可以用自己的思想去支配你的身体各个可以运动的器官随意运动。如果你想吃苹果,你可以削皮吃,可以带皮吃,只要你愿意,甚至你可以不洗就吃。但无论如何,你的器官还是你的器官,就那么几样,目的只有一个就是吃苹果,而方式却是随心所欲的。这就是算法的灵活性、不固定性。因此可以这样说:数据结构是死的,而算法是活的。 我花了四年时间才走出这个误区,值得庆幸的是不算太晚,而我的梦想是要做一名优秀的架构师,缺乏数据结构和算法的深厚功底,很难设计出高水平的具有专业水准的架构和应用,数据结构和算法则是我实现梦想最坚实的基石。现在,也正是我需要开始沉淀的时刻。程序设计这项伟大的工程,教授于我的将不仅仅是技术这么简单,我期待它能给我以更深的思考与感悟,激发我对生命的热爱,对理想的执着,对卓越的追求。

琴瑟 2019-12-02 01:22:02 0 浏览量 回答数 0

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敢用自己的名字做软件名字的,都有非常强大的自信。比如,垠语言什么的。 awk的命名得自于它的三个创始人姓别的首字母,都是80来岁的老爷爷了。当然也有四个人的组合:流行的GoF设计模式。但对于我这游戏爱好者来说,想到的竟然是三位一体,果然是不争气啊。 它长的很像C,为什么这么有名,除了它强大的功能,我们姑且认为a这个字母比较靠前吧。awk比sed简单,它更像一门编程语言。 打印某一列 下面,这几行代码的效果基本是相同的:打印文件中的第一列。 这可能是awk最常用的功能了:打印文件中的某一列。它智能的去切分你的数据,不管是空格,还是TAB,大概率是你想要的。 对于csv这种文件来说,分隔的字符是,。AWK使用-F参数去指定。以下代码打印csv文件中的第1和第2列。 awk -F "," '{print $1,$2}' file 由此,我们可以看出一个基本的awk命令的组成部分。 一般的开发语言,数组下标是以0开始的,但awk的列$是以1开始的,而0指的是原始字符串。 网络状态统计 本小节,采用awk统计netstat命令的一些网络状态,来看一下awk语言的基本要素。netstat的输出类似于: 其中,第6列,标明了网络连接所处于的网络状态。我们先给出awk命令,看一下统计结果。 netstat -ant | awk ' \ BEGIN{print "State","Count" } \ /^tcp/ \ { rt[$6]++ } \ END{ for(i in rt){print i,rt[i]} }' 输出结果为: State Count LAST_ACK 1 LISTEN 64 CLOSE_WAIT 43 ESTABLISHED 719 SYN_SENT 5 TIME_WAIT 146 下面这张图会配合以上命令详细说明,希望你能了解awk的精髓。 乍一看,好吓人的命令,但是很简单。awk和我们通常的程序不太一样,它分为四个部分。 1、BEGIN 开头部分,可选的。用来设置一些参数,输出一些表头,定义一些变量等。上面的命令仅打印了一行信息而已。 2、END 结尾部分,可选的。用来计算一些汇总逻辑,或者输出这些内容。上面的命令,使用简单的for循环,输出了数组rt中的内容。 3、Pattern 匹配部分,依然可选。用来匹配一些需要处理的行。上面的命令,只匹配tcp开头的行,其他的不进入处理。 4、Action 模块。主要逻辑体,按行处理,统计打印,都可以。 注意点 1、awk的主程序部分使用单引号‘包围,而不能是双引号 2、awk的列开始的index是0,而不是1 例子 我们从几个简单的例子,来看下awk的作用。 1、输出Recv-Q不为0的记录 netstat -ant | awk '$2 > 0 {print}' 2、外网连接数,根据ip分组 netstat -ant | awk '/^tcp/{print $4}' | awk -F: '!/^:/{print $1}' | sort | uniq -c 3、打印RSS物理内存占用 top -b -n 1 | awk 'NR>7{rss+=$6}END{print rss} 4、过滤(去掉)空白行 awk 'NF' file 5、打印奇数行 awk 'a=!a' file 6、输出行数 awk 'END{print NR}' file 这些命令,是需要了解awk的一些内部变量的,接下来我们来介绍。 内置变量 FS 下面的两个命令是等价的 。 awk -F ':' '{print $3}' file awk 'BEGIN{FS=":"}{print $3}' file BEGIN块中的FS,就是内部变量,可以直接指定或者输出。如果你的文件既有用,分隔的,也有用:分割的,FS甚至可以指定多个分隔符同时起作用。 FS="[,:|]" 其他 OFS 指定输出内容的分割符,列数非常多的时候,简化操作。相似命令: awk -F ':' '{print $1,"-",$2,"-",$4}' file awk 'BEGIN{FS=":";OFS="-"}{print $1,$2,$4}' file NF 列数。非常有用,比如,过滤一些列数不满足条件的内容。 awk -F, '{if(NF==3){print}}' file NR 行号,例如,下面两个命令是等价的。 cat -n file awk '{print NR,$0}' file RS 记录分隔标志 ORS 指定记录输出的分隔标志 FILENAME 当前处理的文件名称,在一次性处理多个文件时非常有用 编程语言特性 数学运算 从上面的代码可以看出,awk可以做一些简单的运算。它的语言简洁,不需要显示的定义变量的类型。 比如上面的rt[$6]++,就已经默认定义了一个叫做rt的hash(array?),里面的key是网络状态,而value是可以进行运算的(+-*/%)。 包含一些内置的数学运算(有限) int log sqrt exp sin cos atan2 rand srand 字符串操作 类似其他语言,awk也内置了很多字符串操作函数。它本来就是处理字符串的,所以必须强大。 length(str) #获取字符串长度 split(input-string,output-array,separator) substr(input-string, location, length) 语言特性 awk是个小型的编程语言,看它的基本语法,如果你需要复杂一点的逻辑,请自行深入了解,包括一些时间处理函数: # logic if(x=a){} if(x=a){}else{} while(x=a){break;continue;} do{}while(x=a) for(;;){} # array arr[key] = value for(key in arr){arr[key]} delete arr[key] asort(arr) #简单排序 据说,awk可以胜任所有的文本操作。因为它本身就是一门语言啊。 End 曾经使用awk编写过复杂的日志处理和统计程序。虽然比写sed舒畅了很多,但还是备受煎熬。更加上现在有各种nawk,gawk版本之间的区别,所以业务复杂度一增长,就习惯性的转向更加简洁、工具更全的python。 awk处理一些简单的文本还是极其方便的,最常用的还是打印某一列之类的,包括一些格式化输出。对于awk,要简单的滚瓜烂熟,复杂的耳熟能详,毕竟有些大牛,就喜欢写这种脚本呢。 注明:转载于小姐妹养的狗

