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多语种多行业预训练数据集
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Error code: DatasetGenerationError Exception: CastError Message: Couldn't cast text: string alnum_ratio: double avg_line_length: double char_rep_ratio: double max_line_length: int64 num_words: int64 quality_score: double special_char_ratio: double industry_type: string -- schema metadata -- pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 1386 to {'text': Value(dtype='string', id=None), 'alnum_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'avg_line_length': Value(dtype='float64', id=None), 'char_rep_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'flagged_words_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'max_line_length': Value(dtype='int64', id=None), 'num_words': Value(dtype='int64', id=None), 'perplexity': Value(dtype='float64', id=None), 'quality_score': Value(dtype='float64', id=None), 'special_char_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'word_rep_ratio': Value(dtype='float64', id=None), '_id': Value(dtype='int64', id=None), 'industry_type': Value(dtype='string', id=None)} because column names don't match Traceback: Traceback (most recent call last): File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1362, in compute_config_parquet_and_info_response fill_builder_info(builder, hf_endpoint=hf_endpoint, hf_token=hf_token, validate=validate) File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 574, in fill_builder_info ) = retry_validate_get_features_num_examples_size_and_compression_ratio( File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 493, in retry_validate_get_features_num_examples_size_and_compression_ratio validate(pf) File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 531, in validate raise TooBigRowGroupsError( worker.job_runners.config.parquet_and_info.TooBigRowGroupsError: Parquet file has too big row groups. First row group has 477532717 which exceeds the limit of 300000000 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1997, in _prepare_split_single for _, table in generator: File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 688, in wrapped for item in generator(*args, **kwargs): File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/parquet/parquet.py", line 93, in _generate_tables yield f"{file_idx}_{batch_idx}", self._cast_table(pa_table) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/parquet/parquet.py", line 71, in _cast_table pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2302, in table_cast return cast_table_to_schema(table, schema) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2256, in cast_table_to_schema raise CastError( datasets.table.CastError: Couldn't cast text: string alnum_ratio: double avg_line_length: double char_rep_ratio: double max_line_length: int64 num_words: int64 quality_score: double special_char_ratio: double industry_type: string -- schema metadata -- pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 1386 to {'text': Value(dtype='string', id=None), 'alnum_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'avg_line_length': Value(dtype='float64', id=None), 'char_rep_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'flagged_words_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'max_line_length': Value(dtype='int64', id=None), 'num_words': Value(dtype='int64', id=None), 'perplexity': Value(dtype='float64', id=None), 'quality_score': Value(dtype='float64', id=None), 'special_char_ratio': Value(dtype='float64', id=None), 'word_rep_ratio': Value(dtype='float64', id=None), '_id': Value(dtype='int64', id=None), 'industry_type': Value(dtype='string', id=None)} because column names don't match The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1375, in compute_config_parquet_and_info_response parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet( File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 990, in stream_convert_to_parquet builder._prepare_split( File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1884, in _prepare_split for job_id, done, content in self._prepare_split_single( File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2040, in _prepare_split_single raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset
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放心这是个好事,因为这让 CUE 更好理解而且能表示更多东西.这让我们能在同一个文件中定义类型,进行约束和生成数据,也意味着定义类型对人类思考然后实现它都将变得更容易.
虽然你可能更熟悉类型(type)和数据(data),大多数语言不会把约束条件(constraint)或者校验(validation)作为首要概念. 但是 CUE 恰恰相反,用 约束条件(constraint)来管理值的规则或限制,像其他所有的实体一样,它存在于结构和具体数值中间.
CUE 的最佳实践让我们从范围比较大的结构开始,然后逐渐限制,一直到具体的实体结束.
一开始都是从很小的结构定义,然后最终将它们改造成复杂的实体.
要理解 CUE 最重要的概念之一是 数值不能被概念,在 CUE 中没有重载或重写的概念.
写代码或组织代码的方式都会影响值的变化,这样做的原因是为了维护性和可理解,同时这也是 CUE 的哲学所要求的.
当你在你的配置中找数值在哪里设置的时候,你就会发现其实这很有用.
CUE 不仅仅确保那个值是你设置的,而且会告诉你在哪里设置的,如果发生冲突,也会告诉你冲突的地方.
CUE 允许字段被定义多次,只要保持一致的就没问题.
使用这些属性对于在一个地方定义结构,然后在另一个地方定义约束,构建配置 以及确保一个字段没有在不同地方错误地设置为不同的值很有用.
definition 是 CUE 定义结构的方法,它和 struct 有些不同的规则.
CUE 支持设置值的默认值或指定字段是可选的.
没有包含所有字段的数据,可以成为不完全的值,CUE 将不会导出未完成的值,而会返回错误.
相反的,完全的值是那些所有字段都被指定的数据.
开放表示 struct 可以被扩展,而封闭表示不能被扩展.
默认情况下,struct 是开放的,而 definition 是封闭的.
CUE 也支持让我们显式地做相反的声明.
在 CUE 中,推荐从很小的定义开始逐渐构建值,让一些结构定义能重用,可以通过嵌套实现定义.
CUE 的合并系统涉及到值,结构和约束条件,但不会考虑顺序或者在哪个文件中.
简单的说,合并只是组合,交换,而且是幂等的.
CUE 是图灵非完备的,意味着不像是通常意义的语言.你只提供值,类型,定义和约束条件,然后 CUE 会告诉你写的是不是正确. 这是有意为之的,而且是基于 Google 多年在管理配置的经验.
术语和类型化结构性的语法(管理大规模配置)
逻辑和函数式编程语言(各种部分,像是对不变性的理解)
CUE 开始于 Go 的一个分支,目的是为了简化作为新语言的启动, Marcel 在 Google 也是 Go 团队的成员,有很多哲学思想也被延续了下来: | 0.862312 | 47.208333 | 0.017794 | 0 | 140 | 299 | 774.1 | 4.113281 | 0.147396 | 0 | 200,200,002,226 | 计算机编程_代码 |
写一篇关于最佳实践的文章是十分困难的事情.你们将要读到的内容是显而易见,但是明智的做法.
然而,多年来在网上浏览并查看其他开发者提交的代码的经历告诉我,想要在网络的编程环境中找到一定的常识是几乎不可能的事,并且一旦你身处于一个项目中时,随着 deadline 的步步逼近,"做明智且有逻辑的事"就会在优先级列表中被推得越来越远.
所以,我决定创作这篇文章更简单地让你了解,什么是最佳实践,以及我这么多年积累的优秀建议.其中大部分都来之不易(通过实验等方法得到的).记住下面给出的建议,让它们成为你大脑的一部分,这是一个快速有效的方法帮助你不用考虑太多就能接受这些建议.我相信你一定会发现与你的想法不一致的地方,这是好事 - - 你应该质疑读到的东西,然后努力找到更好的解决方法.不过,我发现遵循下面这些原则可以使我成为一名更有效率的开发者,也方便了其他开发者在我的工作基础上进行后续开发.
下面是本文的组织结构:
一种很简单但又很可怕的情况是你经常会在 JavaScript 中碰到像 x1,fe2 或者 xbqne 的变量名,或者 - - 另一种极端命名 - - 像incrementorForMainLoopWhichSpansFromTenToTwenty 或者createNewMemberIfAgeOverTwentyOneAndMoonIsFull 这样的变量名.
这种命名没有任何意义 - - 好的变量和函数命名应该易于理解,并告知它的作用 - - 不多也不少.还有一个需要避免的陷阱是在命名中将数值与功能结合.由于合法饮酒年龄因国家而异,isLegalDrinkingAge() 就比 isOverEighteen() 更加适合,除了饮酒外,还有其他事情也是一样需要考虑年龄限制的.
匈牙利命名法是一种值得采用的不错的命名方案(还有一些其他的命名方案可以考虑),优势在于你知道应该怎样去命名,而不仅仅知道它是什么名字.
举个例子,如果你有一个名为 familyName 的变量,它是一个字符串,那么根据 "匈牙利命名法" 你应该将其写为 sFamilyName.一个名为 member 的对象可被写为 oMember,一个名为 isLegal 的布尔对象可被写为 bIsLegal.在某些情况下,这种命名信息量很大,但在某些情况下又似乎额外开销太大,这取决于你是否选择使用它.
保持英文也是一个好主意.编程语言都使用英文,所以为何不把这个作为你代码逻辑中的一环呢.调试一段时间的韩语与斯洛文尼亚语代码后,我向你保证这对于一名非母语者来说的确不是一件有趣的事.
把你的代码当成叙事.如果你可以一行一行地阅读并理解它在讲述什么,说明你做的不错.如果你需要使用画板来理清逻辑流程,那么你的代码还需要再优化一下.如果你想要对比一个真实的世界,试着去阅读 Dostojewski(俄国作家)的作品吧 - - 看见写有 14 个俄罗斯名字的一页后,我完全迷茫了,其中有 4 个都是假名.不要写出那样的代码 - - 虽然那样看起来更像艺术而非产品,但并不是一件好事.
全局变量和函数名是一个非常糟糕主意.因为页面中的每个 JavaScript 文件都在同一个范围内运行.如果你的代码中有全局变量或者函数,后面脚本中包含的相同变量和函数名将会覆盖你的全局变量或函数.
下面是几个避免使用全局变量的变通方法 - - 现在我们一个个展示它们.如果你有三个函数和一个变量,就像这样:
你可以使用一个对象字面量来保护它们不被重写:
但我们可以简单地使用一个匿名函数包含所有事物并通过这种方式保护此域.同样意味着你不需将语法从 function name() 转换为
继续,这样改进仍有问题.这些方法与变量对于外界来说都不再可用.如果你想让它们可用,需要在一个 return 代码块里包含你想要让其变成 public 的事物:
在链接两个方法和改变语法方面,这几乎把我们带回了起点.因此我更喜欢像下面一样(我赋予其"展示性模块化"称号): | 0.87093 | 105.5625 | 0.003571 | 0 | 232 | 392 | 874.6 | 4.117188 | 0.155713 | 0 | 200,200,002,995 | 计算机编程_代码 |
2020年少儿编程持续洗牌,萌贝臣少儿编程凭何脱颖而出?
AI爆发催生编程人才需求,少儿编程成全球主流
如今,人工智能(AI)正在以前所未有的速度发展.全球顶尖的IT和互联网公司纷纷加大对人工智能领域的投入,包括Google,Facebook,微软等.同时,人工智能被广泛应用于人脸识别,图像识别,语音识别,数据分析,物品检测和归类等场景中.据IDC和Forrester的调查和预测,未来至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能.普华永道调研也预测,到2030年,人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元.
随着人工智能领域的爆发性发展,市场对高端人才的需求愈加迫切,对编程人才的培养也越加重视.但当前的教学模式很难达到时代的要求,新技术人才面临刚出高校门就与当前社会脱节的困境,编程教育提前势在必行.
于是,为2030年准备的教育 - - 少儿编程教育,走上了国际科技教育的舞台.
如今,全球范围内儿童编程教育已经是一个主流 ,全球已有24个国家将编程纳入基础教育体系.美国投资 40 亿美元开展编程教育, 鼓励孩子学习编程;日本从2012年前就开始在中小学普及编程教育;新加坡将编程作为中小学生的考试科目;欧洲16国将编程纳入教学体系;2017年,中国国务院明确指出将逐步开展全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育.
到目前为止,少儿编程行业市场规模约为30-40亿元,用户规模约1550万.但据"2017-2023 年中国少儿编程市场分析预测研究报告"显示,当前中国大陆少儿编程渗透率很低,仅为0.96%,且80后,90后的年轻父母更注重孩子创新力,逻辑思维等综合素质的培养,为少儿编程买单消费的意愿较高,反映出少儿编程市场需求缺口非常大,行业发展前景非常广阔.
未来在全球AI高速发展,政策加持和市场需求驱动的趋势下,行业规模将在5年内达到300亿元.
机遇下的挑战:2020年少儿编程持续洗牌
随着国家持续推进AI与科学教育的发展,以及大量资本的入场,少儿编程教育市场呈火热趋势,根据公开数据,目前市场上有超过200家少儿编程公司,并且这一趋势在2020年很可能依旧延续.
另据微热点数据显示,2019年"少儿编程"在全网共计产生41.59万条相关信息.从全网信息走势图中可以看出,相关信息量在2019年整体呈现上升趋势,可见少儿编程热度之高.
但机遇往往与挑战并存.在少儿编程行业高速发展的过程中,出现了三个明显的痛点:获客成本高,评价无标准和课程同质化严重.少儿编程行业距离真正的良性发展,估计还有很长的一段路要走.
近年来,少儿编程行业一直在洗牌过程中,2020年,洗牌还会继续.一方面,资本日趋理性,创业者和投资人更加理性地看待这个行业,不再轻易盲目投资;另一方面,商业模式得到验证持续健康发展的优良公司将会跑出,淘汰劣币,整个行业会回到一个激浊扬清的状态.
总结来说,编程企业或者编程行业的发展,最终考验和需要的还是企业的自造血能力以及持续盈利的能力.
萌贝臣少儿编程应趋势而生,直击行业痛点领跑少儿编程赛道
随着少儿编程教育赛道竞争的逐渐白热化,部分优秀的品牌在市场洗牌中脱颖而出,乘着风口,一举成为编程教育行业的"优等生".
萌贝臣少儿编程就是其中一员.它诞生于风口之下,致力于服务4-16岁中国少儿编程教育.在鱼龙混杂的编程教育市场,萌贝臣少儿编程直击行业痛点领跑少儿编程赛道.
首先,目前市场上的课程整体同质化严重,缺乏核心竞争力,但萌贝臣少儿编程凭借自研创新课程,充满趣味的教学体验,提供丰富的项目与赛事经验和全面提升孩子能力的教育理念得到广大儿童和青少年的喜欢,以及众多家长的认可.
考虑到不同年龄段的孩子,萌贝臣少儿编程开发了编程四大课程体系,并设计成阶梯升级结构,层层引导孩子深入学习.
萌贝臣少儿编程的四大编程课程体系(来源:萌贝臣少儿编程)
萌贝臣少儿编程的编程课程呈阶梯升级结构(来源:萌贝臣少儿编程)
本着"趣味教学,未来无限"的教育理念,萌贝臣少儿编程研发的编程课,集趣味与多样化于一身.通过图形化等形式编程课,孩子们可以创作出充满奇思妙想的学科游戏,应用,动画,互动故事等作品,全方位锻炼逻辑思维能力,任务拆解能力,跨学科结合能力,审美能力和团队协作能力等综合素养.同时,孩子们的语言表达,数学计算,几何逻辑,空间想象和自我认知能力也在学习过程中得以快速提高.
除了自研课程,萌贝臣少儿编程还拥有雄厚的师资力量,通过严格选拔优质教师,保证孩子编程课的质量.在萌贝臣少儿编程的教研团队中,不乏毕业于清华,交大等优质高校,有着多年实际教研经验的教研人员.
其次,在少儿编程行业评价无标准的现状下,萌贝臣少儿编程背靠实力雄厚的上海澎萌信息科技有限公司,得到多方权威机构认证,并通过考试评测,开展项目与参与赛事等多元考核平台,让学生考核更客观,树立一个良好的行业典范.
萌贝臣少儿编程的权威认证机构(来源:萌贝臣少儿编程)
最后,在行业获客成本高的痛点下,萌贝臣少儿编程开拓了在线教育的场景,增加了整校输出的加盟模式,不仅降低了获客成本,提高了企业的自造血能力,还为了让更多孩子受益于少儿编程教育,提高了青少年整体的编程能力,推动我国编程行业的发展.
通过萌贝臣少儿编程智能在线教学平台,可在特殊情况下(如疫情)实现云课堂.教师在线教学辅导,孩子在家上课,不用担心天气状况和人身安全,家长免接送,省时省心安心.在老师在线教学的过程中,家长有空的话,还可以与孩子一起听课,便于掌握孩子学习的内容,有利于针对性地帮助孩子进行课后复习,巩固知识.
而对于有志于推广少儿编程的人来说,可以依托在萌贝臣少儿编程"整校输出模式"下,实现经验复制,快速成功开店.萌贝臣少儿编程将通过"10+1全面支持"让加盟商运营无忧,助力加盟商解决核心难题,普及编程教育,让更多地区的孩子得到线下编程教育的机会.
萌贝臣少儿编程加盟的"10+1全面支持"(来源:萌贝臣少儿编程)
结语:
当资本的热潮退去,才知道少儿编程市场谁在裸泳,时间会验证真正努力做好少儿编程教育的企业.希望未来的少儿编程行业,能有越来越多像萌贝臣少儿编程这样的优秀企业出现,脚踏实地,一起为培养更多科技人才而奋斗.
免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据. | 0.896234 | 81.3125 | 0.015426 | 0 | 205 | 632 | 1,469 | 4.160156 | 0.147194 | 0.004129 | 200,200,019,665 | 计算机编程_代码 |
ECMAScript 6.0(以下简称 ES6)是 JavaScript 语言的下一代标准,已经在 2015 年 6 月正式发布了.它的目标,是使得 JavaScript 语言可以用来编写复杂的大型应用程序,成为企业级开发语言.
一个常见的问题是,ECMAScript 和 JavaScript 到底是什么关系?
要讲清楚这个问题,需要回顾历史.1996 年 11 月,JavaScript 的创造者 Netscape 公司,决定将 JavaScript 提交给标准化组织 ECMA,希望这种语言能够成为国际标准.次年,ECMA 发布 262 号标准文件(ECMA-262)的第一版,规定了浏览器脚本语言的标准,并将这种语言称为 ECMAScript,这个版本就是 1.0 版.
该标准从一开始就是针对 JavaScript 语言制定的,但是之所以不叫 JavaScript,有两个原因.一是商标,Java 是 Sun 公司的商标,根据授权协议,只有 Netscape 公司可以合法地使用 JavaScript 这个名字,且 JavaScript 本身也已经被 Netscape 公司注册为商标.二是想体现这门语言的制定者是 ECMA,不是 Netscape,这样有利于保证这门语言的开放性和中立性.
因此,ECMAScript 和 JavaScript 的关系是,前者是后者的规格,后者是前者的一种实现(另外的 ECMAScript 方言还有 JScript 和 ActionScript).日常场合,这两个词是可以互换的.
ECMAScript 2015(简称 ES2015)这个词,也是经常可以看到的.它与 ES6 是什么关系呢?
2011 年,ECMAScript 5.1 版发布后,就开始制定 6.0 版了.因此,ES6 这个词的原意,就是指 JavaScript 语言的下一个版本.
但是,因为这个版本引入的语法功能太多,而且制定过程当中,还有很多组织和个人不断提交新功能.事情很快就变得清楚了,不可能在一个版本里面包括所有将要引入的功能.常规的做法是先发布 6.0 版,过一段时间再发 6.1 版,然后是 6.2 版,6.3 版等等.
但是,标准的制定者不想这样做.他们想让标准的升级成为常规流程:任何人在任何时候,都可以向标准委员会提交新语法的提案,然后标准委员会每个月开一次会,评估这些提案是否可以接受,需要哪些改进.如果经过多次会议以后,一个提案足够成熟了,就可以正式进入标准了.这就是说,标准的版本升级成为了一个不断滚动的流程,每个月都会有变动.
标准委员会最终决定,标准在每年的 6 月份正式发布一次,作为当年的正式版本.接下来的时间,就在这个版本的基础上做改动,直到下一年的 6 月份,草案就自然变成了新一年的版本.这样一来,就不需要以前的版本号了,只要用年份标记就可以了.
因此,ES6 既是一个历史名词,也是一个泛指,含义是 5.1 版以后的 JavaScript 的下一代标准,涵盖了 ES2015,ES2016,ES2017 等等,而 ES2015 则是正式名称,特指该年发布的正式版本的语言标准.本书中提到 ES6 的地方,一般是指 ES2015 标准,但有时也是泛指"下一代 JavaScript 语言".
任何人都可以向标准委员会(又称 TC39 委员会)提案,要求修改语言标准.
一种新的语法从提案到变成正式标准,需要经历五个阶段.每个阶段的变动都需要由 TC39 委员会批准.
本书的写作目标之一,是跟踪 ECMAScript 语言的最新进展,介绍 5.1 版本以后所有的新语法.对于那些明确或很有希望,将要列入标准的新语法,都将予以介绍.
ES6 从开始制定到最后发布,整整用了 15 年.
前面提到,ECMAScript 1.0 是 1997 年发布的,接下来的两年,连续发布了 ECMAScript 2.0(1998 年 6 月)和 ECMAScript 3.0(1999 年 12 月).3.0 版是一个巨大的成功,在业界得到广泛支持,成为通行标准,奠定了 JavaScript 语言的基本语法,以后的版本完全继承.直到今天,初学者一开始学习 JavaScript,其实就是在学 3.0 版的语法.
2000 年,ECMAScript 4.0 开始酝酿.这个版本最后没有通过,但是它的大部分内容被 ES6 继承了.因此,ES6 制定的起点其实是 2000 年.
