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作用域链的作用是保证对执行环境有权访问的所有变量和函数的有序访问,通过作用域链,我们可以访问到外层环境的变量和 函数。 作用域链的本质上是一个指向变量对象的指针列表。变量对象是一个包含了执行环境中所有变量和函数的对象。作用域链的前 端始终都是当前执行上下文的变量对象。全局执行上下文的变量对象(也就是全局对象)始终是作用域链的最后一个对象。 当我们查找一个变量时,如果当前执行环境中没有找到,我们可以沿着作用域链向后查找。 作用域链的创建过程跟执行上下文的建立有关....

剑曼红尘 2020-04-03 15:17:37 0 浏览量 回答数 0

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尾调用指的是函数的最后一步调用另一个函数。我们代码执行是基于执行栈的,所以当我们在一个函数里调用另一个函数时,我们会保留当前的执行上下文,然后再新建另外一个执行上下文加入栈中。使用尾调用的话,因为已经是函数的最后一步,所以这个时候我们可以不必再保留当前的执行上下文,从而节省了内存,这就是尾调用优化。但是 ES6 的尾调用优化只在严格模式下开启,正常模式是无效的。

剑曼红尘 2020-04-07 20:53:47 0 浏览量 回答数 0

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变量提升的表现是,无论我们在函数中何处位置声明的变量,好像都被提升到了函数的首部,我们可以在变量声明前访问到而不会报错。 造成变量声明提升的本质原因是 js 引擎在代码执行前有一个解析的过程,创建了执行上下文,初始化了一些代码执行时需要用到的对象。当我们访问一个变量时,我们会到当前执行上下文中的作用域链中去查找,而作用域链的首端指向的是当前执行上下文的变量对象,这个变量对象是执行上下文的一个属性,它包含了函数的形参、所有的函数和变量声明,这个对象的是在代码解析的时候创建的。这就是会出现变量声明提升的根本原因。

剑曼红尘 2020-04-04 10:40:45 0 浏览量 回答数 0

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多任务的运行环境提供了一个基本机制让上层应用软件来控制/反馈真实的/离散的外部世界,从宏观上可以看作单个CPU执行单元上同时执行多个任务,微观上看,CPU快速地切换任务来执行。Rhino实时操作系统支持多任务机制。 每个任务都具有上下文(context),上下文context是指当任务被调度执行的时候此任务能看见的CPU资源和系统资源,当发生任务切换的时候,任务的上下文被保存在任务控制块(ktask_t)中,这些上下文包括当前任务的CPU指令地址(PC指针)、当前任务的栈空间、当前任务的CPU寄存器状态等。 任务管理功能的相关源码位于:/kernel/rhino/core/目录中。 头文件内容包含如下: #include <aos/aos.h> #include <aos/kernel.h> #include "k_task.h"

剑曼红尘 2020-03-26 21:33:17 0 浏览量 回答数 0

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js事件监听中传递匿名函数与具名函数的区别,都是内存地址引用,但是结果不一样

a123456678 2019-12-01 20:19:12 1060 浏览量 回答数 1

问题

如何在当前shell的上下文中执行Ruby系统调用

小六码奴 2019-12-01 19:37:33 337 浏览量 回答数 1

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# flask中的信号blinker 信号主要是让开发者可是在flask请求过程中定制一些行为。 或者说flask在列表里面预留了几个空列表,在里面存东西。 简言之,信号允许某个'发送者'通知'接收者'有事情发生了 @before_request有返回值,blinker没有返回值 # 10个信号 request_started = _signals.signal('request-started') #请求到来前执行 request_finished = _signals.signal('request-finished') #请求结束后执行 before_render_template = _signals.signal('before-render-template') #模板渲染前执行 template_rendered = _signals.signal('template-rendered') #模板渲染后执行 got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception') #请求执行出现异常时执行 request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down') #请求执行完毕后自动执行(无论成功与否) appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down') #请求上下文执行完毕后自动执行(无论成功与否) appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed') #请求app上下文push时执行 appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped') #请求上下文pop时执行 message_flashed = _signals.signal('message-flashed')#调用flask在其中添加数据时,自动触发

珍宝珠 2019-12-02 03:20:29 0 浏览量 回答数 0

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共享库被编译为与位置无关的代码。这意味着与可执行文件不同,地址不是固定的,而是在动态链接期间确定的。 从软件工程的角度来看,最好的方法是使用对象(结构)表示所有数据并避免使用全局变量(此类数据结构通常称为“上下文”)。然后,所有API函数都使用一个上下文参数,该参数允许您在同一过程中具有多个上下文。