剑曼红尘 2020-04-01 11:18:23 0 浏览量 回答数 0

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关于代码注释我的个人看法:报错

kun坤 2020-06-09 11:22:00 0 浏览量 回答数 1

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虽然跨平台的移动APP开发有利有弊。但从业务初创的角度来看,优点应该是大于缺点的。而且,随着对跨平台移动应用需求的不断增长,现在可用的工具和框架数量也已经很可观了。 但选择过多会令人头疼,这就是为什么我们只关注最突出的跨平台移动开发框架的原因:React Native, Flutter, NativeScript, 和Xamarin。 为了让你更深入地了解是什么使这些工具成为2020年软件开发的可选选项,我们将根据以下标准对它们进行打分:社区支持、基于的编程语言、代码可重用性、性能、界面以及使用它们构建的重要应用程序。 React Native Reaction Native是Facebook于2015年发布的开源、跨平台的应用开发框架。作为2013年举办的一场内部黑客马拉松的产物,它已经成为最受欢迎的原生App开发替代方案之一,拥有2043名GitHub贡献者,获得了超过82900 GitHub标星。不断增长的社区认知度使得找到一支可靠且经验丰富的开发团队来承接你的项目变得相对容易。 Learn Once and Write Anywhere 基于React.JS,React Native利用JavaScript(根据2019年Stack Overflow的调查,JavaScript成为了最受欢迎的编程语言),为Android和iOS用户提供真正原生的应用外观和体验。另外,使该框架脱颖而出的是,如果你需要,React Native允许你使用Java、Objective-C或SWIFT编写部分原生模块来顺利处理复杂的操作,如视频播放或图像编辑。 虽然这些组件不能在不同的平台之间共享,并且需要开发人员做更多的工作,但多达90%的React Native代码是可以重用的。很好地表明该框架的座右铭不是“Write Once, Use Anywhere”,而是“learn once, write anywhere”。 就GUI而言,React Native可以提供接近原生的用户体验,这要归功于它使用了Android和iOS的本地控制器。它还使用带有UI元素的ReactJS库,这有助于加快UI设计过程。在开发移动应用程序时,使此框架值得考虑的另一个原因是,它可用在不丢失应用程序状态的情况下对UI进行更改。 另一个使React Native成为2020年跨平台移动开发框架的首选之一,是因为持续的更新,例如近期的版本 0.60 和 0.61 : 多项辅助功能改进。 更清晰、更人性化的开始屏幕。 快速刷新,融合了实时和热重新加载,从而显著加快了开发进程。 如上的Release Note只是React Native适应不断变化的需求其中一个很小的样本。 2020年值得考虑的第二个框架是Flutter。它在Google I/O 2017上宣布,并于2018年发布,对于跨平台的世界来说,它现在仍然是一个“新人”。但尽管如此,它已经获得了超过80500 GitHub星标和绝大多数工程师将其称为2019年Stack Overflow调查中最受欢迎的三个框架之一,Flutter无疑是一股不可忽视的力量。 Dart是如何使Flutter变得独一无二的 Flutter 背后的编程语言是 Dart,谷歌称之为"客户端优化",适合在任何平台上"快速构建应用程序"。它于 2011 年推出,是一种响应式面向对象的语言,被开发者认为相对容易学习,其中原因有二:第一,语法上它借鉴了C/C++ 和 Java; 第二,在官方网站上,您可以找到内容广泛且相当简单的文档。值得一提的是,Dart 附带了大量Flutter 兼容软件包的软件包,允许您使应用程序更加复杂。 lutter的一个主要优势是,它的性能比本文提到的任何其他跨平台移动开发框架都要好。这归功于Dart的编译器和Flutter拥有自己的一套小部件。结果是它能更快、更直接地与平台直接通信,而不需要JavaScript桥(例如,Reaction Native就是这种情况)。说到小部件:通过Flutter的“UI-as-a-code”方法,它们只用DART编写,这就提高了代码的可重用性。 效率与用户体验和界面密不可分。如前所述,Flutter不依赖于一组原生组件,而是利用可视化、结构化、平台性和交互式小部件进行UI的设计,所有这些都由框架的图形引擎呈现。