为什么 ES4 没有通过呢?因为这个版本太激进了,对 ES3 做了彻底升级,导致标准委员会的一些成员不愿意接受.ECMA 的第 39 号技术专家委员会(Technical Committee 39,简称 TC39)负责制订 ECMAScript 标准,成员包括 Microsoft,Mozilla,Google 等大公司.
2007 年 10 月,ECMAScript 4.0 版草案发布,本来预计次年 8 月发布正式版本.但是,各方对于是否通过这个标准,发生了严重分歧.以 Yahoo,Microsoft,Google 为首的大公司,反对 JavaScript 的大幅升级,主张小幅改动;以 JavaScript 创造者 Brendan Eich 为首的 Mozilla 公司,则坚持当前的草案.
2008 年 7 月,由于对于下一个版本应该包括哪些功能,各方分歧太大,争论过于激烈,ECMA 开会决定,中止 ECMAScript 4.0 的开发,将其中涉及现有功能改善的一小部分,发布为 ECMAScript 3.1,而将其他激进的设想扩大范围,放入以后的版本,由于会议的气氛,该版本的项目代号起名为 Harmony(和谐).会后不久,ECMAScript 3.1 就改名为 ECMAScript 5.
Harmony 项目则一分为二,一些较为可行的设想定名为 JavaScript.next 继续开发,后来演变成 ECMAScript 6;一些不是很成熟的设想,则被视为 JavaScript.next.next,在更远的将来再考虑推出.TC39 委员会的总体考虑是,ES5 与 ES3 基本保持兼容,较大的语法修正和新功能加入,将由 JavaScript.next 完成.当时,JavaScript.next 指的是 ES6,第六版发布以后,就指 ES7.TC39 的判断是,ES5 会在 2013 年的年中成为 JavaScript 开发的主流标准,并在此后五年中一直保持这个位置.
2013 年 3 月,ECMAScript 6 草案冻结,不再添加新功能.新的功能设想将被放到 ECMAScript 7.
Node 是 JavaScript 的服务器运行环境(runtime).它对 ES6 的支持度更高.除了那些默认打开的功能,还有一些语法功能已经实现了,但是默认没有打开.使用下面的命令,可以查看 Node 已经实现的 ES6 特性.
我写了一个工具 ES-Checker,用来检查各种运行环境对 ES6 的支持情况.访问ruanyf ES6 的程度.运行下面的命令,可以查看你正在使用的 Node 环境对 ES6 的支持程度.
Babel 是一个广泛使用的 ES6 转码器,可以将 ES6 代码转为 ES5 代码,从而在现有环境执行.这意味着,你可以用 ES6 的方式编写程序,又不用担心现有环境是否支持.下面是一个例子.
上面的原始代码用了箭头函数,Babel 将其转为普通函数,就能在不支持箭头函数的 JavaScript 环境执行了.
下面的命令在项目目录中,安装 Babel.
配置文件.babelrc
Babel 的配置文件是.babelrc,存放在项目的根目录下.使用 Babel 的第一步,就是配置这个文件.
该文件用来设置转码规则和插件,基本格式如下.
presets字段设定转码规则,官方提供以下的规则集,你可以根据需要安装.
注意,以下所有 Babel 工具和模块的使用,都必须先写好.babelrc.
首先,安装这个模块.
babel-node命令可以直接运行 ES6 脚本.将上面的代码放入脚本文件es6.js,然后直接运行.
然后,就不需要手动对index.js转码了.
上面代码中,transform方法的第一个参数是一个字符串,表示需要被转换的 ES6 代码,第二个参数是转换的配置对象.
Babel 默认只转换新的 JavaScript 句法(syntax),而不转换新的 API,比如Iterator,Generator,Set,Map,Proxy,Reflect,Symbol,Promise等全局对象,以及一些定义在全局对象上的方法(比如Object.assign)都不会转码.
举例来说,ES6 在Array对象上新增了Array.from方法.Babel 就不会转码这个方法.如果想让这个方法运行,必须使用babel-polyfill,为当前环境提供一个垫片.
安装命令如下.
然后,在脚本头部,加入如下一行代码.
Babel 默认不转码的 API 非常多,详细清单可以查看babel-plugin-transform-runtime模块的definitions.js文件.
Babel 也可以用于浏览器环境,使用@babel/standalone模块提供的浏览器版本,将其插入网页.
注意,网页实时将 ES6 代码转为 ES5,对性能会有影响.生产环境需要加载已经转码完成的脚本.
Babel 提供一个REPL 在线编译器,可以在线将 ES6 代码转为 ES5 代码.转换后的代码,可以直接作为 ES5 代码插入网页运行.
Traceur 允许将 ES6 代码直接插入网页.首先,必须在网页头部加载 Traceur 库文件.
上面代码中,一共有 4 个script标签.第一个是加载 Traceur 的库文件,第二个和第三个是将这个库文件用于浏览器环境,第四个则是加载用户脚本,这个脚本里面可以使用 ES6 代码.
注意,第四个script标签的type属性的值是module,而不是text/javascript.这是 Traceur 编译器识别 ES6 代码的标志,编译器会自动将所有type=module的代码编译为 ES5,然后再交给浏览器执行.
除了引用外部 ES6 脚本,也可以直接在网页中放置 ES6 代码.
正常情况下,上面代码会在控制台打印出9.
如果想对 Traceur 的行为有精确控制,可以采用下面参数配置的写法.
上面代码中,首先生成 Traceur 的全局对象window.System,然后System.import方法可以用来加载 ES6.加载的时候,需要传入一个配置对象metadata,该对象的traceurOptions属性可以配置支持 ES6 功能.如果设为experimental: true,就表示除了 ES6 以外,还支持一些实验性的新功能.
Traceur 也提供一个在线编译器,可以在线将 ES6 代码转为 ES5 代码.转换后的代码,可以直接作为 ES5 代码插入网页运行.
上面的例子转为 ES5 代码运行,就是下面这个样子.
安装成功后,就可以在命令行下使用 Traceur 了.
Traceur 直接运行 ES6 脚本文件,会在标准输出显示运行结果,以前面的calc.js为例.
如果要将 ES6 脚本转为 ES5 保存,要采用下面的写法.
上面代码的--script选项表示指定输入文件,--out选项表示指定输出文件.
为了防止有些特性编译不成功,最好加上--experimental选项.
命令行下转换生成的文件,就可以直接放到浏览器中运行. | 0.843421 | 82.050847 | 0.061879 | 0 | 292 | 1,377 | 1,146.7 | 4.097656 | 0.211527 | 0.018807 | 242,400,001,418 | 计算机编程_代码 |
"Python程序设计" 教 学 大 纲(参考) 课程名称:Python程序设计 课程性质:限制性选修 考核方式:考查 建议学时:48+32 前导课程:数据结构,数据库原理,计算机网络,计算机图形学 7.6 高级话题 教学重点:CRC32与MD5计算,文件相似度计算,文件类型检测,Excel文件操作,Word文件操作. 16.4 案例精选 第17章 科学计算与可视化 17.1 numpy简单应用 教学重点:numpy模块的安装与使用,数据与标量数值的计算,数据与数组的算数运算,数组转置,向量内积,数组元素访问,矩阵不同维度上的求和与均值计算以及最大值 ,最小值的查找,标准差与方差计算,数组切片与布尔运算,加权平均值的计算. "Python科学计算".清华大学出版社2012 7. 李锐李鹏曲亚东等译."机器学习实战".人民邮电出版社.2013
1:什么是云计算? 云计算是一种按量付费的模式!云计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:云计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用云计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台云主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术.
要点提示 ① 云计算发展背景 ② 什么是云计算 ③ 云计算的优势 ④ 云计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的云计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 云计算的最终目标是将计算,服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水,电,煤气和电话那样使用计算机资源. 02,什么是云,什么是云主机? 云主机:云主机整合计算,存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于云计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务. 03,什么是公有云,私有云,混合云? 02,云也就是云计算,是指以互联网为平台,将硬件,软件,网络等系列资源统一起来,实现数据的计算,储存,处理和共享的模式;实现"按需取用"模式 - - 云上办公. 云计算给政企带给的价值 云计算的扩展场景 ● 云计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断.
云计算离超级云计算还有多远?
单就一个行业而言,一直以来我们对于云计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了.如果云计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的云计算还不能为客户提供的支持项. 也就是说,未来真正的云计算必须是我们口中的"超级云计算",它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已. 对于服务供应商来说,超级云计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值. 但是,这里存在着一个大问题:云计算供应商们是否能够建设好超级云计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而云计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在云计算中运行,而且也应为云计算供应商们创造利润. 云计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何云计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得云计算服务的实施变得更为困难.
云计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算,霾计算等技术,这些技术都是针对云计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求. 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系. ? 其实,粒计算比云计算的概念出现得还早. 由于云计算本身的通用性特点,在"云"的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个"云"可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算. ,粒计算可以在云计算中大展手脚. 粒计算是云计算的最佳拍档,随着云计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升云计算的计算效率,充分地发挥出云计算的优势.
计算都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的计算! 我们都很熟悉云计算,一种利用网络实现随时随地,按需,便捷地使用共享计算设施,存储设备,应用程序等资源的计算模式. 比如大家熟知云计算系统由云平台,云存储,云终端,云安全四个基本部分组成.云平台从用户的角度可分为公有云,私有云,混合云等. 作为云计算算延迟,拥塞,低可靠性,安全攻击等问题的补充:边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出,以弥补云计算的一些短板问题! 雾计算可理解为本地化的云计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序. 还有: 霾计算:霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算,就是云计算和雾计算的对立面.
而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词 - - 云计算.对大数据的处理就是依靠这种计算方法来实现的.然而很多人并不了解究竟什么是"云"计算?"云"是指什么?这种计算方法的优势在哪里? image.png 一,云计算的简述 从字面上来说似乎并不好理解.实际上,这是一种分布式计算. 正如字面来说,"云"就是如同真正的云,负责将数据进行收集,之后再分发的作用.大家目前所说的云服务中,已经不是只有云计算了,而是包括多种计算机技术复合而成的一种多功能综合技术. 二,云计算的巨大优势 云计算有着十分巨大的优势.其优势首先体现在储存的安全性方面,用户将计算机数据存放在自己的电脑上,很有可能会由于一些特殊的原因造成数据丢失. 以上就是关于云服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是"云",也认识到了使用云计算的巨大优势.实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术.
搭建云计算平台(云计算管理平台搭建)
搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目.任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境,这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断,意义重大. 任何公司或个人都可以建立自己的云计算环境(IAAs),这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断.这是非常重要的.新浪在2011年建立了基于openstack的SWS. openstack项目提供的云计算允许it团队成为自己的云计算服务提供商.尽管构建和维护开源私有云计算并不适合每个公司,但如果他们有基础设施和开发人员,那么openstack是一个不错的选择. 使用亚马逊网络服务和其他云服务的企业抱怨最多的是"用户被绑架,无法轻松传输数据".在云计算社区中,有一个流行的概念是数据有分量.一旦数据存储在云计算提供商中,就变得很重,很难迁移. 随着云计算创新的不断加快,新一代的技术和成果也在快速增长.然而,云计算市场的分散化使得客户很难选择云计算厂商和合作伙伴.一旦他们做出错误的决定,他们将不得不转移到一个新的云重建.
这系列将从零出发认识云计算.这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟.如有谬误,敬请评论区或私信交流. 这里是第四篇,谈谈云计算背后的技术. 前面依次学习了云计算的基本概念,并且通过两个类比来帮助理解云计算的特性: 按需服务 弹性扩展 资源池化(多租户) 泛网络访问 服务可度量 之后了解了云计算的主要部署模型: 公有云 私有云 混合云 行业云 接下来的几篇,我将去了解云计算背后的技术要素. 这一篇的目标,是对云计算背后主要技术元素的理解. 有了网络的供应,云计算要将传统的数据中心搬到云上,也就是将这些物理世界的网络设施,汇入一个资源池,以供各个节点的租户来接入,这部分该如何实现?这里用到的技术,就是云计算的核心技术,虚拟化技术. 由于虚拟化技术云计算的核心,这一条后面还要专开一篇细说.
在接受调查的550家组织中,73%的组织至少有一个应用程序,或者他们的基础计算设施的一部分已经在云中,所以现在的问题将不再是组织是否会采用云,而是将如何采用云. 考虑到云计算需要消耗大量的技术支出,CIO或IT高管成为了在云计算购买过程中最有影响力的角色就不足为奇了.总体而言,71%的人认为CIO在这方面有着重大影响力,其次是CTO,占54%. 云交付模式:走向"即服务"的世界 当前IT组织计算环境的构成,包括非云,SaaS,PaaS和IaaS在内的计算环境,其百分比在非云和云之间的分布相当均匀.但这种情况有望在将来有所改变. ) •商业智能/数据仓库/数据分析(45%) •存储/存档/备份/文件服务器(44%) •系统管理/ devops(42%) 实施云计算面临的挑战 实施云计算战略面临的最大挑战或障碍依旧存在: •云供应商的锁定 随着云计算的成熟,人们在下面两个安全或治理方面的担忧似乎正在逐渐减少: •合规性 - - 云计算解决方案满足企业或行业标准的能力.2015年这一比例高达35%,但2018年降至26%.
"边缘计算将吞掉云计算!"
各个公司在将数据发送到云之前,开始通过边缘计算实现物联网解决方案和处理数据,本文介绍了其中的原因. 边缘计算已成为物联网的重要趋势.高德纳咨询公司认为边缘计算是2019年的一项技术趋势. 各个物联网公司发现在将数据发送到云之前,通过边缘计算处理数据有很大的好处.最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势:在未来三年中,53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集. 因此,有人大胆预测,"边缘计算将吞掉云". 边缘计算备受推崇的原因是其解决了工业物联网实现中的一些关键性问题.通过处理大量的传感器数据,边缘计算可以降低网络上的数据传输成本以及云数据的存储成本. openEdge集成了百度的物联网云平台集成,所以目前尚不清楚该技术的独立性. 小结 边缘计算是物联网解决方案的重要组成部分.客户可以从边缘计算解决方案的创新和多样性中获益. 虽然单个供应商提供的云基础架构的完整边缘计算非常易于使用,但集成解决方案的成本高而且会被长期封闭在供应商的平台之内.随着时间的推移,通常客户需要分布式技术的异构计算解决方案,例如边缘计算.
现在很多公司都提出了这种模式,以租用的方式来销售软件,云邮件,云呼叫等,客户不必关心最终的服务是由什么开发,无论是java,.net,php,只需知道交纳费用就可以享受相应的服务,这就是saas的一个最大的特点 4)服务可以被标准化和度量:客户根据服务的量化指标来支付租赁费用,提供商也可以根据服务的量化指标来计算和计算ROI,从而优化云计算. pass为saas软件服务提供了底层支撑,它可以细分为如下两种情况: 1)云计算把设计,开发环境作为一种服务来提供. 2)云计算将部署,运营和维护平台作为一种服务来提供,使得saas服务提供商可以将其应用部署到该paas平台上,并通过paas平台提供的功能实现便捷的运营和维护.云计算浪潮
云计算是那次讲堂的主要内容之一,"浪潮之巅"(第2版)云计算章节中的主要观点在那次演讲上均有体现,我个人印象最深的是吴军博士对中美两国云计算发展的评价,他认为美国投资云计算的重点是技术和服务,而中国似乎没有看清云计算的本质 那么云计算到底是什么?它的关键技术是什么?它将如何影响今后的工业,经济和社会呢? 1,云计算的起源 云计算最早可以追溯到甲骨文公司的拉里·埃里森,他在上个世纪90年代初提出网络电脑的概念. 云计算的概念也因此诞生. 2,云计算的本质 云计算是什么?最早提出云计算的三家公司因为它们的核心商业模型和利益不同而在看法上相差巨大. 我们先来看IBM. 短短10年后,从2011年开始云计算的概念在中国开始泛滥.虽然目前中国对云计算的解释五花八门,甚至有人只知道云计算这个名词便开始谈论云计算了. 云计算的本来目的是整合社会的计算资源,达到节省资源的效果. 为了达到这个效果,每个云计算提供商要有相当的规模.在美国科技界,大家的共识是云计算提供商数量只能是个位数的.
怎么理解云计算,雾计算,边缘计算?
一,云计算 云计算是一种利用互联网实现随时随地,按需,便捷地使用共享计算设施,存储设备,应用程序资源的计算模式. (IT届的共享经济) 云计算的系统组成包括了云平台,云存储,云终端,云安全四个基础部分. 通常情况下,云平台从用户的角度可以分为公有云,私有云,混合云三种类型. 图一:云计算三种服务类型 二,雾计算 雾计算的出现从某种意义上来讲,是补充了云计算的不足. 雾计算是介于云计算和个人计算之间的,是版虚拟化的服务计算架构模型,强调的是数量,每一个计算节点都要发挥作用. 图三:边缘计算 好啦!今次给大家总结分享的就这么多,看完这篇文章您理解了云计算,雾计算,边缘计算了吗?
对于技术行业来说,混合云计算和雾计算是防止网络攻击的两个更为众所周知的解决方案.混合云解决方案能够加速应用程序开发,更快地在云中测试新旧应用程序,并实现一系列云计算的一致性开发. 云计算管理解决方案可以帮助优化公共云,私有云和混合云的每一方面. 混合云计算 混合云计算最为知名,用于连接两个以上或多个设备并允许它们一起工作. 云计算使用互联网作为将数据,应用程序,视频,图片等传输到数据中心的途径.云计算还配备了与物联网有关的设备来提高日常工作的效率.物联网能够生成大量的数据,而云计算为数据提供了到目的地的路径. 许多物联网设备没有自己的计算能力.雾化计算提供了一种比云计算解决方案在从这些设备收集和处理数据方面做得更好的方法. 有什么不同 云计算解决方案作为一组使用互联网连接在一起的计算机和服务器来创建网络. 它可以被认为是云计算与硬件之间的中间层,用于实现更有效的数据处理,分析和存储.这是通过减少需要传输到云计算的数据量实现的. 在混合云计算和雾计算之间进行切换.
几乎所有的新技术都是对传统技术的一种突破创新,云计算也不例外.边缘计算在业界的一些评论家看来将会取代云计算,但问题是这是真的吗? 为什么有人认为边缘计算取代云计算?并且在多个文章中都有人认可这样的观点. 云计算与边缘计算互补 实际上,云计算与边缘计算可能会相互补充,将数据计算带回到边缘的原因是由于数据的暴增导致的网络越来越慢,可以说网络延迟是罪魁祸首. 因此,边缘计算和云计算可能采用混合方式而不是彼此独立. 与云计算相比,边缘计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘. 所以,云计算是新一代的集中式计算,而边缘计算是新一代的分布式计算,符合互联网的"去中心化"特征. 云计算承载着业界的厚望,业界曾普遍认为,未来计算功能将完全放在云端.
云计算热度不减,如何高效掌握云计算技能?
毫无疑问云计算已经成为中国重要行业领域的主流IT应用模式,BAT的云竞争已经进入第二阶段,各大厂商纷纷优化布局,争抢份额,阿里云领先,腾讯云紧追不舍.云计算的市场前景一片光明. 中国四大云计算供应商 1,阿里巴巴:成立于2009年9月10日的阿里云,是全球领先的云计算及人工智能科技公司之一,其自主研发的飞天分布式计算系统,用互联网的方式提供弹性计算,数据存储与计算等基础的云计算服务 4,金山云:创立于2012年,北京金山云网络技术有限公司,是金山集团旗下云计算企业,在视频,游戏,AI等垂直市场的强劲表现; 云计算的典型应用 云计算市场正释放着巨大的红利,其应用逐步从互联网行业向制造 IT就业市场对云计算的岗位需求与日俱增,下面概述一下云计算中的一些常见职业以及他们所需的技能: 1.云计算架构师 从事云计算架构师,你需要对企业的业务需求有正确的认识,对企业的现有应用程序和数据有一个系统的认知 3.云计算运维工程师 云计算运维工程师主要负责私有云平台计算,网络,安全资源的规划,云环境的监控平台设计,运维实现对硬件,流量和服务的统一监控等.
云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习,MPC(安全多方计算),TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方PSI,安全隐私查询统计分析,提供基于硬件的TEE可信计算.通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题. | 0.882911 | 302.26087 | 0.016419 | 0 | 474 | 1,636 | 953.8 | 4.074219 | 0.148015 | 0.00434 | 242,400,001,893 | 计算机编程_代码 |
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法. 它的基本思想是:首先在未排序的数列中找到最小(or最大)元素,然后将其存放到数列的起始位置;接着,再从剩余未排序的元素中继续寻找最小(or最大)元素,然后放到已排序序列的末尾.以此类推,直到所有元素均排序完毕.
选择排序的时间复杂度是O(N2).
假设被排序的数列中有N个数.遍历一趟的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢?N-1!因此,选择排序的时间复杂度是O(N2).