祖安文状元 2020-01-07 14:24:12 0 浏览量 回答数 0

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(1)高并发、任务执行时间短的业务,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换 (2)并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看:   a)假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以适当加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务   b)假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算密集型任务,这个就没办法了,和(1)一样吧,线程池中的线程数设置得少一些,减少线程上下文的切换 (3)并发高、业务执行时间长,解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步,增加服务器是第二步,至于线程池的设置,设置参考(2)。最后,业务执行时间长的问题,也可能需要分析一下,看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。

天雷henry 2019-12-02 01:49:33 0 浏览量 回答数 0

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pyton多线程严格来说并不是真正的多线程,而是基于GIL全局解释锁进行上下文切换。 线程1,GIL锁定,执行100k 解锁线程1 切到到线程2.GIL锁定,执行100k 就是重复上边的操作。 python的话建议用协程,gevent第三方不错。协程是基于程序级的代码级切换,本身有自己的寄存器。进行上下文切换。 本身只占一个线程。但是只能利用一个cpu核。如果要高性能历用。一般会采用多进程+协程。

游客aasf2nc2ujisi 2019-12-02 03:09:41 0 浏览量 回答数 0

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# a、简单来说,falsk上下文管理可以分为三个阶段:   1、'请求进来时':将请求相关的数据放入上下问管理中   2、'在视图函数中':要去上下文管理中取值   3、'请求响应':要将上下文管理中的数据清除 # b、详细点来说:   1、'请求刚进来': 将request,session封装在RequestContext类中 app,g封装在AppContext类中 并通过LocalStack将requestcontext和appcontext放入Local类中   2、'视图函数中': 通过localproxy--->偏函数--->localstack--->local取值   3、'请求响应时': 先执行save.session()再各自执行pop(),将local中的数据清除

珍宝珠 2019-12-02 03:20:28 0 浏览量 回答数 0

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您必须提供测试功能的上下文。最好的方法是与工厂合作。有关如何执行此操作的绝佳说明是:http : //alanpryorjr.com/2019-05-20-flask-api-example/。如果您有一个应用程序和一个数据库夹具,则可以在测试功能中使用它: from test.fixtures import app, db def test_get_total_book_price(self, db): id = 1 response = Book.get_total_book_price(id) if not response: self.assertEqual(response, False) self.assertEqual(response, True) 是的,唯一的区别是函数调用中的* db *。我不能说为什么您的其他测试仍然有效。我最好的猜测是,失败的测试是在测试上下文被破坏之后执行的。最好每次都清楚地了解您的应用上下文。 如果其他所有操作失败(并且您可以通过正确的数据库连接访问您的应用),则可以使用以下方法手动推送上下文: from foo import app def test_get_total_book_price(self, app): app.app_context().push() id = 1 response = Book.get_total_book_price(id) if not response: self.assertEqual(response, False) self.assertEqual(response, True) 我想强调,您应该使用工厂进行测试。 参考:https : //flask.palletsprojects.com/en/1.0.x/appcontext/ 回答来源:stackoverflow

is大龙 2020-03-23 21:23:39 0 浏览量 回答数 0

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java如何实现“自旋”

蛮大人123 2019-12-01 20:05:06 1338 浏览量 回答数 2

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.开始之前先明确一下with机制 1.类包函数__enter__()和__exit__()函数,即是可以被上下文管理的类 __enter__用来执行with时的方法,__exit__返回对象给with的as 对象 2.通过函数实现要用到contextmanager装饰器与yield关键字 一、通过类来实现支持whith上下文管理功能 二、通过函数yield关键字实现

天枢2020 2020-03-13 18:35:31 0 浏览量 回答数 0

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PHP不是一行一行去解析然后执行的,如果这样上下文根本无法绑定起来。是一个文件一个文件去解析的。像你这样一个文件没有解析成功,那么这整个文件的代码都无法执行的。 你可以放在 include 的文件里面将你的 sdfsdf 放里面看看。要保证主文件是可编译通过的,再试试<?php error_reporting(0);PS:不是PHP没有执行是你写的代码没有执行。

落地花开啦 2019-12-02 02:53:50 0 浏览量 回答数 0

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如果是中文问题的话,只在mysqldump以及导入的时候使用 --default-character-set指定字符集。 其实只要保证上下文环境一样一般是不会有问题的,比如你windows的机器给linux机器mysql权限之后,在linux服务器上用命令行执行mysqldump,然后再命令行导入,切忌不要在windows上用GUI工具导出拿去Linux上执行。 最后一点,mysql的版本请保证一致