更重要的是,Flutter留下了很大的定制空间,如果你想要设计一个很完美的UI,它是个很好的选择。 说到Flutter的更新,最新的稳定版本是在12月12日发布的,根据官方发布说明,它合并了来自188个贡献者的近2000个pull。例如,版本1.12.13中包括的改进: 重大的API变动。 新功能,例如SliverOpacity小部件和SliverAnimatedList。 修复了崩溃和性能问题。 Beta版中的Web支持。 这不是一个完整的清单,因为Flutter的目标是让每年发布的四个版本中的每一个版本都能为框架的可用性提升一个台阶。 Flutter是一个年轻的跨平台移动应用程序开发框架,所以它没有像React Native受到众多的大公司青睐也是不足为奇的。然而,这并不意味着它不好,截至2019年12月,它也为阿里巴巴、谷歌广告、Groupon等众多公司和业务所采用。 NativeScript 如果你要开始开发你的产品,“React Native”和“Flutter”绝不是唯一的解决方案。在 2020 年初,适合您的企业的替代框架也可能是 NativeScript。 这个开源框架于2015年3月公开发布,并迅速成为广受欢迎的解决方案。例如,在发布后的短短两个月内,它就获得了3000颗GitHub星标,并在Twitter上吸引了1500多名粉丝的关注。到今天为止,市场上已有超过700个插件可供选择。 在使用NativeScript构建跨平台应用程序时,开发人员首先用JavaScript及其超集TypeScript编写代码。然后,将代码库编译成各自平台原生的编程语言。 另外值得一提的是,使用 NativeScript 的开发人员也可以使用第三方库(CocoaPods 和 Android SDK),而无需包装。 与React Native类似,NativeScript允许访问Android和iOS原生API,这对跨平台应用程序有明显的积极影响。然而,不同之处在于,前者需要构建桥接API,而后者(用Progress首席开发者倡导者TJ VanToll的话说是“将所有iOS和Android API注入JavaScript虚拟机”)。与Facebook框架的另一个相似之处在于代码重用,在这两种情况下都可以达到90%。 Xamarin Xamarin开源框架创建于2011年,这使它成为了这个列表中最“古老“的框架,但直到五年前它被微软收购时,它才获得了发展势头。截至今天,它号称拥有超过6万名贡献者的社区。 从技术上讲,要用Xamarin构建跨平台的移动应用,需要很好地掌握.NET和C#两种技术,前者是使用多种语言(包括C#编程语言)、编辑器和库的开发平台。Xamarin用一组工具补充了上述平台,这些工具有助于构建跨平台应用程序,例如库、编辑器扩展和XAML。第二种技术是C#,这是一种面向对象的编程语言,它被认为比JavaScript学习起来稍难。Xamarin利用这种编程语言编写整个应用程序,从后端到原生API,再到业务逻辑。 Xamarin.Native和Xamarin.Forms Xamarin与其他框架的不同之处在于,它提供了两种编译跨平台移动应用的方式:Xamarin Native(也称为Xamarin.Android/iOS)和Xamarin.Forms。前一种方法优先考虑共享业务逻辑,并通过使用本机接口控件实现近乎本机的性能。 后者侧重于共享代码,而不是业务原理,这一方面会导致代码重用比例增加(使用Xamarin,开发人员可以重用高达96%的C#代码),但另一方面这样会降低代码性能。 您可能已经注意到,跨平台移动应用程序的性能和GUI密切相关,所以如果我说Xamarin构建应用程序的两种方法对界面的最终外观有很大影响,我可能不会感到惊讶。 Xamarin.Android/iOS允许开发人员使用原生控件和布局,而Xamarin.Forms基于标准UI元素,允许从单个API设计应用程序,但如果你需要更完美的原生UI,则可能还不够。 2020年跨平台应用程序开发还值得考虑吗? 不论如何,跨平台确实是一个值得考虑和极具前景的方向,特别是我们上面提到的 “React Native”和“Flutter”。 前者是一个成熟而稳定的框架,利用了最流行的编程语言之一,并拥有成熟的大型开发人员社区。后者是一个快速发展的技术,尽管它比React Native年轻的多,它也已经赢得了世界各地许多开发人员的青睐。 但无论您选择的是“React Native”、“Flutter”还是任何其他框架,跨平台方法都一定会为您节省时间和金钱,同时能为你最大限度地扩大市场覆盖范围。 最后,值不值得考虑,最终还是取决于你的业务目标、预算和时限。 来源;:葡萄城官网