选择排序是稳定的算法,它满足稳定算法的定义.
min=i;
for(j=i+1; j<n; j++)
min=j;
堆排序(Heap Sort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法. 因此,学习堆排序之前,有必要了解堆!若读者不熟悉堆,建议先了解堆(建议可以通过二叉堆,左倾堆,斜堆,二项堆或斐波那契堆等文章进行了解),然后再来学习本章.
最大堆进行升序排序的基本思想:
① 初始化堆:将数列a[1...n]构造成最大堆.
下面,通过图文来解析堆排序的实现过程.注意实现中用到了"数组实现的二叉堆的性质".
在第一个元素的索引为 0 的情形中:
性质一:索引为i的左孩子的索引是 (2i+1);
性质二:索引为i的左孩子的索引是 (2i+2);
假设被排序的数列中有N个数.遍历一趟的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢?
堆排序是采用的二叉堆进行排序的,二叉堆就是一棵二叉树,它需要遍历的次数就是二叉树的深度,而根据完全二叉树的定义,它的深度至少是lg(N+1).最多是多少呢?由于二叉堆是完全二叉树,因此,它的深度最多也不会超过lg(2N) .因此,遍历一趟的时间复杂度是O(N),而遍历次数介于lg(N+1)和lg(2N)之间;因此得出它的时间复杂度是O(NlgN).
堆排序是不稳定的算法,它不满足稳定算法的定义.它在交换数据的时候,是比较父结点和子节点之间的数据,所以,即便是存在两个数值相等的兄弟节点,它们的相对顺序在排序也可能发生变化.
* 注:数组实现的堆中,第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1),右孩子的索引是(2N+2).
* 其中,N为数组下标索引值,如数组中第1个数对应的N为0.
将两个的有序数列合并成一个有序数列,我们称之为"归并". 归并排序(Merge Sort)就是利用归并思想对数列进行排序.根据具体的实现,归并排序包括"从上往下"和"从下往上"2种方式.
从下往上的归并排序:将待排序的数列分成若干个长度为1的子数列,然后将这些数列两两合并;得到若干个长度为2的有序数列,再将这些数列两两合并;得到若干个长度为4的有序数列,再将它们两两合并;直接合并成一个数列为止.这样就得到了我们想要的排序结果.(参考下面的图片)
从上往下的归并排序:它与"从下往上"在排序上是反方向的.它基本包括3步:
② 求解 - 递归地对两个子区间a[low...mid] 和 a[mid+1...high]进行归并排序.递归的终结条件是子区间长度为1.
归并排序的时间复杂度是O(NlgN).
归并排序的形式就是一棵二叉树,它需要遍历的次数就是二叉树的深度,而根据完全二叉树的可以得出它的时间复杂度是O(NlgN).
* 对数组a做若干次合并:数组a的总长度为len,将它分为若干个长度为gap的子数组;
桶排序(Bucket Sort)的原理很简单,它是将数组分到有限数量的桶子里.
假设待排序的数组a中共有N个整数,并且已知数组a中数据的范围[0 MAX).在桶排序时,创建容量为MAX的桶数组r,并将桶数组元素都初始化为0;将容量为MAX的桶数组中的每一个单元都看作一个"桶". 在排序时,逐个遍历数组a,将数组a的值,作为"桶数组r"的下标.当a中数据被读取时,就将桶的值加1.例如,读取到数组a[3]=5,则将r[5]的值+1.
基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展,它的基本思想是:将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较. 具体做法是:将所有待比较数值统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零.然后,从最低位开始,依次进行一次排序.这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后 数列就变成一个有序序列.
在上图中,首先将所有待比较树脂统一为统一位数长度,接着从最低位开始,依次进行排序.
排序后,数列就变成了一个有序序列. | 0.833333 | 58.645161 | 0.056385 | 0 | 176 | 433 | 466.9 | 4.191406 | 0.20022 | 0.086529 | 242,400,007,113 | 计算机编程_代码 |
最近通读了 Common Lisp 和 Scheme 的语言标准,然后发现学了 Lisp 以后没动力学其他语言了.
说的很有道理.
作为第一门标准化的编程语言,许多人都认为 Fortran 很反人类,只有那种实验室的祖传代码才会用 Fortran 等等.甚至连 Fortran 语言标准里面关于为什么要用它也只敢写:因为很多祖传代码都用 Fortran.
其实不然,它只是和 Common Lisp 乃至 Emacs 一样被一帮 Quiche Eater 妖魔化了.实际上根据我这几天对 Fortran 的学习中,能总结出如下学习 Fortran 的理由:
容易上手,选比 C/C++ 好学,独立于操作系统的概念使其减少了复杂性,内置的语言功能也很丰富.
比 C 更加低阶,使得其性能很可观,又很适合了解计算机基本原理.
以数组计算最为高效,锻炼 APL 编程思想.
实际上光是第三点就足以成为 Fortran 最大的魅力.APL 是一种以数组为基础数据结构的精炼语言,与 Lisp 类似,是从数字语言到编程语言.APL 用数组让代码更加简洁,而 Fortran 用数组让代码更加高效.
教我做人的编译器,因为很多问题都能在编译时, 而不是运行时发现,所以代码写得不合编译器"心意",就编译不过.
尚不成熟的社区和第三方库,以及IDE
Rust 还是以所谓的开发效率为目的.语言本身不够有趣.
对于高性能,高效率,高并发,系统底层开发,早有一门更疯狂的语言,名为 FORTH,用的是著名的逆波兰表达式,即堆栈计算模型.和 Lisp 一样,它的所有关键字都可重定义.据说开发也是比 C 高效,一直用于在特殊设备上编程.
如果我有一台计算机,它的指令集和编译器会是 FORTH,它的操作系统和程序用 Lisp 写成,文本交互界面和脚本用 APL,图形界面会是 Smalltalk 和 Rebol.
用Rust 重写的 Emacs 重写Emacs 里面的C,WIP
然而到现在 REmacs 的 Rust 含量还是在不可见级别.
希望rust的增量编译特性能更好点,而且如果有人给开发个repl开发体验应该会很棒吧:wink:
同感觉rust前景光明.对一些编程里长久以来的痛点都有自己的解决方案,很多决定很大胆,社区也活跃(重点).
当然现在还是太年轻,需要时间积累.
我就不信Fortran也能搞出Dependent Types. 另外Fortran没有memory leak?
有 Memory Leak 啊.不过重点在 Array processing 的思想上.Fortran 所有值的类型都是检查的.
所以Fortran第2,3点比不上Rust吧.
所以己经很安全了.Rust 也没把Dependent Types做全.
这其实是个笑话.看看 Forth 这种 Pointer-Free 就知道了,不用手动管理内存,但要维护一套别的东西.
我要问 Rust 能搞并行吗,定然是不行的.
内建多维数组.大规模并行运算的必要条件.Fortran 的长项.除此之外,Array Processing 也是一种简化问题的算法.
对我来说,有趣和用得方便是两回事.开始的文章就是说明这个推荐的性质的.语言特性,换个语言就没用了,在我看来思想性的东西更有价值.
没能推荐实用向的语言还真是抱歉.
这样说吧,虽然我在吹,因为我永远不会用到这个,但现在谈的是运行效率.Fortran 的优化已经鬼畜到了能用顕卡加速计算的地步了.
为何大年三十这一天大家好像都活过来了?
说道语言,我认为是否带有gc是一个分水岭,作为面向应用的编程语言,带有gc是提高开发效率和可靠性的一个重要手段. 作为面向底层或系统开发的语言,如果不能精确控制内存,那还有什么意义.
这点我一直觉得rust哪里有点不对劲.rust只是瞄过几眼,没有真正动手深入,还不能做什么有价值的判断.
其实我提醒大家的是,几乎所有讨论编程语言的讨论,都忽略了库的问题.其实语言层面,只要是完备的,用熟了之后,差不了太多, 真正影响一个语言的生命力的,应该是这种语言所配备的"标准库",就像同样是java语言,如果没有安卓这个非常优秀的库,应该差不多快被淘汰了.
标准库的好坏对一个开发者来说是决定性的,毕竟从一个裸体的语言开始构建自己的应用几乎是不可能的事情. 所以很多关于语言的讨论,如果不把标准库一起来考虑,是没有太大的实际意义的.
编程语言那么多,大家都有生存的空间,在明确分类的前提下讨论才更有意义.
我的意见是:编程语言大致上可以分成三类: | 0.863086 | 54.257143 | 0.014815 | 0 | 129 | 538 | 795.9 | 4.003906 | 0.151659 | 0 | 242,400,008,031 | 计算机编程_代码 |
在面向对象的概念中,所有的对象都是通过类来描绘的,但是反过来,并不是所有的类都是用来描绘对象的,如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象,这样的类就是抽象类.
抽象类除了不能实例化对象之外,类的其它功能依然存在,成员变量,成员方法和构造方法的访问方式和普通类一样.
由于抽象类不能实例化对象,所以抽象类必须被继承,才能被使用.也是因为这个原因,通常在设计阶段决定要不要设计抽象类.
父类包含了子类集合的常见的方法,但是由于父类本身是抽象的,所以不能使用这些方法.
在Java语言中使用abstract class来定义抽象类.如下实例:
注意到该Employee类没有什么不同,尽管该类是抽象类,但是它仍然有3个成员变量,7个成员方法和1个构造方法. 现在如果你尝试如下的例子:
当你尝试编译AbstractDemo类时,会产生如下错误:
尽管我们不能实例化一个Employee类的对象,但是如果我们实例化一个Salary类对象,该对象将从Employee类继承3个成员变量和7个成员方法.
如果你想设计这样一个类,该类包含一个特别的成员方法,该方法的具体实现由它的子类确定,那么你可以在父类中声明该方法为抽象方法.
abstract关键字同样可以用来声明抽象方法,抽象方法只包含一个方法名,而没有方法体.
抽象方法没有定义,方法名后面直接跟一个分号,而不是花括号.
如果一个类包含抽象方法,那么该类必须是抽象类.
任何子类必须重写父类的抽象方法,或者声明自身为抽象类.
继承抽象方法的子类必须重写该方法.否则,该子类也必须声明为抽象类.最终,必须有子类实现该抽象方法,否则,从最初的父类到最终的子类都不能用来实例化对象.
如果Salary类继承了Employee类,那么它必须实现computePay()方法: | 0.906702 | 50.733333 | 0 | 0 | 84 | 170 | 819.3 | 4.121094 | 0.113009 | 0 | 242,400,012,860 | 计算机编程_代码 |
编程大牛Eric Raymond对几种计算机语言的评价 [复制链接]
C语言的优点是,运行效率高和接近机器语言.它特别适用于以下几种程序:
1. 对运行速度要求很高的程序.
2. 与操作系统内核关系密切的程序.
3. 必须在多个操作系统上移植的程序.
除此之外,学习C语言有一个最大的理由,那就是它能帮助我们学会,在硬件层次上考虑问题.如果你想以编程作为自己的人生事业,C是一定要学习的.
C的最大缺点是,在编程过程中,你不得不花很多时间,考虑与你要解决的问题完全无关,且非常复杂的硬件资源管理问题.
二,C++
C++在80年代中期推出,支持OO(面向对象编程),原意是作为C语言的取代者.
但是它没能做到做一点,原因有以下几个:
1. 它也没有解决内存管理问题,虽然比C有所改善.
2. 标准化不成功.各个编译器都只支持自己选择的一个子集,导致跨平台性不如C.
3. 过分的精细和复杂了.C++的复杂度,超过了C和OO的复杂度之和.
4. OO并没有带来多少优势,反而带来了一些副作用,比如厚重的胶合层和庞大的代码体积.
总的来说,C++的优势还是程序效率,以及面向对象编程能力,糟糕之处是它鼓励复杂的设计.
三,Shell
Shell程序写起来很容易,对于简单的任务,开发速度很快.
当程序变大时,它就不太适合了,很难维护,而且将变得非常专用(只能在你自己的机器上使用),因为 Shell必须调用各种外部程序,无法保证每一台机器都同样安装了这些程序.
最常见的Shell是bash,它的一些语法规则很混乱,会产生很难阅读的代码.另外,shell只能在Unix上使用,无法跨平台.
3. 作为其他语言开发的程序的包装器.
四,Perl
Perl发布于1987年,基本上就是一个增强的Shell.
它的最大长处是强劲的文本处理能力,无以伦比的正则表达式支持,而且有全套Unix API的内部支持,显著减少了对C的需求.
Perl的主要缺点是某些部分设计得非常丑陋,且无法补救,某些部分也过于复杂.当程序规模增大时,必须严格遵守约定,才能保证模块化和设计的可控 性,难于维护.
五,Python
Python发布于1991年,是一种与C语言紧密集成的脚本语言.
Python的优点是非常干净优雅,鼓励清晰易读的代码,易学易用;提供了面向对象编程的可能,但并不把这个选择强加于设计者;具有出色的模块化特 性,同Java一样,适合用来做需要协同开发的大型复杂项目.在很多方面,它都比Java简单.此外,Python标准中包括了对许多网络协议的支持,因 此也很适合网络管理任务.
Python的缺点主要是效率低下,速度缓慢.在执行速度上,它不仅无法与C/C++竞争,而且也不如其他主要的脚本语言.但是,这其实并不是一个 严重的问题,有时网络或磁盘的延迟,会完全抵消Python本身消耗的时间.而且因为Python特别容易和C结合起来,因此性能关键的 Python模块,可以很方便地转化成C语言来提高速度.
总的来说,对于小型项目和大量依靠正则表达式的项目,Python不如Perl的表达能力强.至于更小的项目,Python则是大材小 用,shell也许更适合.
Java发布于1995年,设计目标有两个.
一个是write once run anywhere(一次编写,到处运行),即不依赖于特定的平台;另一个是在网页中嵌入交互程序(applet),可以在任何一个浏览器中运行.由于它的 所有者Sun公司的一系列失误,第一个目标并没有完全实现,第二个目标则是彻底失败.但是Java依然在系统编程和应用编程方面非常强大,足以挑战C和 C++.
Java的优点是比C++小巧简单,可以自动管理内存,支持类似C的语法和OO编程,与C程序的结合也很好.
Java的缺点是某些部分过于复杂,比如内部类和匿名类的运用会产生很混乱费解的代码;某些部分功能不完善,也无法利用操作系统提供的功能接口,比 如在Java中读取和处理文本文件,并不像其他语言那样容易.此外,Java配置环境和版本的混乱,也让人很头疼.
总的来说,除了系统编程和某些对运行速度要求很高的编程之外,Java都是比C++更好的选择.如果和Python相比,Java可能在大型项目上 有优势,但是也不是绝对的. | 0.872328 | 52.294118 | 0.002261 | 0 | 167 | 481 | 694.2 | 4.378906 | 0.153543 | 0 | 242,400,014,679 | 计算机编程_代码 |
在计算机领域,堆栈是一个不容忽视的概念,我们编写的C语言程序基本上都要用到.但对于很多的初学着来说,堆栈是一个很模糊的概念.
堆栈:一种数据结构,一个在程序运行时用于存放的地方,这可能是很多初学者的认识,因为我曾经就是这么想的和汇编语言中的堆栈一词混为一谈.我身边的一些编程的朋友以及在网上看帖遇到的朋友中有好多也说不清堆栈,所以我想有必要给大家分享一下我对堆栈的看法,有说的不对的地方请朋友们不吝赐教,这对于大家学习会有很大帮助.
首先在数据结构上要知道堆栈,尽管我们这么称呼它,但实际上堆栈是两种数据结构:堆和栈.
堆和栈都是一种数据项按序排列的数据结构.
我们先从大家比较熟悉的栈说起吧,它是一种具有后进先出性质的数据结构,也就是说后存放的先取,先存放的后取.
这就如同我们要取出放在箱子里面底下的东西(放入的比较早的物体),我们首先要移开压在它上面的物体(放入的比较晚的物体).
而堆就不同了,堆是一种经过排序的树形数据结构,每个结点都有一个值.
通常我们所说的堆的数据结构,是指二叉堆.
堆的特点是根结点的值最小(或最大),且根结点的两个子树也是一个堆.
由于堆的这个特性,常用来实现优先队列,堆的存取是随意,这就如同我们在图书馆的书架上取书,虽然书的摆放是有顺序的,但是我们想取任意一本时不必像栈一样,先取出前面所有的书,书架这种机制不同于箱子,我们可以直接取出我们想要的书.
然而我要说的重点并不在这,我要说的堆和栈并不是数据结构的堆和栈,之所以要说数据结构的堆和栈是为了和后面我要说的堆区和栈区区别开来,请大家一定要注意.
下面就说说C语言程序内存分配中的堆和栈,这里有必要把内存分配也提一下,大家不要嫌我啰嗦,一般情况下程序存放在Rom(只读内存,比如硬盘)或Flash中,运行时需要拷到RAM(随机存储器RAM)中执行,RAM会分别存储不同的信息,如下图所示:
内存中的栈区处于相对较高的地址以地址的增长方向为上的话,栈地址是向下增长的.
栈中分配局部变量空间,堆区是向上增长的用于分配程序员申请的内存空间.另外还有静态区是分配静态变量,全局变量空间的;只读区是分配常量和程序代码空间的;以及其他一些分区.
堆和栈的第一个区别就是申请方式不同:栈(英文名称是stack)是系统自动分配空间的,例如我们定义一个 char a;系统会自动在栈上为其开辟空间.而堆(英文名称是heap)则是程序员根据需要自己申请的空间,例如malloc(10);开辟十个字节的空间.
由于栈上的空间是自动分配自动回收的,所以栈上的数据的生存周期只是在函数的运行过程中,运行后就释放掉,不可以再访问.而堆上的数据只要程序员不释放空间,就一直可以访问到,不过缺点是一旦忘记释放会造成内存泄露.
栈:只要栈的剩余空间大于所申请空间,系统将为程序提供内存,否则将报异常提示栈溢出.
堆:首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表,当系统收到程序的申请时,会遍历该链表,寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点,然后将该结点从空闲结点链表中删除,并将该结点的空间分配给程序,另外,对于大多数系统,会在这块内存空间中的首地址处记录本次分配的大小,这样,代码中的 delete语句才能正确的释放本内存空间.另外,由于找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小,系统会自动的将多余的那部分重新放入空闲链表中.
也就是说堆会在申请后还要做一些后续的工作这就会引出申请效率的问题.
栈:由系统自动分配,速度较快.但程序员是无法控制的.
堆:是由new分配的内存,一般速度比较慢,而且容易产生内存碎片不过用起来最方便.
栈:在Windows下栈是向低地址扩展的数据结构,是一块连续的内存的区域.这句话的意思是栈顶的地址和栈的最大容量是系统预先规定好的,在 WINDOWS下,栈的大小是2M(也有的说是1M,总之是一个编译时就确定的常数),如果申请的空间超过栈的剩余空间时,将提示overflow.因此,能从栈获得的空间较小.
堆:堆是向高地址扩展的数据结构,是不连续的内存区域.这是由于系统是用链表来存储的空闲内存地址的,自然是不连续的,而链表的遍历方向是由低地址向高地址.堆的大小受限于计算机系统中有效的虚拟内存.由此可见,堆获得的空间比较灵活,也比较大.
由于栈的大小有限,所以用子函数还是有物理意义的,而不仅仅是逻辑意义.
堆:一般是在堆的头部用一个字节存放堆的大小.堆中的具体内容有程序员安排.
aaaaaaaaaaa是在运行时刻赋值的;放在栈中. 而bbbbbbbbbbb是在编译时就确定的;放在堆中. 但是,在以后的存取中,在栈上的数组比指针所指向的字符串(例如堆)快.
堆和栈的区别可以引用一位前辈的比喻来看出:
使用栈就象我们去饭馆里吃饭,只管点菜(发出申请),付钱,和吃(使用),吃饱了就走,不必理会切菜,洗菜等准备工作和洗碗,刷锅等扫尾工作,他的好处是快捷,但是自由度小.
使用堆就象是自己动手做喜欢吃的菜肴,比较麻烦,但是比较符合自己的口味,而且自由度大.比喻很形象,说的很通俗易懂,不知道你是否有点收获.
[OpenCV学习]极坐标变换 1967 网游运营基本概念及专业术语 1801 新网域名查询和注册API接口类 源码 3721 如何在ASP.NET网页间传递数据 1568 YSlow使用指南_最新2.0使用指南中文版 2092
在CPU的所有指令中,有一些指令是非常危险的,如果错用,将导致整个系统崩溃.比如:清内存,设置时钟等.如果所有的程序都能使用这些指令,那么你的系统一天死机n回就不足为奇了.