落地花开啦 2019-12-02 01:45:36 0 浏览量 回答数 0

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上下文管理器允许你在有需要的时候,精确地分配和释放资源。 使用上下文管理器最广泛的案例就是with语句了。 想象下你有两个需要结对执行的相关操作,然后还要在它们中间放置一段代码。 上下文管理器就是专门让你做这种事情的。举个例子: with open('some_file', 'w') as opened_file: opened_file.write('Hola!') 上面这段代码打开了一个文件,往里面写入了一些数据,然后关闭该文件。如果在往文件写数据时发生异常,它也会尝试去关闭文件。上面那段代码与这一段是等价的: file = open('some_file', 'w') try: file.write('Hola!') finally: file.close() 当与第一个例子对比时,我们可以看到,通过使用with,许多样板代码(boilerplate code)被消掉了。 这就是with语句的主要优势,它确保我们的文件会被关闭,而不用关注嵌套代码如何退出。 上下文管理器的一个常见用例,是资源的加锁和解锁,以及关闭已打开的文件(就像我已经展示给你看的)。 让我们看看如何来实现我们自己的上下文管理器。这会让我们更完全地理解在这些场景背后都发生着什么。

montos 2020-04-16 21:43:15 0 浏览量 回答数 0

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报错是找不到class,应该是你放在$TOMCAT_HOME/lib下的驱动包没有在类路径下(当然前提是你已经放了这个驱动包)。exec执行需要指定上下文路径到tomcat的bin目录还有环境变量什么的。我自己的经验是自己单独写个sh(你windows上就是bat),先cd到bin下设置好JAVA_HOME什么的必须的环境变量再去执行startup。而你JAVA程序只是执行你自己写的脚本,这样只要保证你的脚本能正常运行,一般比较少出问题,Java代码也不需要知道那么多细节。

落地花开啦 2019-12-02 02:21:57 0 浏览量 回答数 0

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您可以使用缓存或持久功能缓存流数据,如下所示dstream.persist()仅在您多次使用流时才执行此操作。对于reducebywindow和reducebyKeyandWindow操作,这是自动完成的。在流工作中,为了保持工作正常运行,您需要启动spark流上下文并启动此上下文val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))// your logic goes heressc.start()如果您的工作在运行几个小时后被杀死(并且您的群集已经过kerborized),那么请检查kerberos门票是否即将到期。这可能导致长时间运行的作业失败。编辑:注意:如果您正在专门讨论结构化流媒体。不支持缓存流数据集。

社区小助手 2019-12-02 01:46:28 0 浏览量 回答数 0

问题

spring 实现ApplicationContextAware 具体过程是怎么执行的

a123456678 2019-12-01 20:25:16 1298 浏览量 回答数 1

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用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。 执行add算子,形成dag图输入dagscheduler,按照add之间的依赖关系划分stage输入task scheduler。 task scheduler会将stage划分为task set分发到各个节点的executor中执行。

珍宝珠 2019-12-02 03:06:11 0 浏览量 回答数 0

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实现一个新的上下文管理器的最简单的方法就是使用 contexlib 模块中的 @contextmanager 装饰器。 下面是一个实现了代码块计时功能的上下文管理器例子: import time from contextlib import contextmanager @contextmanager def timethis(label): start = time.time() try: yield finally: end = time.time() print('{}: {}'.format(label, end - start)) # Example use with timethis('counting'): n = 10000000 while n > 0: n -= 1 在函数 timethis() 中,yield 之前的代码会在上下文管理器中作为 __enter__() 方法执行, 所有在 yield 之后的代码会作为 __exit__() 方法执行。 如果出现了异常,异常会在yield语句那里抛出。 下面是一个更加高级一点的上下文管理器,实现了列表对象上的某种事务: @contextmanager def list_transaction(orig_list): working = list(orig_list) yield working orig_list[:] = working 这段代码的作用是任何对列表的修改只有当所有代码运行完成并且不出现异常的情况下才会生效。 下面我们来演示一下: >>> items = [1, 2, 3] >>> with list_transaction(items) as working: ... working.append(4) ... working.append(5) ... >>> items [1, 2, 3, 4, 5] >>> with list_transaction(items) as working: ... working.append(6) ... working.append(7) ... raise RuntimeError('oops') ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 4, in <module> RuntimeError: oops >>> items [1, 2, 3, 4, 5] >>>