问问小秘 2020-04-15 13:30:17 0 浏览量 回答数 0

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

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五步教你如何学习前端开发

云效平台 2019-12-01 21:44:57 7061 浏览量 回答数 4

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Node.js 应该处于技术架构中的哪个位置?

李博 bluemind 2019-12-01 21:47:42 2961 浏览量 回答数 0

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感觉你根本没理解什么是maven。。。我使用中根本没遇到你提到的疑问 jsp编译class是什么鬼。。没看懂,JSP不需要什么编译,这是容器的事情。。就算是你编译好了,你也脱离不了servlet容器,没多大意义。 至于你说的,发布前要把js minify,请问用mvn怎么做? 这根本就不叫事儿。maven搭配NPM和最热的vue前端框架整合在一起搞事,也不算啥事。Java开发的系统和工具,如果连这点扩展性都不到,还配叫Java么,Java还配稳坐编程语言老大的位置么。。你说的东西maven当然支持啦!,看示例配置: <!-- yuicompressor --> <plugin> <groupId>net.alchim31.maven</groupId> <artifactId>yuicompressor-maven-plugin</artifactId> <version>1.3.0</version> <executions> <execution> <phase>package</phase> <goals> <goal>compress</goal> </goals> <configuration> <includes> <include>js/*.js</include> <include>css/*.css</include> <include>activity/**/*.css</include> </includes> <excludes> <exclude>**/*.min.js</exclude> <exclude>**/*-min.js</exclude> </excludes> <encoding>utf8</encoding> <failOnWarning>false</failOnWarning> <nosuffix>true</nosuffix> <force>true</force> <removeIncluded>true</removeIncluded> <linebreakpos>-1</linebreakpos> </configuration> </execution> </executions> </plugin> ant转maven不是分分钟的事情么,这种事情我干的不少,传统的没有任何包管理的全扔lib下的项目,200多个jar,我一天时间就能搞定。maven和某个号称最好的语言的包管理不同,maven对代码没有任何侵入性,代码一行改动都不需要,唯一需要的就是目录结构做轻微调整(甚至不调整也可以)。不存在你说的什么“重写”,真正的0侵入,反正就是不涉及任何代码修改,只需要配置下maven的POM而已。 maven本来就支持自定义目录结构啥的,只不过约定在先,你要不按你约定来也可以啊。 <build> <sourceDirectory>${basedir}/src/main/java</sourceDirectory> <scriptSourceDirectory>${basedir}/src/main/scripts</scriptSourceDirectory> <testSourceDirectory>${basedir}/src/test/java</testSourceDirectory> <outputDirectory>${basedir}/target/classes</outputDirectory> <testOutputDirectory>${basedir}/target/test-classes</testOutputDirectory> ... </build> 如果系统中有很多jar已经招不到maven坐标了,自己给它安一个坐标,上传到私服就能搞定。我在12年之前写的Java代码都是传统方式,没有任何依赖管理。12年后,老项目转maven,轻轻松松毫无障碍。######无论js minify还是jsp编译成class,我都是举例子而已,真正想问的是mvn对编译流程的支持,除了写插件还有哪些?