1. 静态内存 静态内存是指在程序开始运行时由编译器分配的内存,它的分配是在程序开始编译时完成的,不占用CPU资源. 程序中的各种变量,在编译时系统已经为其分配了所需的内存空间,当该变量在作用域内使用完毕时,系统会 自动释放所占用的内存空间.
yuanrengu
堆和栈的区别 一般认为在c中分为这几个存储区 1栈 - 有编译器自动分配释放 2堆 - 一般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 3全局区(静态区),全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的全局变量和静态变量在一块区域,未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域. | 0.895021 | 76.205882 | 0.003098 | 0 | 210 | 645 | 1,052.7 | 4.308594 | 0.137013 | 0 | 242,400,022,048 | 计算机编程_代码 |
字符类型char是基本数据类型,它是character的缩写.一个char保存一个Unicode字符:
因为Java在内存中总是使用Unicode表示字符,所以,一个英文字符和一个中文字符都用一个char类型表示,它们都占用两个字节.要显示一个字符的Unicode编码,只需将char类型直接赋值给int类型即可:
还可以直接用转义字符\u+Unicode编码来表示一个字符:
和char类型不同,字符串类型String是引用类型,我们用双引号"..."表示字符串.一个字符串可以存储0个到任意个字符:
因为字符串使用双引号"..."表示开始和结束,那如果字符串本身恰好包含一个"字符怎么表示?例如,"abc"xyz",编译器就无法判断中间的引号究竟是字符串的一部分还是表示字符串结束.这个时候,我们需要借助转义字符\:
Java的编译器对字符串做了特殊照顾,可以使用+连接任意字符串和其他数据类型,这样极大地方便了字符串的处理.例如:
如果用+连接字符串和其他数据类型,会将其他数据类型先自动转型为字符串,再连接:
如果我们要表示多行字符串,使用+号连接会非常不方便:
上述多行字符串实际上是5行,在最后一个DESC后面还有一个\n.如果我们不想在字符串末尾加一个\n,就需要这么写:
还需要注意到,多行字符串前面共同的空格会被去掉,即:
如果多行字符串的排版不规则,那么,去掉的空格就会变成这样:
即总是以最短的行首空格为基准.
Java的字符串除了是一个引用类型外,还有个重要特点,就是字符串不可变.考察以下代码:
观察执行结果,难道字符串s变了吗?其实变的不是字符串,而是变量s的"指向".
┌───┬───────────┬───┐
└───┴───────────┴───┘
s ──────────────┐
┌───┬───────────┬───┬───────────┬───┐
└───┴───────────┴───┴───────────┴───┘
原来的字符串"hello"还在,只是我们无法通过变量s访问它而已.因此,字符串的不可变是指字符串内容不可变.至于变量,可以一会指向字符串"hello",一会指向字符串"world".
理解了引用类型的"指向"后,试解释下面的代码输出:
空值null
引用类型的变量可以指向一个空值null,它表示不存在,即该变量不指向任何对象.例如:
注意要区分空值null和空字符串"",空字符串是一个有效的字符串对象,它不等于null.
请将一组int值视为字符的Unicode编码,然后将它们拼成一个字符串:
Java的字符类型char是基本类型,字符串类型String是引用类型;
基本类型的变量是"持有"某个数值,引用类型的变量是"指向"某个对象; | 0.769629 | 42.925926 | 0.082609 | 0 | 108 | 258 | 2,089.6 | 4.023438 | 0.13805 | 0.084211 | 242,400,022,990 | 计算机编程_代码 |
defer是Go语言提供的一种用于注册延迟调用的机制:让函数或语句可以在当前函数执行完毕后(包括通过return正常结束或者panic导致的异常结束)执行.深受Go开发者的欢迎,但一不小心就会掉进它的温柔陷阱,只有深入理解它的原理,我们才能轻松避开,写出漂亮稳健的代码.
defer是Go语言提供的一种用于注册延迟调用的机制:让函数或语句可以在当前函数执行完毕后(包括通过return正常结束或者panic导致的异常结束)执行.
defer在一些需要回收资源的场景非常有用,可以很方便地在函数结束前做一些清理操作.在打开资源语句的下一行,直接一句defer就可以在函数返回前关闭资源,可谓相当优雅.
注意:以上代码,忽略了err 实际上应该先判断是否出错,如果出错了,直接return. 接着再判断f是否为空,如果f为空,就不能调用f.Close()函数了,会直接panic的.
程序员在编程的时候,经常需要打开一些资源,比如数据库连接,文件,锁等,这些资源需要在用完之后释放掉,否则会造成内存泄漏.
但是程序员都是人,是人就会犯错.因此经常有程序员忘记关闭这些资源.Golang直接在语言层面提供defer关键字,在打开资源语句的下一行,就可以直接用defer语句来注册函数结束后执行关闭资源的操作.因为这样一颗"小小"的语法糖,程序员忘写关闭资源语句的情况就大大地减少了.
defer的使用其实非常简单:
在打开文件的语句附近,用defer语句关闭文件.这样,在函数结束之前,会自动执行defer后面的语句来关闭文件.
当然,defer会有小小地延迟,对时间要求特别特别特别高的程序,可以避免使用它,其他一般忽略它带来的延迟.
我们先看一下官方对defer的解释:
翻译一下:每次defer语句执行的时候,会把函数"压栈",函数参数会被拷贝下来;当外层函数(非代码块,如一个for循环)退出时,defer函数按照定义的逆序执行;如果defer执行的函数为nil 那么会在最终调用函数的产生panic.
defer语句并不会马上执行,而是会进入一个栈,函数return前,会按先进后出的顺序执行.也说是说最先被定义的defer语句最后执行.先进后出的原因是后面定义的函数可能会依赖前面的资源,自然要先执行;否则,如果前面先执行,那后面函数的依赖就没有了.
在defer函数定义时,对外部变量的引用是有两种方式的,分别是作为函数参数和作为闭包引用.作为函数参数,则在defer定义时就把值传递给defer,并被cache起来;作为闭包引用的话,则会在defer函数真正调用时根据整个上下文确定当前的值.
defer后面的语句在执行的时候,函数调用的参数会被保存起来,也就是复制了一份.真正执行的时候,实际上用到的是这个复制的变量,因此如果此变量是一个"值",那么就和定义的时候是一致的.如果此变量是一个"引用",那么就可能和定义的时候不一致.
defer后面跟的是一个闭包(后面会讲到),i是"引用"类型的变量,最后i的值为2 因此最后打印了三个2.
有了上面的基础,我们来检验一下成果:
执行结果是:
第四个defer语句是闭包,引用外部函数的n 最终结果是3;
第三个defer语句同第四个;
第二个defer语句,n是引用,最终求值是3.
第一个defer语句,对n直接求值,开始的时候n=0 所以最后是0;
有些情况下,我们会故意用到defer的先求值,再延迟调用的性质.想象这样的场景:在一个函数里,需要打开两个文件进行合并操作,合并完后,在函数执行完后关闭打开的文件句柄.
上面的代码中就用到了defer的原理,defer函数定义的时候,参数就已经复制进去了,之后,真正执行close()函数的时候就刚好关闭的是正确的"文件"了,妙哉!可以想像一下如果不这样将f当成函数参数传递进去的话,最后两个语句关闭的就是同一个文件了,都是最后一个打开的文件.
不过在调用close()函数的时候,要注意一点:先判断调用主体是否为空,否则会panic. 比如上面的代码片段里,先判断f不为空,才会调用Close()函数,这样最安全.
如果defer像上面介绍地那样简单(其实也不简单啦),这个世界就完美了.事情总是没这么简单,defer用得不好,是会跳进很多坑的.
上面这条语句经过编译之后,变成了三条指令:
13步才是Return 语句真正的命令,第2步是defer定义的语句,这里可能会操作返回值.
下面我们来看两个例子,试着将return语句和defer语句拆解到正确的顺序.
这里第二步没有操作返回值r 因此,main函数中调用f()得到5.
因此,main函数中调用f()得到1.
defer语句表达式的值在定义时就已经确定了.下面展示三个函数:
第1,3个函数是因为作为函数参数,定义的时候就会求值,定义的时候err变量的值都是nil 所以最后打印的时候都是nil. 第2个函数的参数其实也是会在定义的时候求值,只不过,第2个例子中是一个闭包,它引用的变量err在执行的时候最终变成defer error了.关于闭包在本文后面有介绍.
第3个函数的错误还比较容易犯,在生产环境中,很容易写出这样的错误代码.最后defer语句没有起到作用.
闭包是由函数及其相关引用环境组合而成的实体即:
一般的函数都有函数名,但是匿名函数就没有.匿名函数不能独立存在,但可以直接调用或者赋值于某个变量.匿名函数也被称为闭包,一个闭包继承了函数声明时的作用域.在Golang中,所有的匿名函数都是闭包.
有个不太恰当的例子,可以把闭包看成是一个类,一个闭包函数调用就是实例化一个类.闭包在运行时可以有多个实例,它会将同一个作用域里的变量和常量捕获下来,无论闭包在什么地方被调用(实例化)时,都可以使用这些变量和常量.而且,闭包捕获的变量和常量是引用传递,不是值传递.
闭包引用了x变量,ab可看作2个不同的实例,实例之间互不影响.实例内部,x变量是同一个地址,因此具有"累加效应".
Golang被诟病比较多的就是它的error 经常是各种error满天飞.编程的时候总是会返回一个error 留给调用者处理.如果是那种致命的错误,比如程序执行初始化的时候出问题,直接panic掉,省得上线运行后出更大的问题.
但是有些时候,我们需要从异常中恢复.比如服务器程序遇到严重问题,产生了panic 这时我们至少可以在程序崩溃前做一些"扫尾工作",如关闭客户端的连接,防止客户端一直等待等等.
panic会停掉当前正在执行的程序,不只是当前协程.在这之前,它会有序地执行完当前协程defer列表里的语句,其它协程里挂的defer语句不作保证.因此,我们经常在defer里挂一个recover语句,防止程序直接挂掉,这起到了try...catch的效果.
注意,recover()函数只在defer的上下文中才有效(且只有通过在defer中用匿名函数调用才有效),直接调用的话,只会返回nil.
上面的panic最终会被recover捕获到.这样的处理方式在一个http server的主流程常常会被用到.一次偶然的请求可能会触发某个bug 这时用recover捕获panic 稳住主流程,不影响其他请求.
程序员通过监控获知此次panic的发生,按时间点定位到日志相应位置,找到发生panic的原因,三下五除二,修复上线.一看四周,大家都埋头干自己的事,简直完美:偷偷修复了一个bug 没有发现!嘿嘿!
defer非常好用,一般情况下不会有什么问题.但是只有深入理解了defer的原理才会避开它的温柔陷阱.掌握了它的原理后,就会写出易懂易维护的代码. | 0.893973 | 72.022727 | 0.03481 | 0 | 144 | 820 | 1,260.7 | 4.027344 | 0.130009 | 0.03436 | 242,400,023,992 | 计算机编程_代码 |
你适合学Python吗?新手如何快速学Python?
什么样的人适合学习编程?到底Python作为编程入门语言合适吗?学习Python编程,我们应该如何学?大概的学习内容包括哪些?
今天我们就用一篇文章把这些问题彻底了解清楚.希望对你有所帮助.
相信对于每个人而言,知道编程和学习编程这件事,出发点是不同的.
我第一次感受到互联网神奇的时候是2013年底,一个学长毕业后进入一家互联网企业,一个月收入快1.5万,虽然现在看来不高,但是当时对于一个在二线城市的大学生而言,这样的收入和公司,是可望而不可及的.
当然此时也是我开始了解编程并研究编程的,故事就不多说了,我们来开始正解!
一,什么样的人适合学习编程?
在大众周围,总是充斥着各种如何学习编程的声音.许多人已经对于是否"每个人都应该学习编程"发表了自己的观点.开句玩笑话:如果那些认为每个人都需要学习编程的作者自己会编程的话,就不会出现程序员紧缺的现象了!
其实编程这个事情,很多人有计算机专业相关和非计算机相关的区分,虽然确实有基础底蕴的差别,但是在努力的共性上还是一致的,有以下几个共性,你可以看一看:
1. 对编程求知欲,喜欢自己动手探索一些数据或者编程的东西.很多人入行都是听说程序员很赚钱就进来了,不过对程序并没有特别的兴趣,这类人在经历了短暂的培训之后,还是可以基本入行,但是他们基本还是在初级阶段,向中级晋升一般都需要主动性.有兴趣,并且有基础的才会比其他人更进一步.
2.善于发现程序问题,并且自己想办法解决.编程最难的一点是找Bug,任何程序出现问题是正常的,关键是你具备发现问题和解决问题的能力.如果你对Bug问题解决能力很强,那么你像优秀程序员的进阶就会很快,
3.对编程学习有持久和自学的耐心.很多人说编程跟武功一样,一日不练,武功全废.不能光凭借一时间的兴趣,简单的玩一下,然后问题很多,就问人.这种学习的过程是不科学的,问是可以的,但是最好需要有基本的解决.
上面说的是一些通过习惯,有了上面的基础,然后再有英语基础,数学还不错,还是计算机专业,那就非常完美了.(当然,如果0基础,就必须跟着我们的0基础班刻苦学习了.)
二,编程语言有哪些?到底Python作为编程入门语言合适吗?
如果你计划开发软件,硬件,甚至操作系统,那么你或许想学习C语言.C语言刚出现的时候是一种伟大的语言,因为很多其他的语言都直接或间接来源于C语言,其中包括 Java,JavaScript,C++,Python,PHP 和 Per.
编程初学者应该先写 c 还是Java还是Python?C语言.java我建议做第二个学习的语言,java是面向对象的语言,更贴近人的思考,很多底层帮你封装好了,你不用太关注底层实现.
不同语言门槛不同,Python<PHP<JavaScript<Java<C++,C语言是一门基础语言是其他一些语言的基础例如MATLABObject-CLua等.同时也是学习来比较难的语言达到精通的程度没有3-10年左右很难C语言没有比较完善的开发框架他是面前过程的一门语言讲究算法跟逻辑的."
python的灵魂不在于语言本身,而在于其诸多优秀的库.Python有能运行的伪代码之称,是最适合初学者学习的语言,是程序员的启蒙语言.当初Guido设计Python的时候,就是为了要设计一种简单易用,能适合教学的编程语言.所以Python的语法简洁清晰,并且在语法中强制性地植入了编程风格.
开发环境简单,能打字就能写代码;
python是现代语言,具有足够的抽象性,适合教学一些纯数据结构,算法的抽象知识.此外,Python的许多思想都能适用于其他主流的编程语言.因此学通Python,有助于你掌握Java,C#, C++, C等主流的工业编程语言.
结论是:作为首选语言没有问题,其他语言还得学.
没有一种语言是万能的,只会一种语言是万万不能的.
用什么语言不重要,最重要的是效率:开发效率和执行效率.
不过最后,我想告诉大家.第一门编程语言的学习过程永远是痛苦的.选择Python培训班尽管可以让这个过程变得轻松一些,但是你仍然得克服一系列困难.
做为一个程序员,是应该去选取不同思路的语言去学习的,而且当然要选择最有代表性的语言,在编程的世界里,主流的思路其实就两种,一是结构化编程,一是函数化编程,面向对象只是结构化编程进化的一个阶段而已,其他各种各样的思路大多数是这两个的分支.
对于非程序员来说,码代码是用来解决问题的,不用纠结底层的东西,能短平快解决问题才是最关键.
三,现在都有哪些人在学Python,为什么学?
目前在很多行业中都在越来越多的应用Python,这也是很多行业学习Python的原因,Python主要的应用领域有哪些呢?我们来看一看:
目前来学的人群分为以下几类:
第一类:入行编程新手:大学刚毕业或者其他行业转岗,想从事编程开发的工作,目前认为Python比较火,想入行;
第二类:Linux系统运维人员:Linux运维以繁杂著称,对人员系统掌握知识的能力要求非常高,那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题,Python开发运维工作是首选,Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高.
第三类:做数据分析或者人工智能:不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析,科学分析都比较大程度的应用了数据分析,人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术.
第四类:在职程序员转Python开发:平常只关注div+css这些页面技术,很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的,现在有很多Java程序在转到Python语言,他们都被Python代码的优美和开发效率所折服
第五类:其他:一些工程师以前在做很多SEO优化的时候,苦于不会编程,一些程序上面的问题,得不到解决,只能做做简单的页面优化.现在学会Python之后,你和我一样都可以编写一些查询收录,排名,自动生成网络地图的程序,解决棘手的SEO问题
当然,这里总结的只是常见的一些情况,关于职业和岗位,之前写过一个内容介绍:
四,学习Python编程,我们应该如何学?大概的学习内容包括哪些?
我想可能很多网友和我有着相似的学习背景,学习Python会有以下的问题:
从零开始,不知道如何下手开始学?
学习Python编程语言,动手实践是一件非常愉快的事情,遇到了程序上的问题,经常自己思考研究,从而解决问题,自己的技术水平和解决问题的能力都得到了大大的提升.
但是,如果是你零基础起步,自己一点点照着书本学习,遇到困难,得不到解决,长期下去,会对学习编程产生厌恶,最终放弃学习.
经历这个Python后,我认为像Python这样的语言确实有学习的必要,因此把我的Python培训笔记贴出来,不过前面部分写的过于基础了.
最后给想学习Python编程的朋友,一些小建议:
1,先买一本自学用的Python书籍,不要看电子书.选择合适的教程.有些书很经典,但未必适合你,书籍有:"Python核心编程""Python基础编程""Python学习手册""Head First Python""Python编程入门""Python开发实战""Python编程初学者指南".
2.对Python基础数据类型有一个了解,学会各种类型的操作方法,了解函数和类的概念.
3,学会查官方文档,用好搜索引擎和开发者社区.不但要学写代码,还要学会看代码,更要会调试代码.读懂你自己程序的报错信息.再去找些github上的程序,读懂别人的代码.
4,动手实践,找小项目练习.前面几个阶段要快,都是为这个阶段做铺垫,,这时可能遇到各种困难,这时回头复习参考书上对应知识点,同时去谷歌百度,如果自己写不出来也可以参考别人的项目去做点事情,过一阵子对python了解后自己就知道该学啥了,是web开发,还是爬虫,或者数据分析,机器学习.
5.除了学习编程语言,也兼顾补一点计算机基础,和英语. | 0.891974 | 69.723404 | 0.025704 | 0 | 147 | 906 | 1,221.6 | 4.222656 | 0.131828 | 0.008578 | 242,400,024,902 | 计算机编程_代码 |
Generator 函数是 ES6 提供的一种异步编程解决方案,语法行为与传统函数完全不同.本章详细介绍 Generator 函数的语法和 API,它的异步编程应用请看"Generator 函数的异步应用"一章. Generator 函数有多种理解角度.语法上,首先可以把它理解成,Generator 函数是一个状态机,封装了多个内部状态.
执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象,也就是说,Generator 函数除了状态机,还是一个遍历器对象生成函数.返回的遍历器对象,可以依次遍历 Generator 函数内部的每一个状态.
形式上,Generator 函数是一个普通函数,但是有两个特征.一是,function关键字与函数名之间有一个星号;二是,函数体内部使用yield表达式,定义不同的内部状态(yield在英语里的意思就是"产出").
上面代码定义了一个 Generator 函数helloWorldGenerator,它内部有两个yield表达式(hello和world),即该函数有三个状态:hello,world 和 return 语句(结束执行).
然后,Generator 函数的调用方法与普通函数一样,也是在函数名后面加上一对圆括号.不同的是,调用 Generator 函数后,该函数并不执行,返回的也不是函数运行结果,而是一个指向内部状态的指针对象,也就是上一章介绍的遍历器对象(Iterator Object).
下一步,必须调用遍历器对象的next方法,使得指针移向下一个状态.也就是说,每次调用next方法,内部指针就从函数头部或上一次停下来的地方开始执行,直到遇到下一个yield表达式(或return语句)为止.换言之,Generator 函数是分段执行的,yield表达式是暂停执行的标记,而next方法可以恢复执行.
上面代码一共调用了四次next方法.
第一次调用,Generator 函数开始执行,直到遇到第一个yield表达式为止.next方法返回一个对象,它的value属性就是当前yield表达式的值hello,done属性的值false,表示遍历还没有结束.
第二次调用,Generator 函数从上次yield表达式停下的地方,一直执行到下一个yield表达式.next方法返回的对象的value属性就是当前yield表达式的值world,done属性的值false,表示遍历还没有结束.
第三次调用,Generator 函数从上次yield表达式停下的地方,一直执行到return语句(如果没有return语句,就执行到函数结束).next方法返回的对象的value属性,就是紧跟在return语句后面的表达式的值(如果没有return语句,则value属性的值为undefined),done属性的值true,表示遍历已经结束.
第四次调用,此时 Generator 函数已经运行完毕,next方法返回对象的value属性为undefined,done属性为true.以后再调用next方法,返回的都是这个值.
总结一下,调用 Generator 函数,返回一个遍历器对象,代表 Generator 函数的内部指针.以后,每次调用遍历器对象的next方法,就会返回一个有着value和done两个属性的对象.value属性表示当前的内部状态的值,是yield表达式后面那个表达式的值;done属性是一个布尔值,表示是否遍历结束.
ES6 没有规定,function关键字与函数名之间的星号,写在哪个位置.这导致下面的写法都能通过.