哦哦喔 2020-04-17 16:27:14 0 浏览量 回答数 0

问题

【漏洞公告】CVE-2017-8487 :Microsoft Windows OLE 远程代码执行漏洞

正禾 2019-12-01 22:06:11 2474 浏览量 回答数 0

问题

GNU glibc栈缓冲区溢出漏洞

chinawxl 2019-12-01 19:36:52 1126 浏览量 回答数 1

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您需要使用参考资料来获取int数组;但是,您正在使用系统资源,其中仅包括标准的Android资源(例如,可通过访问的资源android.R.array.*)。要获得自己的资源,您需要通过您的上下文之一访问资源。 例如,所有活动都是上下文,因此在活动中可以执行以下操作: Resources r = getResources(); int[] bases = r.getIntArray(R.array.UserBases); 这就是为什么传递Context通常很有用的原因;您将需要它来获取应用程序的资源。

LiuWH 2020-01-24 18:29:05 0 浏览量 回答数 0

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this和执行函数的上下文有关系,直接$('..>li').mouseover绑定事件就好了,可以不用each循环添加事件,

吴孟桥 2019-12-02 02:32:40 0 浏览量 回答数 0

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相关知识点: 事件队列是一个存储着待执行任务的队列,其中的任务严格按照时间先后顺序执行,排在队头的任务将会率先执行,而排在队尾的任务会最后执行。事件队列每次仅执行一个任务,在该任务执行完毕之后,再执行下一个任务。执行栈则是一个类似于函数调用栈的运行容器,当执行栈为空时,JS 引擎便检查事件队列,如果不为空的话,事件队列便将第一个任务压入执行栈中运行。 回答: 因为 js 是单线程运行的,在代码执行的时候,通过将不同函数的执行上下文压入执行栈中来保证代码的有序执行。在执行同步代码的时候,如果遇到了异步事件,js 引擎并不会一直等待其返回结果,而是会将这个事件挂起,继续执行执行栈中的其他任务。当异步事件执行完毕后,再将异步事件对应的回调加入到与当前执行栈中不同的另一个任务队列中等待执行。任务队列可以分为宏任务对列和微任务对列,当当前执行栈中的事件执行完毕后,js 引擎首先会判断微任务对列中是否有任务可以执行,如果有就将微任务队首的事件压入栈中执行。当微任务对列中的任务都执行完成后再去判断宏任务对列中的任务。 微任务包括了 promise 的回调、node 中的 process.nextTick 、对 Dom 变化监听的 MutationObserver。 宏任务包括了 script 脚本的执行、setTimeout ,setInterval ,setImmediate 一类的定时事件,还有如 I/O 操作、UI 渲 染等。

剑曼红尘 2020-04-05 21:39:24 0 浏览量 回答数 0

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区别: 地址空间和其它资源(如打开文件):进程之间相互独立,同一进程的各线程之间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。 通信:进程间通信 IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性。 调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。 在多线程操作系统中,进程不是一个可执行的实体。 使用场景: 同时操作一个对象的时候,比如操作的是一个全局变量,我用线程,因为全局变量是所有线程共享的。

珍宝珠 2019-12-02 03:24:00 0 浏览量 回答数 0

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任务一般可分为:CPU密集型、IO密集型、混合型,对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池,CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1。 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销。IO密集型任务 可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时候去处理别的任务,充分利用CPU时间。混合型任务 可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务,然后分别用不同的线程池去处理。 只要分完之后两个任务的执行时间相差不大,那么就会比串行执行来的高效。 因为如果划分之后两个任务执行时间相差甚远,那么先执行完的任务就要等后执行完的任务,最终的时间仍然取决于后执行完的任务,而且还要加上任务拆分与合并的开销,得不偿失。

ccx_rw 2019-12-02 03:08:27 0 浏览量 回答数 0

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主要包括散步1、下载配置、2、初始化上下文、3、启动Spring boot程序主要在Main函数中的Run方法。1、@SpringBootApplication加载配置,创建侦听器对象SpringApplicationRunListener ,侦听事件2、初始化ApplicationContext参数,Spring容器装载Bean到ApplicationContext3、Spring容器中找出ApplicationRunner和CommandLineRunner接口的实现类并依次执行4、运行程序。

徐雷frank 2019-12-02 01:42:27 0 浏览量 回答数 0
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