当然你说mvn可以嵌入ant,那我现在ant一套流程都下来了,只是没有mvn那么多功能,感觉没必要换。######你刻意没谈jsp编译成class,证明你不熟,你熟悉js minify,所以给了个插件的例子。我可不可以理解成mvn自定义编译流程必须学怎么写mvn插件?没法像Ant一样把编译流程也可以xml脚本化?######先不看具体内容,补充一下,我说的重写是重写build不是项目,现在项目用ivy管理依赖,并非放到lib什么的###### 要使用Maven最好还是搭建一个Nexus   这样也是为了长远考虑 当然增加dependency的时候也容易些  jsp编译class 这个问题  我感觉你对于JSP 以及 Servlet的生命周期理解的有问题  Maven管理子模块什么的  还是很方便的吧  无非就是多加一些 ######回复 @ManderSY : 我只是拿jsp做个例子而已,而且你这样回答算是逃避问题。如果你改的不是jsp而是controller呢?重启项目发布这个问题我不太想发散开来讨论。总之就是有办法自动化实现平滑重启发布。如果你纠结jsp,那我说个别的方便你理解,发布前要把js minify,请问用mvn怎么做?######回复 @乌龟壳 : 可以接受完全重写的话 完全可以采取前后端分离来做 就没这些问题了######回复 @乌龟壳 : 我个人觉着差别还是很大的 重启服务的成本 以及风险明显比那个高很多######回复 @ManderSY : 而且我只是拿jsp举例方便理解而已。项目的模板引擎不是jsp,而且要打包js那些东西,要干的事情很多。######回复 @ManderSY : 对于一个上线要走流程的环境,预编译jsp只能说影响不大。###### maven的哲学是Convention over Configuration ,建议还是按照maven的标准来,不然还不如就继续用ant,这样的成本还低一些######它的标准要遵守可以,但始终问题要解决,预编译jsp只是我抽象出来方便大家理解的场景而已,实际要做的是真正不预编译跑不起来的功能。###### @南湖船老大 ###### @南湖船老大 我想再明确地说一下场景,不是具体的jsp编译成class什么的,比如我手头上有一个自己开发的模板引擎,我需要 第一步把模板引擎编译出来 第二步用这个编译出来的模板引擎编译*.tmpl文件成java 第三步把java编译成class打包成jar 第四部把jar放到最终的目录 我想咨询的是,类似这些需要自定义化的逻辑,mvn大概是怎样支持的,我只需要一些关键字就好了。比如mvn是否支持直接调用jar,是否可以像ant一样配置一些简单的逻辑等。###### 引用来自“乌龟壳”的评论 @南湖船老大 我想再明确地说一下场景,不是具体的jsp编译成class什么的,比如我手头上有一个自己开发的模板引擎,我需要 第一步把模板引擎编译出来 第二步用这个编译出来的模板引擎编译*.tmpl文件成java 第三步把java编译成class打包成jar 第四部把jar放到最终的目录 我想咨询的是,类似这些需要自定义化的逻辑,mvn大概是怎样支持的,我只需要一些关键字就好了。比如mvn是否支持直接调用jar,是否可以像ant一样配置一些简单的逻辑等。 当然不是问题啦,maven是Java写的,当然有插件机制啦。写个maven插件又不复杂,套路都在那了###### @南湖船老大 通过你的举例,我特意看了mvn的plugin开发的文档,发现maven对自己的定义是 "Maven" is really just a core framework for a collection of Maven Plugins. 所以我想难怪各种自定义逻辑的工具在mvn文档里找不到,原来本来就是要开发的。 看来要考虑下是否值得把Ant那套编译逻辑用mvn插件的方式重构出来,这样就能用上mvn了。 说真的Ant和Ivy太老了,很多东西实现得不好,不知道maven怎样。 谢谢。######回复 @南湖船老大 : 好的######回复 @乌龟壳 : nexus,jfrog都可以的,都有web界面,很方便管理(主要是配置权限和代理仓库地址)。一次配置后后面就不用再管了######回复 @南湖船老大 : 就是你说的私有repo啊,mvn私源,公司内项目间共享的源,不能开放出去的######回复 @乌龟壳 : 不太理解你这个需求是什么###### @南湖船老大 对了,你知不知道maven是否有只需要http/ftp和文件目录结构就能部署出来的repo,我不需要web界面去管理,手工即可。

montos 2020-06-01 09:50:12 0 浏览量 回答数 0
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