由于 Generator 函数仍然是普通函数,所以一般的写法是上面的第三种,即星号紧跟在function关键字后面.本书也采用这种写法.
由于 Generator 函数返回的遍历器对象,只有调用next方法才会遍历下一个内部状态,所以其实提供了一种可以暂停执行的函数.yield表达式就是暂停标志.
遍历器对象的next方法的运行逻辑如下.
(1)遇到yield表达式,就暂停执行后面的操作,并将紧跟在yield后面的那个表达式的值,作为返回的对象的value属性值.
(2)下一次调用next方法时,再继续往下执行,直到遇到下一个yield表达式.
(3)如果没有再遇到新的yield表达式,就一直运行到函数结束,直到return语句为止,并将return语句后面的表达式的值,作为返回的对象的value属性值.
(4)如果该函数没有return语句,则返回的对象的value属性值为undefined.
需要注意的是,yield表达式后面的表达式,只有当调用next方法,内部指针指向该语句时才会执行,因此等于为 JavaScript 提供了手动的"惰性求值"(Lazy Evaluation)的语法功能.
上面代码中,yield后面的表达式123 + 456,不会立即求值,只会在next方法将指针移到这一句时,才会求值.
yield表达式与return语句既有相似之处,也有区别.相似之处在于,都能返回紧跟在语句后面的那个表达式的值.区别在于每次遇到yield,函数暂停执行,下一次再从该位置继续向后执行,而**return语句不具备位置记忆的功能**.一个函数里面,只能执行一次(或者说一个)return语句,但是可以执行多次(或者说多个)yield表达式.正常函数只能返回一个值,因为只能执行一次return;Generator 函数可以返回一系列的值,因为可以有任意多个yield.从另一个角度看,也可以说 Generator 生成了一系列的值,这也就是它的名称的来历(英语中,generator 这个词是"生成器"的意思).
Generator 函数可以不用yield表达式,这时就变成了一个单纯的暂缓执行函数.
上面代码中,函数f如果是普通函数,在为变量generator赋值时就会执行.但是,函数f是一个 Generator 函数,就变成只有调用next方法时,函数f才会执行.
另外需要注意,yield表达式只能用在 Generator 函数里面,用在其他地方都会报错.
上面代码在一个普通函数中使用yield表达式,结果产生一个句法错误.
下面是另外一个例子.
上面代码也会产生句法错误,因为forEach方法的参数是一个普通函数,但是在里面使用了yield表达式(这个函数里面还使用了yield*表达式,详细介绍见后文).一种修改方法是改用for循环.
另外,yield表达式如果用在另一个表达式之中,必须放在圆括号里面.
yield表达式用作函数参数或放在赋值表达式的右边,可以不加括号.
上一章说过,任意一个对象的Symbol.iterator方法,等于该对象的遍历器生成函数,调用该函数会返回该对象的一个遍历器对象.
由于 Generator 函数就是遍历器生成函数,因此可以把 Generator 赋值给对象的Symbol.iterator属性,从而使得该对象具有 Iterator 接口.
上面代码中,Generator 函数赋值给Symbol.iterator属性,从而使得myIterable对象具有了 Iterator 接口,可以被...运算符遍历了.
Generator 函数执行后,返回一个遍历器对象.该对象本身也具有Symbol.iterator属性,执行后返回自身.
上面代码中,gen是一个 Generator 函数,调用它会生成一个遍历器对象g.它的Symbol.iterator属性,也是一个遍历器对象生成函数,执行后返回它自己.
yield表达式本身没有返回值,或者说总是返回undefined.next方法可以带一个参数,该参数就会被当作上一个yield表达式的返回值.
上面代码先定义了一个可以无限运行的 Generator 函数f,如果next方法没有参数,每次运行到yield表达式,变量reset的值总是undefined.当next方法带一个参数true时,变量reset就被重置为这个参数(即true),因此i会等于-1,下一轮循环就会从-1开始递增.
这个功能有很重要的语法意义.Generator 函数从暂停状态到恢复运行,它的上下文状态(context)是不变的.通过next方法的参数,就有办法在 Generator 函数开始运行之后,继续向函数体内部注入值.也就是说,可以在 Generator 函数运行的不同阶段,从外部向内部注入不同的值,从而调整函数行为.
上面代码中,第二次运行next方法的时候不带参数,导致 y 的值等于2 * undefined(即NaN),除以 3 以后还是NaN,因此返回对象的value属性也等于NaN.第三次运行Next方法的时候不带参数,所以z等于undefined,返回对象的value属性等于5 + NaN + undefined,即NaN.
如果向next方法提供参数,返回结果就完全不一样了.上面代码第一次调用b的next方法时,返回x+1的值6;第二次调用next方法,将上一次yield表达式的值设为12,因此y等于24,返回y / 3的值8;第三次调用next方法,将上一次yield表达式的值设为13,因此z等于13,这时x等于5,y等于24,所以return语句的值等于42.
注意,由于next方法的参数表示上一个yield表达式的返回值,所以在第一次使用next方法时,传递参数是无效的.V8 引擎直接忽略第一次使用next方法时的参数,只有从第二次使用next方法开始,参数才是有效的.从语义上讲,第一个next方法用来启动遍历器对象,所以不用带有参数.
再看一个通过next方法的参数,向 Generator 函数内部输入值的例子.
上面代码是一个很直观的例子,每次通过next方法向 Generator 函数输入值,然后打印出来.
如果想要第一次调用next方法时,就能够输入值,可以在 Generator 函数外面再包一层.
上面代码中,Generator 函数如果不用wrapper先包一层,是无法第一次调用next方法,就输入参数的.
for...of循环可以自动遍历 Generator 函数运行时生成的Iterator对象,且此时不再需要调用next方法.
上面代码使用for...of循环,依次显示 5 个yield表达式的值.这里需要注意,一旦next方法的返回对象的done属性为true,for...of循环就会中止,且不包含该返回对象,所以上面代码的return语句返回的6,不包括在for...of循环之中.
下面是一个利用 Generator 函数和for...of循环,实现斐波那契数列的例子.
从上面代码可见,使用for...of语句时不需要使用next方法.
利用for...of循环,可以写出遍历任意对象(object)的方法.原生的 JavaScript 对象没有遍历接口,无法使用for...of循环,通过 Generator 函数为它加上这个接口,就可以用了.
上面代码中,对象jane原生不具备 Iterator 接口,无法用for...of遍历.这时,我们通过 Generator 函数objectEntries为它加上遍历器接口,就可以用for...of遍历了.加上遍历器接口的另一种写法是,将 Generator 函数加到对象的Symbol.iterator属性上面.
除了for...of循环以外,扩展运算符(...),解构赋值和Array.from方法内部调用的,都是遍历器接口.这意味着,它们都可以将 Generator 函数返回的 Iterator 对象,作为参数.
Generator 函数返回的遍历器对象,都有一个throw方法,可以在函数体外抛出错误,然后在 Generator 函数体内捕获.
上面代码中,遍历器对象i连续抛出两个错误.第一个错误被 Generator 函数体内的catch语句捕获.i第二次抛出错误,由于 Generator 函数内部的catch语句已经执行过了,不会再捕捉到这个错误了,所以这个错误就被抛出了 Generator 函数体,被函数体外的catch语句捕获.
throw方法可以接受一个参数,该参数会被catch语句接收,建议抛出Error对象的实例.
注意,不要混淆遍历器对象的throw方法和全局的throw命令.上面代码的错误,是用遍历器对象的throw方法抛出的,而不是用throw命令抛出的.后者只能被函数体外的catch语句捕获.
上面代码之所以只捕获了a,是因为函数体外的catch语句块,捕获了抛出的a错误以后,就不会再继续try代码块里面剩余的语句了.
如果 Generator 函数内部没有部署try...catch代码块,那么throw方法抛出的错误,将被外部try...catch代码块捕获.
上面代码中,Generator 函数g内部没有部署try...catch代码块,所以抛出的错误直接被外部catch代码块捕获.
如果 Generator 函数内部和外部,都没有部署try...catch代码块,那么程序将报错,直接中断执行.
上面代码中,g.throw抛出错误以后,没有任何try...catch代码块可以捕获这个错误,导致程序报错,中断执行.
throw方法抛出的错误要被内部捕获,前提是必须至少执行过一次next方法.
上面代码中,g.throw(1)执行时,next方法一次都没有执行过.这时,抛出的错误不会被内部捕获,而是直接在外部抛出,导致程序出错.这种行为其实很好理解,因为第一次执行next方法,等同于启动执行 Generator 函数的内部代码,否则 Generator 函数还没有开始执行,这时throw方法抛错只可能抛出在函数外部.
上面代码中,g.throw方法被捕获以后,自动执行了一次next方法,所以会打印b.另外,也可以看到,只要 Generator 函数内部部署了try...catch代码块,那么遍历器的throw方法抛出的错误,不影响下一次遍历.
另外,throw命令与g.throw方法是无关的,两者互不影响.
上面代码中,throw命令抛出的错误不会影响到遍历器的状态,所以两次执行next方法,都进行了正确的操作.
这种函数体内捕获错误的机制,大大方便了对错误的处理.多个yield表达式,可以只用一个try...catch代码块来捕获错误.如果使用回调函数的写法,想要捕获多个错误,就不得不为每个函数内部写一个错误处理语句,现在只在 Generator 函数内部写一次catch语句就可以了.
Generator 函数体外抛出的错误,可以在函数体内捕获;反过来,Generator 函数体内抛出的错误,也可以被函数体外的catch捕获.
上面代码中,第二个next方法向函数体内传入一个参数 42,数值是没有toUpperCase方法的,所以会抛出一个 TypeError 错误,被函数体外的catch捕获.
一旦 Generator 执行过程中抛出错误,且没有被内部捕获,就不会再执行下去了.如果此后还调用next方法,将返回一个value属性等于undefined,done属性等于true的对象,即 JavaScript 引擎认为这个 Generator 已经运行结束了.
上面代码一共三次运行next方法,第二次运行的时候会抛出错误,然后第三次运行的时候,Generator 函数就已经结束了,不再执行下去了.
Generator 函数返回的遍历器对象,还有一个**return方法,可以返回给定的值,并且终结遍历 Generator 函数.**
上面代码中,遍历器对象g调用return方法后,返回值的value属性就是return方法的参数foo.并且,Generator 函数的遍历就终止了,返回值的done属性为true,以后再调用next方法,done属性总是返回true.
如果return方法调用时,不提供参数,则返回值的value属性为undefined.
如果 Generator 函数内部有try...finally代码块,且正在执行try代码块,那么return方法会导致立刻进入finally代码块,执行完以后,整个函数才会结束.
上面代码中,调用return()方法后,就开始执行finally代码块,不执行try里面剩下的代码了,然后等到finally代码块执行完,再返回return()方法指定的返回值.
next(),throw(),return()这三个方法本质上是同一件事,可以放在一起理解.它们的作用都是让 Generator 函数恢复执行,并且使用不同的语句替换yield表达式.
next()是将yield表达式替换成一个值.
上面代码中,第二个next(1)方法就相当于将yield表达式替换成一个值1.如果next方法没有参数,就相当于替换成undefined.
throw()是将yield表达式替换成一个throw语句.
return()是将yield表达式替换成一个return语句.
如果在 Generator 函数内部,调用另一个 Generator 函数.需要在前者的函数体内部,自己手动完成遍历.
上面代码中,foo和bar都是 Generator 函数,在bar里面调用foo,就需要手动遍历foo.如果有多个 Generator 函数嵌套,写起来就非常麻烦.
ES6 提供了yield*表达式,作为解决办法,用来在一个 Generator 函数里面执行另一个 Generator 函数.
上面例子中,outer2使用了yield*,outer1没使用.结果就是,outer1返回一个遍历器对象,outer2返回该遍历器对象的内部值.
从语法角度看,如果yield表达式后面跟的是一个遍历器对象,需要在yield表达式后面加上星号,表明它返回的是一个遍历器对象.这被称为yield*表达式.
上面代码中,delegatingIterator是代理者,delegatedIterator是被代理者.由于yield* delegatedIterator语句得到的值,是一个遍历器,所以要用星号表示.运行结果就是使用一个遍历器,遍历了多个 Generator 函数,有递归的效果.
yield*后面的 Generator 函数(没有return语句时),等同于在 Generator 函数内部,部署一个for...of循环.
上面代码说明,yield*后面的 Generator 函数(没有return语句时),不过是for...of的一种简写形式,完全可以用后者替代前者.反之,在有return语句时,则需要用var value = yield* iterator的形式获取return语句的值.
如果yield*后面跟着一个数组,由于数组原生支持遍历器,因此就会遍历数组成员.
上面代码中,yield命令后面如果不加星号,返回的是整个数组,加了星号就表示返回的是数组的遍历器对象.
实际上,任何数据结构只要有 Iterator 接口,就可以被yield*遍历.
上面代码中,yield表达式返回整个字符串,yield*语句返回单个字符.因为字符串具有 Iterator 接口,所以被yield*遍历.
如果被代理的 Generator 函数有return语句,那么就可以向代理它的 Generator 函数返回数据.
上面代码在第四次调用next方法的时候,屏幕上会有输出,这是因为函数foo的return语句,向函数bar提供了返回值.
上面代码中,存在两次遍历.第一次是扩展运算符遍历函数logReturned返回的遍历器对象,第二次是yield*语句遍历函数genFuncWithReturn返回的遍历器对象.这两次遍历的效果是叠加的,最终表现为扩展运算符遍历函数genFuncWithReturn返回的遍历器对象.所以,最后的数据表达式得到的值等于[ 'a' 'b' ].但是,函数genFuncWithReturn的return语句的返回值The result,会返回给函数logReturned内部的result变量,因此会有终端输出.
yield*命令可以很方便地取出嵌套数组的所有成员.
由于扩展运算符...默认调用 Iterator 接口,所以上面这个函数也可以用于嵌套数组的平铺.
下面是一个稍微复杂的例子,使用yield*语句遍历完全二叉树.
如果一个对象的属性是 Generator 函数,可以简写成下面的形式.
上面代码中,myGeneratorMethod属性前面有一个星号,表示这个属性是一个 Generator 函数.
它的完整形式如下,与上面的写法是等价的.
Generator 函数总是返回一个遍历器,ES6 规定这个遍历器是 Generator 函数的实例,也继承了 Generator 函数的prototype对象上的方法.
上面代码表明,Generator 函数g返回的遍历器obj,是g的实例,而且继承了g.prototype.但是,如果把g当作普通的构造函数,并不会生效,因为g返回的总是遍历器对象,而不是this对象.
上面代码中,Generator 函数g在this对象上面添加了一个属性a,但是obj对象拿不到这个属性.
Generator 函数也不能跟new命令一起用,会报错.
上面代码中,new命令跟构造函数F一起使用,结果报错,因为F不是构造函数.
那么,有没有办法让 Generator 函数返回一个正常的对象实例,既可以用next方法,又可以获得正常的this?
下面是一个变通方法.首先,生成一个空对象,使用call方法绑定 Generator 函数内部的this.这样,构造函数调用以后,这个空对象就是 Generator 函数的实例对象了.
上面代码中,首先是F内部的this对象绑定obj对象,然后调用它,返回一个 Iterator 对象.这个对象执行三次next方法(因为F内部有两个yield表达式),完成 F 内部所有代码的运行.这时,所有内部属性都绑定在obj对象上了,因此obj对象也就成了F的实例.
上面代码中,执行的是遍历器对象f,但是生成的对象实例是obj,有没有办法将这两个对象统一呢?
一个办法就是将obj换成F.prototype.
再将F改成构造函数,就可以对它执行new命令了.
Generator 是实现状态机的最佳结构.比如,下面的clock函数就是一个状态机.
上面代码的clock函数一共有两种状态(Tick和Tock),每运行一次,就改变一次状态.这个函数如果用 Generator 实现,就是下面这样.
上面的 Generator 实现与 ES5 实现对比,可以看到少了用来保存状态的外部变量ticking,这样就更简洁,更安全(状态不会被非法篡改),更符合函数式编程的思想,在写法上也更优雅.Generator 之所以可以不用外部变量保存状态,是因为它本身就包含了一个状态信息,即目前是否处于暂停态.
协程(coroutine)是一种程序运行的方式,可以理解成"协作的线程"或"协作的函数".协程既可以用单线程实现,也可以用多线程实现.前者是一种特殊的子例程,后者是一种特殊的线程.
传统的"子例程"(subroutine)采用堆栈式"后进先出"的执行方式,只有当调用的子函数完全执行完毕,才会结束执行父函数.协程与其不同,多个线程(单线程情况下,即多个函数)可以并行执行,但是只有一个线程(或函数)处于正在运行的状态,其他线程(或函数)都处于暂停态(suspended),线程(或函数)之间可以交换执行权.也就是说,一个线程(或函数)执行到一半,可以暂停执行,将执行权交给另一个线程(或函数),等到稍后收回执行权的时候,再恢复执行.这种可以并行执行,交换执行权的线程(或函数),就称为协程.
从实现上看,在内存中,子例程只使用一个栈(stack),而协程是同时存在多个栈,但只有一个栈是在运行状态,也就是说,协程是以多占用内存为代价,实现多任务的并行.
不难看出,协程适合用于多任务运行的环境.在这个意义上,它与普通的线程很相似,都有自己的执行上下文,可以分享全局变量.它们的不同之处在于,同一时间可以有多个线程处于运行状态,但是运行的协程只能有一个,其他协程都处于暂停状态.此外,普通的线程是抢先式的,到底哪个线程优先得到资源,必须由运行环境决定,但是协程是合作式的,执行权由协程自己分配.
由于 JavaScript 是单线程语言,只能保持一个调用栈.引入协程以后,每个任务可以保持自己的调用栈.这样做的最大好处,就是抛出错误的时候,可以找到原始的调用栈.不至于像异步操作的回调函数那样,一旦出错,原始的调用栈早就结束.
Generator 函数是 ES6 对协程的实现,但属于不完全实现.Generator 函数被称为"半协程"(semi-coroutine),意思是只有 Generator 函数的调用者,才能将程序的执行权还给 Generator 函数.如果是完全执行的协程,任何函数都可以让暂停的协程继续执行.
如果将 Generator 函数当作协程,完全可以将多个需要互相协作的任务写成 Generator 函数,它们之间使用yield表达式交换控制权.
JavaScript 代码运行时,会产生一个全局的上下文环境(context,又称运行环境),包含了当前所有的变量和对象.然后,执行函数(或块级代码)的时候,又会在当前上下文环境的上层,产生一个函数运行的上下文,变成当前(active)的上下文,由此形成一个上下文环境的堆栈(context stack).
这个堆栈是"后进先出"的数据结构,最后产生的上下文环境首先执行完成,退出堆栈,然后再执行完成它下层的上下文,直至所有代码执行完成,堆栈清空.
Generator 函数不是这样,它执行产生的上下文环境,一旦遇到yield命令,就会暂时退出堆栈,但是并不消失,里面的所有变量和对象会冻结在当前状态.等到对它执行next命令时,这个上下文环境又会重新加入调用栈,冻结的变量和对象恢复执行.
上面代码中,第一次执行g.next()时,Generator 函数gen的上下文会加入堆栈,即开始运行gen内部的代码.等遇到yield 1时,gen上下文退出堆栈,内部状态冻结.第二次执行g.next()时,gen上下文重新加入堆栈,变成当前的上下文,重新恢复执行.
Generator 可以暂停函数执行,返回任意表达式的值.这种特点使得 Generator 有多种应用场景.
Generator 函数的暂停执行的效果,意味着可以把异步操作写在yield表达式里面,等到调用next方法时再往后执行.这实际上等同于不需要写回调函数了,因为异步操作的后续操作可以放在yield表达式下面,反正要等到调用next方法时再执行.所以,Generator 函数的一个重要实际意义就是用来处理异步操作,改写回调函数.
上面代码中,第一次调用loadUI函数时,该函数不会执行,仅返回一个遍历器.下一次对该遍历器调用next方法,则会显示Loading界面(showLoadingScreen),并且异步加载数据(loadUIDataAsynchronously).等到数据加载完成,再一次使用next方法,则会隐藏Loading界面.可以看到,这种写法的好处是所有Loading界面的逻辑,都被封装在一个函数,按部就班非常清晰.
Ajax 是典型的异步操作,通过 Generator 函数部署 Ajax 操作,可以用同步的方式表达.
上面代码的main函数,就是通过 Ajax 操作获取数据.可以看到,除了多了一个yield,它几乎与同步操作的写法完全一样.注意,makeAjaxCall函数中的next方法,必须加上response参数,因为yield表达式,本身是没有值的,总是等于undefined.
下面是另一个例子,通过 Generator 函数逐行读取文本文件.
上面代码打开文本文件,使用yield表达式可以手动逐行读取文件.
如果有一个多步操作非常耗时,采用回调函数,可能会写成下面这样.
上面代码已经把回调函数,改成了直线执行的形式,但是加入了大量 Promise 的语法.Generator 函数可以进一步改善代码运行流程.
然后,使用一个函数,按次序自动执行所有步骤.
注意,上面这种做法,只适合同步操作,即所有的task都必须是同步的,不能有异步操作.因为这里的代码一得到返回值,就继续往下执行,没有判断异步操作何时完成.如果要控制异步的操作流程,详见后面的"异步操作"一章.
下面,利用for...of循环会自动依次执行yield命令的特性,提供一种更一般的控制流管理的方法.
上面代码中,数组steps封装了一个任务的多个步骤,Generator 函数iterateSteps则是依次为这些步骤加上yield命令.
将任务分解成步骤之后,还可以将项目分解成多个依次执行的任务.
上面代码中,数组jobs封装了一个项目的多个任务,Generator 函数iterateJobs则是依次为这些任务加上yield*命令.
最后,就可以用for...of循环一次性依次执行所有任务的所有步骤.
再次提醒,上面的做法只能用于所有步骤都是同步操作的情况,不能有异步操作的步骤.如果想要依次执行异步的步骤,必须使用后面的"异步操作"一章介绍的方法.
for...of的本质是一个while循环,所以上面的代码实质上执行的是下面的逻辑.
利用 Generator 函数,可以在任意对象上部署 Iterator 接口.
上述代码中,myObj是一个普通对象,通过iterEntries函数,就有了 Iterator 接口.也就是说,可以在任意对象上部署next方法.
下面是一个对数组部署 Iterator 接口的例子,尽管数组原生具有这个接口.
Generator 可以看作是数据结构,更确切地说,可以看作是一个数组结构,因为 Generator 函数可以返回一系列的值,这意味着它可以对任意表达式,提供类似数组的接口.
上面代码就是依次返回三个函数,但是由于使用了 Generator 函数,导致可以像处理数组那样,处理这三个返回的函数.
实际上,如果用 ES5 表达,完全可以用数组模拟 Generator 的这种用法.
上面的函数,可以用一模一样的for...of循环处理!两相一比较,就不难看出 Generator 使得数据或者操作,具备了类似数组的接口. | 0.880802 | 82.797386 | 0.074966 | 0 | 305 | 3,413 | 907.1 | 4.15625 | 0.14659 | 0.015995 | 242,400,025,983 | 计算机编程_代码 |
机器模型和调用规范旨在大致模仿常见的真实架构和 C 样式的调用规范:
机器基于寄存器,而帧的大小在创建时确定后就固定不变.每一帧由特定数量的寄存器(由相应方法指定)以及执行该方法所需的所有辅助数据构成,例如(但不限于)程序计数器和对包含该方法的 .dex 文件的引用.
当用于位值(例如整数和浮点数)时,寄存器会被视为宽度为 32 位.如果值是 64 位,则使用两个相邻的寄存器.对于寄存器对,没有对齐要求.
当用于对象引用时,寄存器会被视为其宽度正好能够容纳一个此类引用.
如果一个方法有 N 个参数,则在该方法的调用帧的最后 N 个寄存器中按顺序传递这些参数.宽参数占用两个寄存器.向实例方法传入一个 this 引用作为其第一个参数.
指令流中的存储单元是 16 位无符号数.某些指令中的某些位会被忽略/必须为 0.
指令并非一定限于特定类型.例如,在不做任何解释的情况下移动 32 位寄存器值的指令不一定非得指定移动对象的类型是整数还是浮点数.
至于对字符串,类型,字段和方法的引用,有已单独枚举且已编好索引的常量池.
按位字面数据在指令流中内嵌表示.
在实践中,一个方法需要 16 个以上的寄存器不太常见,而需要 8 个以上的寄存器却相当普遍,因此很多指令仅限于寻址前 16 个寄存器.在合理的可能情况下,指令允许引用最多前 256 个寄存器.此外,某些指令还具有允许更多寄存器的变体,包括可寻址 v0 - v65535 范围内的寄存器的一对 catch-all move 指令.如果指令变体不能用于寻址所需的寄存器,寄存器内容会(在运算前)从原始寄存器移动到低位寄存器和/或(在运算后)从低位结果寄存器移动到高位寄存器.
有几个"伪指令"可用于容纳被常规指令(例如,fill-array-data)引用的可变长度数据负载.在正常执行流程中绝对不能遇到这类指令.此外,这类指令必须位于偶数字节码偏移(即以 4 字节对齐)上.为了满足这一要求,如果这类指令未对齐,则 dex 生成工具必须发出额外的 nop 指令进行填充.最后,虽然并非必须这样做,但是大多数工具会选择在方法的末尾发出这些额外的指令,否则可能需要额外的指令才能围绕这些方法进行分支.
如果安装到正在运行的系统中,某些指令可能会被改变,因为在其安装过程中执行的静态链接优化可能会更改它们的格式.这样可以在链接已知之后加快执行的速度.有关建议的变体,请参阅相关的指令格式文档.特意使用"建议"一词是因为并非必须强制实现这些变体.
一些运算码具有消除歧义的名称后缀,这些后缀表示运算类型:
常规类型的 32 位运算码未标记.
一些运算码具有消除歧义的后缀,这些后缀用于区分除指令版式或选项不同之外其他完全相同的运算.这些后缀与主要名称之间以斜杠("/")分开,主要目的是使生成和解析可执行文件的代码中存在与静态常量的一对一映射关系(即,降低让代码查看者感到模糊不清的可能性).
在本文档的说明部分,我们使用 4 位宽的字符来强调值的宽度(例如,指示常量的范围或可能寻址的寄存器的数量).
"move"为基础运算码,表示基础运算(移动寄存器的值).
"wide"为名称后缀,表示指令对宽(64 位)数据进行运算.
"from16"为运算码后缀,表示具有 16 位寄存器引用源的变体.
请参阅指令格式文档,详细了解各种指令格式(在"运算和格式"下列出)以及运算码语法.
请参阅 .dex 文件格式文档,详细了解字节码如何融入整个编码环境.
B: 源寄存器(4 位) 将一个非对象寄存器的内容移到另一个非对象寄存器中.
B: 源寄存器(16 位) 将一个非对象寄存器的内容移到另一个非对象寄存器中.
B: 源寄存器对(4 位) 将一个寄存器对的内容移到另一个寄存器对中.
注意:可以从 vN 移到 vN-1 或 vN+1,因此必须在执行写入运算之前,为要读取的寄存器对的两部分均安排实现.
B: 源寄存器对(16 位) 将一个寄存器对的内容移到另一个寄存器对中.
注意:实现的注意事项与上文的 move-wide 相同.
B: 源寄存器(4 位) 将一个对象传送寄存器的内容移到另一个对象传送寄存器中.
B: 源寄存器(16 位) 将一个对象传送寄存器的内容移到另一个对象传送寄存器中.
0a 11x move-result vAA A: 目标寄存器(8 位) 将最新的 invoke-kind 的单字非对象结果移到指定的寄存器中.该指令必须紧跟在其(单字非对象)结果不会被忽略的 invoke-kind 之后执行,否则无效.
0b 11x move-result-wide vAA A: 目标寄存器对(8 位) 将最新的 invoke-kind 的双字结果移到指定的寄存器对中.该指令必须紧跟在其(双字)结果不会被忽略的 invoke-kind 之后执行,否则无效.
0d 11x move-exception vAA A: 目标寄存器(8 位) 将刚刚捕获的异常保存到给定寄存器中.该指令必须为捕获的异常不会被忽略的任何异常处理程序的第一条指令,且该指令必须仅作为异常处理程序的第一条指令执行,否则无效.
B: 有符号整数(4 位) 将给定的字面量值(符号扩展为 32 位)移到指定的寄存器中.
B: 有符号整数(16 位) 将给定的字面量值(符号扩展为 32 位)移到指定的寄存器中.
B: 任意 32 位常量 将给定的字面量值移到指定的寄存器中.
B: 有符号整数(16 位) 将给定的字面量值(右零扩展为 32 位)移到指定的寄存器中.
B: 有符号整数(16 位) 将给定的字面量值(符号扩展为 64 位)移到指定的寄存器对中.
B: 任意双字宽度(64 位)常量 将给定的字面量值移到指定的寄存器对中.
B: 有符号整数(16 位) 将给定的字面量值(右零扩展为 64 位)移到指定的寄存器对中.
B: 字符串索引 将通过给定索引指定的字符串的引用移到指定的寄存器中.
B: 类型索引 将通过给定索引指定的类的引用移到指定的寄存器中.如果指定的类型是原始类型,则将存储对原始类型的退化类的引用.
注意:如果该指令需要抛出异常,则必须像 PC 已超出该指令那样抛出.不妨将其想象成,该指令(在某种意义上)已成功执行,并在该指令执行后但下一条指令找到机会执行前抛出异常.这种定义使得某个方法有可能将监视锁清理 catch-all(例如 finally)分块用作该分块自身的监视锁清理,以便处理可能由于 Thread.stop() 的既往实现而抛出的任意异常,同时仍尽力维持适当的监视锁安全机制.
B: 类型索引(16 位) 如果给定寄存器中的引用不能转型为指定的类型,则抛出 ClassCastException.
注意:由于 A 必须一律为引用(而非基元值),因此如果 B 引用基元类型,则必然会在运行时失败(即抛出异常).
C: 类型索引(16 位) 如果指定的引用是给定类型的实例,则为给定目标寄存器赋值 1,否则赋值 0.
注意:由于 B 必须一律为引用(而非基元值),因此如果 C 引用基元类型,则始终赋值 0.
B: 类型索引 根据指定的类型构造新实例,并将对该新实例的引用存储到目标寄存器中.该类型必须引用非数组类.
C: 类型索引 根据指定的类型和大小构造新数组.该类型必须是数组类型.
C..G: 参数寄存器(每个寄存器各占 4 位) 根据给定类型和大小构造数组,并使用提供的内容填充该数组.该类型必须是数组类型.数组的内容必须是单字类型(即不接受 long 或 double 类型的数组,但接受引用类型的数组).构造的实例会存储为一个"结果",方式与方法调用指令存储其结果的方式相同,因此构造的实例必须移到后面紧跟 move-result-object 指令(如果要使用的话)的寄存器.
N = A + C - 1 根据给定类型和大小构造数组,并使用提供的内容填充该数组.相关的说明和限制与上文所述 filled-new-array 相同.
B: 到表格数据伪指令的有符号"分支"偏移量(32 位) 用指定的数据填充给定数组.必须引用基元类型的数组,且数据表格的类型必须与数组匹配;此外,数据表格所包含的元素个数不得超出数组中的元素个数.也就是说,数组可以比表格大;如果是这样,仅设置数组的初始元素,而忽略剩余元素.
抛出指定的异常.
注意:分支偏移量不得为 0.(自旋循环可以用 goto/32 正常构造,也可以通过在分支之前添加 nop 作为目标来正常构造.无条件地跳转到指定的指令.
例如,建议使用 cmpg-float 检查浮点数是否满足条件 x < y;如果结果是 -1,则表示测试结果为 true,其他值则表示测试结果为 false,原因是当前比较是有效比较但是结果不符合预期或其中一个值是 NaN.
C: 有符号分支偏移量(16 位) 如果两个给定寄存器的值比较结果符合预期,则分支到给定目标寄存器.
注意:分支偏移量不得为 0.(自旋循环可以通过围绕后向 goto 进行分支或通过在分支之前添加 nop 作为目标来正常构造.)
B: 有符号分支偏移量(16 位) 如果给定寄存器的值与 0 的比较结果符合预期,则分支到给定目标寄存器.
51: aput-short A: 值寄存器或寄存器对;可以是源寄存器或寄存器对,也可以是目标寄存器或寄存器对(8 位)
C: 索引寄存器(8 位) 在给定数组的已标识索引处执行已确定的数组运算,并将结果加载或存储到值寄存器中.
5f: iput-short A: 值寄存器或寄存器对;可以是源寄存器或寄存器对,也可以是目标寄存器或寄存器对(4 位)
C: 实例字段引用索引(16 位) 对已标识的字段执行已确定的对象实例字段运算,并将结果加载或存储到值寄存器中.
注意:这些运算码是静态链接的合理候选项,将字段参数更改为更直接的偏移量.
6d: sput-short A: 值寄存器或寄存器对;可以是源寄存器或寄存器对,也可以是目标寄存器或寄存器对(8 位)
B: 静态字段引用索引(16 位) 对已标识的静态字段执行已确定的对象静态字段运算,并将结果加载或存储到值寄存器中.
C..G: 参数寄存器(每个寄存器各占 4 位) 调用指定的方法.可使用相应的 move-result* 变体将所得结果(如果有的话)存储为紧跟其后的指令.
当 method_id 引用非接口类方法时,使用 invoke-super 调用最近父类的虚拟方法(这与调用类中具有相同 method_id 的方法相反).invoke-virtual 具有相同的方法限制.
在版本 037 或更高版本的 Dex 文件中,如果 method_id 引用接口方法,则使用 invoke-super 调用在该接口上定义的该方法的最具体,未被覆盖的版本.invoke-virtual 具有相同的方法限制.在版本 037 之前的 Dex 文件中,具有接口 method_id 是违反规则且未定义的.
invoke-direct 用于调用非 static 直接方法(也就是说,本质上不可覆盖的实例方法,即 private 实例方法或构造函数).
invoke-static 用于调用 static 方法(该方法始终被视为直接方法).
注意:这些运算码是静态链接的合理候选项,将方法参数更改为更直接的偏移量(或相关的寄存器对).
B: 源寄存器或寄存器对(4 位) 对源寄存器执行已确定的一元运算,并将结果存储到目标寄存器中.
C: 第二个源寄存器或寄存器对(8 位) 对两个源寄存器执行已确定的二元运算,并将结果存储到目标寄存器中.
注意:与其他 -long 数学运算(对第一个和第二个源采用寄存器对)相反,shl-long,shr-long 和 ushr-long 会对其第一个源采用寄存器对(存放要移位的值),但会对其第二个源采用单个寄存器(存放移位的距离).
cf: rem-double/2addr A: 目标寄存器或寄存器对和第一个源寄存器或寄存器对(4 位)
B: 第二个源寄存器或寄存器对(4 位) 对两个源寄存器执行已确定的二元运算,并将结果存储到第一个源寄存器中.
C: 有符号整数常量(16 位) 对指定的寄存器(第一个参数)和字面量值(第二个参数)执行指定的二元运算,并将结果存储到目标寄存器中.
注意:rsub-int 不含后缀,因为此版本是其一系列运算码中的主运算码.另外,有关语义的详细信息,请参阅下文.
C: 有符号整数常量(8 位) 对指定的寄存器(第一个参数)和字面量值(第二个参数)执行指定的二元运算,并将结果存储到目标寄存器中.
D..G: 参数寄存器(每个寄存器各占 4 位)
H: 原型引用索引(16 位) 调用指定的签名多态方法.可使用相应的 move-result* 变体将所得结果(如果有的话)存储为紧跟其后的指令.
接收器必须是一个支持所调用签名多态方法的对象.
原型引用说明了所提供的参数类型和预期的返回类型.
invoke-polymorphic 字节码执行时可能会引发异常.有关这些异常的相关说明,请参阅所调用签名多态方法的 API 文档.
存在于 038 及更高版本的 Dex 文件中.
C..G: 参数寄存器(每个寄存器各占 4 位) 解析并调用指定的调用点.可使用相应的 move-result* 变体将调用的结果(如果有的话)存储为紧跟其后的指令.
该指令分两个阶段执行:调用点解析和调用点调用.
调用点解析会检查指定调用点是否有关联的 java.lang.invoke.CallSite 实例.如果没有,则使用 Dex 文件中存在的参数调用指定调用点的引导程序链接器方法(请参阅 call_site_item).引导程序链接器方法会返回一个 java.lang.invoke.CallSite 实例;如果不存在关联,则该实例将与指定的调用点关联.另一个线程可能已先进行了关联;如果是这种情况,则通过第一个关联的 java.lang.invoke.CallSite 实例继续执行该指令.
对所解析的 java.lang.invoke.CallSite 实例的 java.lang.invoke.MethodHandle 目标进行调用点调用.目标的调用就像执行 invoke-polymorphic(如上所述)一样(使用 invoke-custom 指令的方法句柄和参数作为精确方法句柄调用的参数).
引导程序链接器方法引发的异常会封装在 java.lang.BootstrapMethodError 中.如果出现下列情况,还将引发 BootstrapMethodError:
该引导程序链接器方法无法返回 java.lang.invoke.CallSite 实例.
该方法句柄目标不属于所请求的类型.
存在于版本 038 及更高版本的 Dex 文件中.
B: 方法句柄索引(16 位) 将通过给定索引指定的方法句柄的引用移到指定的寄存器中.
B: 方法原型引用(16 位) 将通过给定索引指定的方法原型的引用移到指定的寄存器中.
targets int[] 与 size 相对的分支目标的列表.这些目标相对应的是 switch 运算码的地址(而非此表格的地址).
targets int[] 与 size 相对的分支目标的列表,每一个目标对应相同索引下的键值.这些目标相对应的是 switch 运算码的地址(而非此表格的地址).
注意:除非另有说明,否则浮点运算必须遵循 IEEE 754 规则,使用最近舍入和渐进式下溢. | 0.833799 | 66.43299 | 0.055012 | 0 | 244 | 1,513 | 1,405.6 | 4.109375 | 0.197393 | 0.161387 | 242,400,031,235 | 计算机编程_代码 |
我们用 vs2019 来编译调试一下上面的代码,直接调出来 汇编窗口,如下:
从上面的代码可以看出,引用 跟 指针 编译出来的汇编代码是一样的,汇编代码的功能如下:
下面我们再来看一下,函数里面 用 引用传参 跟 指针传参,生成的汇编代码有什么区别.
从上图可以看到,生成的汇编代码,依然是完全一样的.所以从汇编的角度来看,引用跟指针实际上就是同一个东西.
引用 跟 指针,更多的是类型系统,编程语言语法 方面的设计,也就是由编译器搞出来的概念,实际上他们最后生成的汇编代码是一样的.
软件程序的底层就是机器码,机器码也叫做 CPU 的指令集.无论是什么样的编程语言,C/C++,RUST,Go,等等,他们能实现的功能,你用汇编一样能实现.
而那些所谓的变量,对象,都只是一段内存数据,CPU指令 就是对 内存数据进行计算,操作.所以 所有类型的变量,或者对象,他们从汇编的角度来看,他们的方法都是一样的,虽然 int 跟 char 在高级语言层面的操作方法不一样,但是他们都是一段内存,从汇编的角度来看,怎么操作都可以.int 变量的内存能进行 X 操作,char 的内存也能进行 X 操作.这里 X 泛指某种操作/方法,例如反转内存.
某些混用的场景,会直接导致编译器报错.
所以编程语言语法,类型系统,做的事情,就是限制你随意操作内存,本来你用汇编什么都能干,但是也容易干错很多事情.所以类型系统,编程语法 实际上是对内存使用的一种限制,防止程序员犯错.把运行时错误转换成编译型错误,这样你能提前改正错误.
上面的引用,准确来说 是指 "左值引用",C++ 里面还有一个右值引用的用法,初学者刚学 C++ 会觉得右值引用 非常反人类,不好理解.
本文希望从汇编角度来给读者讲解,如果没用 右值引用,生成的汇编是怎样的,如果用了右值引用,生成的汇编又是怎样的?
从汇编的角度会更容易理解右值引用的意义.
下面截图一下"C++ Primer"对右值引用的阐述.
我们来个最简单的例子,看看右值引用会翻译成什么样的汇编.如下:
如果我们不用 &&,直接 把 a 赋值为 999,生成的汇编又会怎样呢?可以看到,两者生成的汇编是有所不同的.
对于不熟悉汇编的同学,我先讲解一些这几句汇编的含义.首先.
我们实际调试一下,看下内存数据,如下:
所以右值引用实际上是什么呢?实际上就是一级指针,为了验证这个事情,我们把右值改成 一级指针写法,代码如下:
上面,我定义了一个 nobody 变量,来模拟 右值引用里面 编译器自己创建的 匿名变量.编译调试结果如下:
可以看到,一级指针 生成的代码,跟 右值引用是几乎一样,只是变量在栈的位置不太一样,一个向上,一个向下,这个无关紧要.
现在,我们得出结论,右值引用 的底层逻辑,就是一级指针.
扩展知识:"C++ Primer"提到 右值是临时现象,实际上指的就是那个 nobody 匿名变量,没有名称的变量.
我们再来看右值引用的一个复杂的例子,C++ 提供了 std::move(),我们用这个 move 函数来演示,代码如下:
上面的代码运行如下:
运行如下:
可以看到 b2 受到了 b1 赋值的影响,所以他们已经指向同一块内存数据.
实际上上面的代码等价与 一级指针的写法,如下:
所以右值引用 ,move 函数的本质是什么呢?实际上就是取地址,复制地址,减少拷贝.
移动实际上就是取地址,然后把地址放到另一个变量.
所以可以把 右值引用 看成 是指针的替代品.但我个人认为,指针比右值引用容易使用很多. | 0.828146 | 49.266667 | 0.00953 | 0 | 198 | 381 | 967.3 | 4.128906 | 0.209066 | 0 | 242,400,034,525 | 计算机编程_代码 |
随着互联网行业的高速发展,编程无疑越来越深入人心.而Java是当前世界非常流行的编程语言之一,代表着很高的薪资和很好的待遇.现在社会也确实有很多人渐渐的对java产生了不小的兴趣,也想在Java这个领域分一份羹,但苦于入不得其门,本文针对Java初学者介绍一下Java的学习方法.
近期对Java这门语言也有了比以前更深刻的认识,学习了Java的一些基本语法,比如数据类型,运算符,程序流程控制,数组,也在逐渐上升到面向对象编程这一概念.
而Java核心的核心就是面向对象思想,只要能够掌握好面向对象这一核心概念,基本上Java的学习就算入门了.以下是我在Java技术学习过程中的Java关键字总结,大家可以以点带面,自我检测学习成果:
Java提供了继承,多态,封装,抽象等多种方法,让类与类之间的使用和访问更加灵活,并且程序在执行的过程中也更加安全.Java所有的对象都存在于它所属的类.而每个类都有它自身的属性和方法,我们通过对对象的属性和方法的归纳将特定的对象归为一类.我们只需要建立一个类,给这个类定义好对象需要的属性和方法,所有该类对象都可以通过new类来快速使用它需要的属性和方法.从而大大减少代码量,并且让界面更简洁,而且当我们再次需要用到和该类相关的属性和行为时,我们只需要去调用它,相当之方便.
Java另一大优势,是其经过多年的发展,类库相当丰富,前辈们为我们写好了各种方法和开发中需要的各种类,我们只需要懂得调用就可以轻松实现很多功能,大大减少了开发时间.
作为一个Java程序员另外一件幸福的事就是不需要担心内存不足问题,因为其有着强大的垃圾回收(GC)机制.
此外,其基于半编译(class二进制文件)半解释(每个版本都有针对不同操作系统的解释器)的特性,Java拥有强大的跨平台性,一次编译随处运行.并且,其异常处理机制,让Java代码编写的程序拥有着强大的健壮性.
Java技术学习任重而道远,需要时间的沉淀和经验的总结,大家可以根据我总结的技术点扩展到面,再结合项目不断深入学习! | 0.91832 | 107.125 | 0 | 0 | 238 | 215 | 851.4 | 4.140625 | 0.098016 | 0 | 191,900,012,022 | 计算机编程_代码 |
Go 1.18在go工具链里引入了fuzzing模糊测试,可以帮助我们发现Go代码里的漏洞或者可能导致程序崩溃的输入.Go官方团队也在官网发布了fuzzing入门教程,帮助大家快速上手.
本人对Go官方教程在翻译的基础上做了一些表述上的优化,以飨读者.
注意:fuzzing模糊测试和Go已有的单元测试以及性能测试框架是互为补充的,并不是替代关系.
这篇教程会介绍Go fuzzing的入门基础知识.fuzzing可以构造随机数据来找出代码里的漏洞或者可能导致程序崩溃的输入.通过fuzzing可以找出的漏洞包括SQL注入,缓冲区溢出,拒绝服务(Denial of Service)攻击和XSS(cross-site scripting)攻击等.
在这个教程里,你会给一个函数写一段fuzz test(模糊测试)程序,然后运行go命令来发现代码里的问题,最后通过调试来修复问题.
本文里涉及的专业术语,可以参考 Go Fuzzing glossary.
安装指引可以参考下面的介绍.
有一个代码编辑工具.任何文本编辑器都可以.
有一个命令行终端.Go可以运行在Linux,Mac上的任何命令行终端,也可以运行在Windows的PowerShell或者cmd之上.
有一个支持fuzzing的环境.目前Go fuzzing只支持AMD64和ARM64架构.
注意:如果在MAC或者Linux上执行go1.18beta1提示command not found,需要设置bash或者zsh对应的profile环境变量文件.bash设置在~/.bash_profile文件里,内容为:
GOROOT和GOPATH的值可以通过go env命令查看,设置完后执行source ~/.bash_profile让设置生效,再执行go1.18beta1就不报错了.
下面的教程都假设你已经把go1.18beta1命令设置了别名go.
首先创建一个目录用于存放你写的代码.
注意:对于生产代码,你可以根据项目实际情况来指定module路径,如果想了解更多,可以参考Go Module依赖管理.
接下来,我们来使用map写一些简单的代码来做字符串的反转,然后使用fuzzing来做模糊测试.
在这个章节,你需要实现一个函数来对字符串做反转.
在main.go所在目录执行命令go run .来运行代码,结果如下:
在这个章节,你会给Reverse函数编写单元测试代码.
在fuzz目录下创建文件reverse_test.go.
在reverse_test.go里编写如下代码:
接下来,我们给Reverse函数增加模糊测试(fuzz test)代码.
单元测试有局限性,每个测试输入必须由开发者指定加到单元测试的测试用例里.
fuzzing的优点之一是可以基于开发者代码里指定的测试输入作为基础数据,进一步自动生成新的随机测试数据,用来发现指定测试输入没有覆盖到的边界情况.
在这个章节,我们会把单元测试转换成模糊测试,这样可以更轻松地生成更多的测试输入.
注意:你可以把单元测试,性能测试和模糊测试放在同一个*_test.go文件里.
在文本编辑器里把reverse_test.go里的单元测试代码TestReverse替换成如下的模糊测试代码FuzzReverse.
Fuzzing也有一定的局限性.
在单元测试里,因为测试输入是固定的,你可以知道调用Reverse函数后每个输入字符串得到的反转字符串应该是什么,然后在单元测试的代码里判断Reverse的执行结果是否和预期相符.例如,对于测试用例Reverse("Hello world"),单元测试预期的结果是 "dlrow olleH".
但是使用fuzzing时,我们没办法预期输出结果是什么,因为测试的输入除了我们代码里指定的用例之外,还有fuzzing随机生成的.对于随机生成的测试输入,我们当然没办法提前知道输出结果是什么.
虽然如此,本文里的Reverse函数有几个特性我们还是可以在模糊测试里做验证.
比如我们实现的Reverse函数如果是一个错误的版本,直接return返回输入的字符串,是完全可以通过上面的模糊测试的,但是没法通过我们前面编写的单元测试.因此单元测试和模糊测试是互为补充的,不是替代关系.
Go模糊测试和单元测试在语法上有如下差异:
Go模糊测试会调用f.Add函数和f.Fuzz函数.
f.Add函数把指定输入作为模糊测试的种子语料库(seed corpus),fuzzing基于种子语料库生成随机输入.
f.Fuzz函数接收一个fuzz target函数作为入参.fuzz target函数有多个参数,第一个参数是*testing.T,其它参数是被模糊的类型(注意:被模糊的类型目前只支持部分内置类型 列在 Go Fuzzing docs,未来会支持更多的内置类型).
上面的FuzzReverse函数里用到了utf8这个package,因此要在reverse_test.go开头import这个package,参考如下代码:
这个方式只会使用种子语料库,而不会生成随机测试数据.通过这种方式可以用来验证种子语料库的测试数据是否可以测试通过.(fuzz test without fuzzing)
如果reverse_test.go文件里有其它单元测试函数或者模糊测试函数,但是只想运行FuzzReverse模糊测试函数,我们可以执行go test -run=FuzzReverse命令.
注意:go test默认会执行所有以TestXxx开头的单元测试函数和以FuzzXxx开头的模糊测试函数,默认不运行以BenchmarkXxx开头的性能测试函数,如果我们想运行 benchmark用例,则需要加上 -bench 参数.
如果要基于种子语料库生成随机测试数据用于模糊测试,需要给go test命令增加 -fuzz参数.(fuzz test with fuzzing)
上面的fuzzing测试结果是FAIL,引起FAIL的输入数据被写到了一个语料库文件里.下次运行go test命令的时候,即使没有-fuzz参数,这个语料库文件里的测试数据也会被用到.
语料库文件里的第1行标识的是编码版本(encoding version,说直白点,就是这个种子语料库文件里内容格式的版本),虽然目前只有v1这1个版本,但是Fuzzing设计者考虑到未来可能引入新的编码版本,于是加了编码版本的概念.
从第2行开始,每一行数据对应的是语料库的每条测试数据(corpus entry)的其中一个参数,按照参数先后顺序排列.
如果每条测试数据有N个参数,那fuzzing找出的导致fuzz test失败的每条测试数据在testdata目录下的文件里会有N行,第i行对应第i个参数.
再次运行go test命令,这次不带-fuzz参数.
我们会发现虽然没有-fuzz参数,但是模糊测试的时候仍然用到了上面第2步找到的测试数据.
既然Go fuzzing测试没通过,那就需要我们调试代码来找出问题所在了.
在这个章节,我们会调试程序,修复Go fuzzing测出来的bug.
你可以自己花一些时间思考下,先尝试自己解决问题.
你可以使用不同的方法来调试上面发现的bug.
如果你使用的是VS Code,那可以在VS Code里设置你的Debug调试器来加断点进行调试.
本文里,我们会使用打印日志的方式进行调试.
基于这个报错,我们来看看文档里对于 utf8.ValidString的描述.
我们实现的Reverse函数是按照字节(byte)为维度进行字符串反转,这就是问题所在.
比如中文里的字符 泃其实是由3个字节组成的,如果按照字节反转,反转后得到的就是一个无效的字符串了.
因此为了保证字符串反转后得到的仍然是一个有效的UTF-8编码的字符串,我们要按照rune进行字符串反转.
为了更好地方便大家理解中文里的字符 泃按照rune为维度有多少个rune,以及按照byte反转后得到的结果长什么样,我们对代码做一些修改.
按照如下方式修改FuzzReverse里的代码.
我们的种子语料库里每个符号都是单个字节.但是像 泃这样的中文符号由多个字节组成,如果以字节为维度进行反转,就会得到无效的结果.
注意:如果你对于Go如何处理字符串感兴趣,可以阅读官方博客里的这篇文章 Strings bytes runes and characters in Go 来加深理解.
既然我们明确了问题,那我们就可以修复这个bug了.
测试通过啦!(别高兴太早,这个只是通过了种子语料库和之前)
再次运行 go test -fuzz,看看我们是否会发现新的bug
通过上面的报错,我们发现对一个字符串做了2次反转后得到的和原字符串不一样.
这次测试输入本身是非法的unicode,但是为什么会2次反转后得到的字符串还不一样呢?
对于这个问题,加断点调试会很好定位.为了方便讲解,本文使用加日志的方式进行调试.
我们可以仔细观察原字符串第一次反转后得到的结果来定位问题.
这可以帮助我们理解把原字符串转成rune切片后发生了什么.
这一次,我们只运行让fuzz test失败的测试数据,使用 go test -run命令.
上面的例子里,输入的字符串是只有1个byte的字节切片,这1个byte是\x91.
当我们把这个输入的字符串转成[]rune时,Go会把字节切片编码为UTF-8,于是就把\x91替换成了'�','�'饭庄后还是'�',一次就导致原字符串\x91反转后得到的字符串是'�'了.
现在问题明确了,是因为输入的数据是非法的unicode.那接下来我们就可以修正Reverse函数的实现了.
修复方式为:在Reverse里检查输入是否为合法的UTF-8编码字符串,如果非法,就返回eror.
修改Reverse 实现如下:
由于Reverse函数现在会返回error,因此要修改main.go里的对应代码,修改如下:
因为main函数里都是有效的UTF-8编码字符串,所以对Reverse的调用会返回一个值为nil的error.
由于Reverse函数用到了errors和utf8这2个package,因此在main.go的开头要import这2个package.
同样,我们需要修改reverse_test.go文件,对于非法的字符串输入,可以直接跳过测试.
除了使用return,你还可以调用 t.Skip() 来跳过当前的测试输入,继续下一轮测试输入.
fuzz test如果没有遇到错误,默认会一直运行下去,需要使用 ctrl-C 结束测试.
也可以传递-fuzztime参数来指定测试时间,这样就不用 ctrl-C 了.
指定测试时间. go test -fuzz=Fuzz -fuzztime 30s 如果没有遇到错误会执行30s后自动结束.
除了-fuzz参数外,有几个新的参数也被引入到了go test命令,具体可以参考 documentation.
目前你已经学会了Go fuzzing的使用方法.
接下来,你可以在自己写过的代码里,尝试使用fuzzing来发现代码里的bug.
如果你真的发现了bug,请考虑把案例提交到了trophy case.
如果你发现了Go fuzzing的任何问题或者想提feature,可以在这里反馈file an issue.
文章和示例代码开源在GitHub: Go语言初级,中级和高级教程.
公众号:coding进阶.关注公众号可以获取最新Go面试题和技术栈. | 0.888866 | 53.188889 | 0.037045 | 0 | 148 | 1,277 | 1,313.5 | 4.042969 | 0.13098 | 0.00168 | 191,900,012,708 | 计算机编程_代码 |
这篇文章主要介绍了C语言运算符与表达式,表达式是C语言的主体.在C语言中,表达式由操作符和操作数组成,更多相关介绍需要的小伙伴可以参考下面文章内容
表达式是C语言的主体.在C语言中,表达式由操作符和操作数组成.最简单的表达式可以只含有一个操作数.根据表达式含有的操作符的个数,可以把表达式分为简单表达式和复杂表达式两种:简单表达式是只含有一个操作符的表达式,而复杂表达式是包含两个或两个以上操作符的表达式.
表达式本身什么事情也不做,只是返回结果值.在程序不对返回的结果值进行任何操作的情况下,返回的结果值不起任何作用,也就是忽略返回的值.
表达式返回的结果值是有类型的.表达式隐含的数据类型取决于组成表达式的变量和常量的类型.
在声明变量时,可以为其赋一个初值,就是将一个常数或者一个表达式的结果赋值给一个变量,变量中保存的内容就是这个常量或者赋值语句中表达式的值.这就是为变量赋初值.
先来看一下为变量赋值为常数的情况.一般的形式是:
其中的变量名也称为变量的标识符.
通过变量赋初值的一般形式,以下是相关的代码实例:
赋值语句把一个表达式的结果值赋给一个变量.一般的形式是:
可以看到,其一般形式与常数赋值的一般形式是相似的,例如:
在上面的举例中,得到赋值的变量iAmount和fPrice称为左值,因为它出现的位置在赋值语句的左侧.产生值的表达式称为右值,因为它出现的位置在表达式的右侧.
[实例] 为变量赋初值.为变量赋初值的操作是编程时常见的操作.在本实例中,模拟钟点工的计费情况,使用赋值语句和表达式得出钟点工工作8个小时后所得的薪水.
#include
数值类型有很多种,如字符型,整型,长整型和实型等,因为这些类型的变量,长度和符号特性都不同,所以取值范围也不同?;旌鲜褂眠@些类型时会出现什么情况呢?第3章已经对此有所介绍.
C语言中使用一些特定的转化规则.根据这些转化规则,数值类型变量可以混合使用.如果把比较短的数值类型变量的值赋给比较长的数值类型变量,那么比较短的数值类型变量中的值会升级表示为比较长的数值类型,数据信息不会丢失.但是,如果把较长的数值类型变量的值赋给比较短的数值类型变量,那么数据就会降低级别表示,并且当数据大小超过比较短的数值类型的可表示范围时,就会发生数据截断.
有些编译器遇到这种情况时就会发出警告信息,例如:
此时编译器会发出警告,如图所示:
通过自动类型转化的介绍得知,如果数据类型不同,就可以根据不同情况自动进行类型转化,但此时编译器会提示警告信息.这个时候如果使用强制类型转化告知编译器,就不会出现警告.
例如在上述不同变量类型转化时使用强制类型转化的方法:
在代码中可以看到在变量前使用包含要转化类型的括号,这样就对变量进行了强制类型转化.
[实例] 显示类型转化的结果.在本实例中,通过不同类型变量之间的赋值,将赋值操作后的结果进行输出,观察类型转化后的结果.
算术运算符包括:两个单目运算符(正和负),5个双目运算符乘法,除法,取模,加法和减法.具体符号和对应的功能如表所示.
在上述的算术运算符中,取模运算符(%)用于计算两个整数相除得到的余数,并且取模运算符的两侧均为整数,例如7%4的结果是3.
在表达式中使用算术运算符,则将表达式称为算术表达式.下面是一些算术表达式的例子,其中使用的运算符就是表4.1中所列出的算术运算符:
需要说明的是,两个整数相除的结果为整数,例如7/4的结果为1,舍去的是小数部分.但是,如果其中的一个数是负数时会出现什么情况呢?此时机器会采取"向零取整"的方法,即为-1,取整后向0靠拢.
C语言中规定了各种运算符的优先级和结合性,首先来看一下有关算术运算的优先级:
在表达式求值时,先按照运算符的优先级别高低次序执行,算术运算符中*,/,%的优先级别高于+,-的级别.例如,如果在表达式中同时出现*和+,那么先运算乘法:
R=x+y*z;
在表达式中,因为*比+的优先级高,所以会先进行y*z的运算,最后加上x.
当算术运算符的优先级相同时,结合方向为"自左向右".
a-b+c
因为减法和加法的优先级是相同的,所以b先与减号相结合,执行a-b的操作,然后执行加c的操作.这样的操作过程就称为"自左向右的结合性",在后面的介绍中还可以看到"自右向左的结合性".
在C语言中还有两个特殊的运算符:自增运算符"++"和自减运算符"--".自增运算符和自减运算符对变量的操作分别是增加1和减少1,
如表所示:
自增运算符和自减运算符可以放在变量的前面或者后面,放在变量前面称为前缀,放在后面称为后缀,使用的一般方法如下所示.
在上面这些例子中,运算符的前后位置不重要,因为所得到的结果是一样的,自减就是减1,自增就是加1.
关系运算符包括大于运算符,大于等于运算符,小于运算符,小于等于运算符,等于运算符,不等于运算符.表中列出了这6种关系运算符所对应的符号.
关系运算符用于对两个表达式的值进行比较,返回一个真值或者假值.返回真值还是假值取决于表达式中的值和所用的运算符.其中真值为1,假值为0,真值表示指定的关系成立,假值则表示指定的关系不正确.
关系运算符通常用来构造条件表达式,用在程序流程控制语句中,例如if语句是用于判断条件而执行语句块,在其中使用关系表达式作为判断条件,如果关系表达式返回的是真值则执行下面的语句块,如果为假值就不去执行.
其中,if(iCount<10)就是判断iCount小于10这个关系是否成立,如果成立则为真,如果不成立则为假.
关系运算符的结合性都是自左向右的.使用关系运算符的时候常常会判断两个表达式的关系,但是由于运算符存在着优先级的问题,因此如果不小心处理则会出现错误.例如要进行这样的判断操作:先对一个变量进行赋值,然后判断这个赋值的变量是否不等于一个常数,
if(Number=NewNum!=10)
因为"!="运算符比"="的优先级要高,所以NewNum!=0的判断操作会在赋值之前实现,变量Number得到的就是关系表达式的真值或者假值,这样并不会按照之前的意愿执行.
前文曾经介绍过括号运算符,括号运算符的优先级具有最高性,因此使用括号来表示要优先计算的表达式,例如:
这种写法比较清楚,不会产生混淆,没有人会对代码的含义产生误解.由于这种写法格式比较精确简洁,因此被多数的程序员所接受.
使用逻辑运算符可以将多个关系表达式的结果合并在一起进行判断.
逻辑与运算符和逻辑或运算符可以用于相当复杂的表达式中.一般来说,这些运算符用来构造条件表达式,用在控制程序的流程语句中,例如在后面章节中要介绍的if,for,while语句等.
在程序中,通常使用单目逻辑非运算符"!"把一个变量的数值转化为相应的逻辑真值或者假值,也就是1或0.
[实例4.8] 逻辑运算符的应用.在本实例中,使用逻辑运算符构造表达式,通过输出显示表达式的结果,根据结果分析表达式中逻辑运算符的计算过程.
iNumber2=0;
位逻辑运算符包括:位逻辑与,位逻辑或,位逻辑非,取补.表列出了所有位逻辑运算符.
在程序中,位逻辑运算符一般被程序员用作开关标志.较低层次的硬件设备驱动程序,经常需要对输入输出设备进行位操作.
如下位逻辑与运算符的典型应用,对某个语句的位设置进行检查:
语句的含义是if语句对后面括号中的表达式进行检测.如果表达式返回的是真值,则执行下面的语句块,否则跳过该语句块不执行.其中运算符用来对BITMASK变量的位进行检测,判断其是否与Field变量的位有相吻合之处.
在C语言中,可以用逗号将多个表达式分隔开来.其中,用逗号分隔的表达式被分别计算,并且整个表达式的值是最后一个表达式的值.
逗号表达式称为顺序求值运算符.逗号表达式的一般形式为:
表达式1,表达式2 ,...,表达式n
逗号表达式的求解过程是:先求解表达式1,再求解表达式2,一直求解到表达式n.整个逗号表达式的值是表达式n的值.
观察下面使用逗号运算符的代码:
Value=2+51+25+7;
上面语句中Value所得到的值为7,而非12.整个逗号表达式的值不应该是最后一个表达式的值吗?为什么不等于12呢?答案在于优先级的问题,由于赋值运算符的优先级比逗号运算符的优先级高,因此先执行的赋值运算.如果要先执行逗号运算,则可以使用括号运算符,代码如下所示:
Value=(2+51+25+7);
使用括号之后,Value的值为12.
[实例4] 用逗号分隔的表达式.本实例中,通过逗号运算符将其他的运算符结合在一起形成表达式,再将表达式的最终结果赋值给变量.由显示变量的值,分析逗号运算符的计算过程.
复合赋值运算符是C语言中独有的,实际这种操作是一种缩写形式,可使得变量操作的描述方式更为简洁.例如在程序中为一个变量赋值:
Value=Value+3;
这个语句是对一个变量进行赋值操作,值为这个变量本身与一个整数常量3相加的结果值.使用复合赋值运算符可以实现同样的操作.例如上面的语句可以改写成:
Value+=3;
这种描述更为简洁.关于上面两种实现相同操作的语句,赋值运算符和复合赋值运算符的区别在于:
为了简化程序,使程序精炼. 为了提高编译效率.
对于简单赋值运算符,如Func=Func+1中,表达式Func计算两次;对于复合赋值运算符,如Func+=1中,表达式Func仅计算一次.一般来说,这种区别对于程序的运行没有太大的影响.但是,如果表达式中存在某个函数的返回值,那么函数被调用两次.
[实例] 使用复合赋值运算符简化赋值运算.
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对于很多刚学习编程的小伙伴来说,C语言无非是最基础的入门一步,但在很多人看来,编程语言给大家的印象却总是难上加难.
每每听到C语言这样一个名词都会吓得"哇,C语言啊,听说好难好难,我学不会怎么办?是不是我学完C语言以后也会变成秃顶?成为一个名副其实的程序猿?"
甚至很多刚开始学习编程的小伙伴,对于这样一门语言,还是颇有些陌生,不了解,甚至更不知道这门语言在学习以后能够做什么?可以干什么?再加上最初对C语言所谓的诸如天书般的印象,导致很多人在刚学习C语言的时候都会产生很大的心理压力.
刚开始学习C语言的小伙伴,和大灰狼刚开始学编程时一样,无非就有这样几点困惑:
针对小伙伴们遇到的这些困难,大灰狼今天就来简单的和大家聊一聊C语言这门课程到底应该怎样如履平地般的学习呢?
其实在最开始我刚学习C语言的时候和大家一样,也会有这样的困惑.早在很早的时候就听说C语言很难很难,以至于刚开始在学习的时候也会产生和大家一样的心理压力,当时心里就想着一定一定要好好学习它.
那么C语言这门课程真的像众人口中说的那样很难吗?
其实不然,C语言作为众多编程语言注如C++,JAVA,Python这些编程语言的基础来讲,难易程度相对其他语言来说,其实只是基础.
就像我们在刚开始学习英语的时候,老师不可能一下子就教我们各种语法从句,而是从最开始的26个字母开始.C语言也是一样,既然作为所有编程语言的基础,那么它的入门一定不会让大家觉得那样困难.
相反,它也一定会从编程语言最基础的地方入手,让大家一步一步的慢慢深入.一口吃不成胖子,编程语言也不可能一下子灌输在我们的脑海中,这当然是需要我们长时间的积累和不断的学习,从最基础的汇编单词开始,一步步的慢慢深入到独立的程序当中.
02 这门语言到底能干嘛?
第二个问题就是很多人在学习C语言的时候会有一个疑惑,这门语言到底能干嘛?
甚至于很多看似与C语言并不相干的领域,也同样要求学习C语言编程基础.打个比方来说:
机器人工程这样一个专业,很多人看来这种看似偏机械的专业领域,不需要汇编语言这样太过于软件的东西.但其实不然,机器人工程作为当今互联网AI智能的一个发展趋势,恰恰相反的是,它势必要与汇编语言产生密切联系.
就比如说设计好的一个机器人结构,就需要以C语言作为基础的嵌入式开发系统,为机器人编写程序,使冰冷的机械具有一定的灵活性和自主性!注如最简单的机械臂,他也需要大量的程序来对其进行驱动.
另外,在互联网专业领域,C语言也并不仅仅限于课本上所学的知识.依据近几年互联网开发编程语言排行榜来看,C语言仍然毫不示弱的位居前几,由此看来,C语言在软件开发和项目开发上同样也有着不可或缺的地位.
03 我应该把它学习到怎样一个程度?
当前我们所熟知的C语言课本是谭浩强谭老编写的"C程序设计基础",同样它也是近几年来在相关领域较为流行的C语言编程类参考教材.
这本教材从最基础的C语言编程思想一直深入到C语言内部的栈,类等项目开发知识,可以说是对C语言一个较为全面的基础解析.
那么不管是专业领域还是非专业领域,C语言的学习都是一个不断探索的过程,唯有不断的探索新的项目程序开发,才有机会再这样一个领域分一碗羹.
04 我学不会怎么办?
很多刚开始学习C语言的小伙伴,最关心的问题当然还是我学不会怎么办?
这就像很多人在做一件自己没有很大把握的事情的时候,总会去质问自己我做不到怎么办?
其实对于C语言来说,这样的担忧没有太大的必要,反而对于这样一种最基础的汇编语言产生过多的忧虑,反而对今后的学习不利.很多人对于C语言这样一个全新的语言,都是第一次接触,具有一定的抵触当然可以理解.
但是C语言同样也具有很高的灵活性,它不需要向思修政治那样背的死去活来,反而它具有很高的贯通能力.
打个比方来说,我拿到了C1驾照就可以驾驶不同形状的小汽车,C语言也是如此,学会了一个方法,就可以用在很多很多程序上.
05 我应该怎么去学习它?
最后大灰狼来和大家聊一下大家最关心也是最迷茫的一个问题,就是C语言应该怎么学习?
其实学习C语言并不需要凭脑子去死记任何一个程序,因为互联网的海洋也是十分的广阔.在这个错综复杂的互联网络中,包含了甚至上亿个数不清的程序,一个一个的程序连接起来,再组成我们所看到的互联网络产品.所以我们不可能去熟记每一个程序.
相反,我们要做的就是在并未接触过的前提下,去学会如何去书写这样一个程序,书写它是需要怎样的知识和语法.就像我只需要去学会驾驶就行,不需要去学会世界上的每一种车型,当然这也是不可能的.那么对于C语言的学习有什么好的方法呢?
在大灰狼看来,C语言最注重的是理解和灵活运用,很多小伙伴在刚开始学习C语言时对于各种语法和程序并不理解,甚至会因某一个语法而急的焦头烂额.
但当你深入学习了,你就会发现,其实每一种语法都有它独特的理解和认知方式,我们完全可以不按照常规的思路来对其解析.
相反,我们所需要掌握的就是这样一个语法它是怎么运行出来的即可,当我们用自己的认知和想法去剖析每一个语法的时候,就会发现其实C语言的学习并没有那么的困难,举个例子来说:
很多小伙伴对于这样一个简单的语法循环来说不是太好理解.
while在英语单词中的意思是"在...期间",所以在while后面的括号中就是我们所要书写的一个区间,如(i<9),我们对它的理解就可以是在i<9期间执行{}内的内容.
一般来说,这样一个循环都会伴随有i++或(i-)的语句,其意思就是在我们执行完某一个语句(如printf语句)以后,让变量i加1或减1.然后再返回while(i<9)判断i是否在这样一个区间内.
因为只有这样不断地对i进行加减,才有可能让我们的循环慢慢的跳出这样一个区间,达到我们预期所要达到的循环结果.否则我们假定的变量i永远都在i<9这样一个区间内而无法跳出,那么这个程序就会永无止境的执行括号内的内容,这就是我们最常见的一个死循环.
所以根据while循环这样一个例子,我们就可以看出C语言的学习绝非是死记硬背,而是要不断地根据我们自己的大脑去对其进行独有的理解和记忆,才能不断深入的学习各种语法知识,适应各种不同的汇编语言程序.
好了,对于C语言,大灰狼就和大家聊这么多,同样对于C语言学习有疑问的小伙伴,也可以在公众号后台留言大灰狼.
始终记住一句话"世上无难事,只要肯攀登."C语言的学习也是如此,永远不要被其表象所以而迷惑,真正能够将它纳入囊中的只有我们自己.
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目前人们习惯利用网格形状对结构网格 (Structural Mesh) 与非结构网格 (Unstructral Mesh) 进行区分,往往称四边形及六面体网格为结构网格,而将结构网格之外的网格统统称之为非结构网格.虽然说这在大多数情况下不会有什么问题,但实际上如果深究的话,这种分类方式还是存在很多的问题.
那么,结构网格与非结构网格到底区别在哪里?
网格算法中的 "结构网格",指的是网格节点间存在数学逻辑关系,相邻网格节点之间的关系是明确的,在网格数据存储过程中,只需要存储基础节点的坐标而无需保存所有节点的空间坐标.如图 1 所示为典型的二维结构网格.对于二维结构网格,通常用 i,j 来代表 x 及 y 方向的网格节点(对于三维结构,利用 k 来代表 z 方向).对于如图所示的网格,在进行网格数据存储的过程中,只需要保存 i =1,j= 1 位置的节点坐标以及 x,y 方向网格节点间距,则整套网格中任意位置网格节点坐标均可得到.需要注意的是,结构网格的网格间距可以不相等,但是网格拓扑规则必须是明确的,如节点(34)与(35)是相邻节点.
图 1 的网格也可以是非结构网格.如果在网格文件中存储的是所有节点的坐标及节点间连接关系的话,那么这套网格即非结构网格.因此,所有的结构网格均可以转化为非结构形式.相反,并非所有的非结构网格均能转化为结构网格形式,因为满足结构化的节点间拓扑关系不一定能够找得到.仅仅从网格形状来确定网格是结构网格还是非结构网格是不合适的,四边形和六面体网格也可以是非结构网格,这取决于它们的网格节点存储方式.
数值计算需要知道每一个节点的坐标,以及每一个节点的所有相邻节点.对于结构网格来说,在数值离散过程中,需要通过结构网格节点间的拓扑关系获得所有节点的几何坐标,而对于非结构网格,由于节点坐标是显式的存储在网格文件中,因此并不需要进行任何的解析工作.
非结构网格求解器只能读入非结构网格,结构网格求解器只能读入结构网格.因为非结构网格求解器缺少将结构网格的几何拓扑规则映射得到节点坐标的功能,而结构网格求解器无法读取非结构网格,则是由于非结构网格缺少节点间的拓扑规则.当前完全的结构网格求解器已经不多了(一些古老的有限差分求解器可能还存在),大多数的求解器为非结构求解器,因此网格导出形式常常是非结构的.
因此,对于网格类型:
非结构网格或结构网格与网格存储方式有关,与网格的形状无关.
输出什么类型的网格,取决于目标求解器支持什么类型的网格. | 0.892514 | 115.777778 | 0.009681 | 0 | 299 | 173 | 638 | 4.160156 | 0.119962 | 0 | 191,900,014,706 | 计算机编程_代码 |
前面介绍了Golang的重要特性:Interface接口.不清楚的同学一定要把这个概念搞懂,或者看看我之前的文章:
大家都知道 golang 语法中主要的是结构体和函数,并没有类的概念,那么如果想让golang搞一搞面向对象编程该怎么实现呢?
下面就围绕着 封装,继承,多态和抽象这4个面向对象编程的基本特征说一说Golang语言是如何实现面向对象编程.
其实GO并不是一个纯面向对象编程语言.它没有提供类(class)这个关键字,只提供了结构体(struct)类型.
java 或者C# 里面,结构体(struct)是不能有成员函数的.然而,Go语言中的结构体(struct)可以有"成员函数".方法可以被添加到结构体中,类似于类的实现.
所以,我个人觉得Go 语言在的面向对象其实更简单,也更容易理解.
学过java或C# 的人应该都知道,面向对象的三个基本特征:封装,继承和多态.他们的定义我这里就不细说了.下面,就直接看看 go 语言下的面向对象是怎样实现的吧.
Golang区分公有属性和私有属性的机制就是方法或属性是否首字母大写,如果方法的首字母是大写的说明是公有方法,可以被其他方法调用,如果首字母小写则是私有方法,不能被调用.
GO语言的继承方式采用的是匿名组合的方式:Wo Man 结构体中包含匿名字段Person,那么Person中的属性也就属于Woman对象.
基类指针可以指向任意派生类的对象,并在运行时绑定最终调用的方法的过程被称为多态.多态是运行时特性,而继承则是编译时特征,也就是说,继承关系在编译时就已经确定了,而多态则可以实现运行时的动态绑定.
下面这个例子:Woman和Man都是实现了吃东西的行为.所以,我们可以把它们共同的方法提炼出来定义一个抽象的Eater 接口:
以上,就把Go语言如何实现面向对象的简单介绍了一下,其实跟java和C# 等也都差不多,大家可以比较着来看.总结的来说就是:Go没有类,而是松耦合的类型,方法对接口的实现. | 0.889286 | 70 | 0.00722 | 0 | 97 | 209 | 944.2 | 4.238281 | 0.120238 | 0 | 191,900,014,862 | 计算机编程_代码 |
摘要:原子性是指一个或者多个操作在CPU中执行的过程不被中断的特性.原子性操作一旦开始运行,就会一直到运行结束为止,中间不会有中断的情况发生.
本文分享自华为云社区"[高并发]解密导致并发问题的第二个幕后黑手 - - 原子性问题",作者: 冰 河.
原子性是指一个或者多个操作在CPU中执行的过程不被中断的特性.原子性操作一旦开始运行,就会一直到运行结束为止,中间不会有中断的情况发生.
我们也可以这样理解原子性,就是线程在执行一系列操作时,这些操作会被当做一个不可拆分的整体执行,这些操作要么全部执行,要么全部不执行,不会存在只执行一部分的情况,这就是原子性操作.
关于原子性操作一个典型的场景就是转账,例如,小明和小刚的账户余额都是200元,此时小明给小刚转账100元,如果转账成功,则小明的账户余额为100元,小刚的账户余额为300元;如果转账失败,则小明和小刚的账户余额仍然为200元.不会存在小明账户为100元,小刚账户为200元,或者小明账户为200元,小刚账户为300元的情况.
这里,小明给小刚转账100元的操作,就是一个原子性操作,它涉及小明账户余额减少100元,小刚账户余额增加100元的操作,这两个操作是一个不可分割的整体,要么全部执行,要么全部不执行.
不会出现小明账户为100元,小刚账户为200元的情况.
也不会出现小明账户为200元,小刚账户为300元的情况.
在并发编程中,往往设置的线程数目会大于CPU数目,而每个CPU在同一时刻只能被一个线程使用.而CPU资源的分配采用了时间片轮转策略,也就是给每个线程分配一个时间片,线程在这个时间片内占用CPU的资源来执行任务.当占用CPU资源的线程执行完任务后,会让出CPU的资源供其他线程运行,这就是任务切换,也叫做线程切换或者线程的上下文切换.
如果大家还是不太理解的话,我们可以用下面的图来模拟线程在CPU中的切换过程.
在图中存在线程A和线程B两个线程,其中线程A和线程B中的每个小方块代表此时线程占有CPU资源并执行任务,这个小方块占有的时间,被称为时间片,在这个时间片中,占有CPU资源的线程会在CPU上执行,未占有CPU资源的线程则不会在CPU上执行.而每个虚线部分就代表了此时的线程不占用CPU资源.CPU会在线程A和线程B之间频繁切换.
理解了什么是原子性,再看什么是原子性问题就比较简单了.
原子性问题是指一个或者多个操作在CPU中执行的过程中出现了被中断的情况.
线程在执行某项操作时,此时如果CPU发生了线程切换,CPU转而去执行其他的任务,中断了当前线程执行的操作,这就会造成原子性问题.
如果你还不能理解的话,我们来举一个例子:假设你在银行排队办理业务,小明在你前面,柜台的业务员为小明办理完业务,正好排到你时,此时银行下班了,柜台的业务员微笑着告诉你:实在不好意思,先生(女士),我们下班了,您明天再来吧!此时的你就好比是正好占有了CPU资源的线程,而柜台的业务员就是那颗发生了线程切换的CPU,她将线程切换到了下班这个线程,执行下班的操作去了.
在Java中,并发程序是基于多线程技术来编写的,这也会涉及到CPU的对于线程的切换问题,正是CPU中对任务的切换机制,导致了并发编程会出现原子性的诡异问题,而原子性问题,也成为了导致并发问题的第二个"幕后黑手".
在并发编程中,往往Java语言中一条简单的语句,会对应着CPU中的多条指令,假设我们编写的ThreadTest类的代码如下所示.
接下来,我们打开ThreadTest类的class文件所在的目录,在cmd命令行输入如下命令.
这里,我们主要关注下incrementCount()方法对应的CPU指令,如下所示.
可以看到,Java语言中短短的几行incrementCount()方法竟然对应着那么多的CPU指令.这些CPU指令我们大致可以分成三步.
指令1:把变量count从内存加载的CPU寄存器.
指令2:在寄存器中执行count++操作.
指令3:将结果写入缓存(可能是CPU缓存,也可能是内存).
在操作系统执行线程切换时,可能发生在任何一条CPU指令完成后,而不是程序中的某条语句完成后.如果线程A执行完指令1后,操作系统发生了线程切换,当两个线程都执行count++操作后,得到的结果是1而不是2.这里,我们可以使用下图来表示这个过程.
由上图,我们可以看出:线程A将count=0加载到CPU的寄存器后,发生了线程切换.此时内存中的count值仍然为0,线程B将count=0加载到寄存器,执行count++操作,并将count=1写到内存.此时,CPU切换到线程A,执行线程A中的count++操作后,线程A中的count值为1,线程A将count=1写入内存,此时内存中的count值最终为1.
所以,如果在CPU中存在正在执行的线程,恰好此时CPU发生了线程切换,则可能会导致原子性问题,这也是导致并发编程频繁出问题的根源之一.我们只有充分理解并掌握线程的原子性以及引起原子性问题的根源,并在日常工作中时刻注意编写的并发程序是否存在原子性问题,才能更好的编写出并发程序.
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JavaScript深入系列第八篇,介绍理论上的闭包和实践上的闭包,以及从作用域链的角度解析经典的闭包题.
MDN 对闭包的定义为:
闭包是指那些能够访问自由变量的函数.
那什么是自由变量呢?
自由变量是指在函数中使用的,但既不是函数参数也不是函数的局部变量的变量.
由此,我们可以看出闭包共有两部分组成:
还真是这样的!
所以在"JavaScript权威指南"中就讲到:从技术的角度讲,所有的JavaScript函数都是闭包.
咦,这怎么跟我们平时看到的讲到的闭包不一样呢!
别着急,这是理论上的闭包,其实还有一个实践角度上的闭包,让我们看看汤姆大叔翻译的关于闭包的文章中的定义:
ECMAScript中,闭包指的是:
从理论角度:所有的函数.因为它们都在创建的时候就将上层上下文的数据保存起来了.哪怕是简单的全局变量也是如此,因为函数中访问全局变量就相当于是在访问自由变量,这个时候使用最外层的作用域.
从实践角度:以下函数才算是闭包:
即使创建它的上下文已经销毁,它仍然存在(比如,内部函数从父函数中返回)
让我们先写个例子,例子依然是来自"JavaScript权威指南",稍微做点改动:
首先我们要分析一下这段代码中执行上下文栈和执行上下文的变化情况.
这里直接给出简要的执行过程:
了解到这个过程,我们应该思考一个问题,那就是:
当 f 函数执行的时候,checkscope 函数上下文已经被销毁了啊(即从执行上下文栈中被弹出),怎么还会读取到 checkscope 作用域下的 scope 值呢?
以上的代码,要是转换成 PHP,就会报错,因为在 PHP 中,f 函数只能读取到自己作用域和全局作用域里的值,所以读不到 checkscope 下的 scope 值.(这段我问的PHP同事......)
当我们了解了具体的执行过程后,我们知道 f 执行上下文维护了一个作用域链:
对的,就是因为这个作用域链,f 函数依然可以读取到 checkscopeContext.AO 的值,说明当 f 函数引用了 checkscopeContext.AO 中的值的时候,即使 checkscopeContext 被销毁了,但是 JavaScript 依然会让 checkscopeContext.AO 活在内存中,f 函数依然可以通过 f 函数的作用域链找到它,正是因为 JavaScript 做到了这一点,从而实现了闭包这个概念.
所以,让我们再看一遍实践角度上闭包的定义:
在这里再补充一个"JavaScript权威指南"英文原版对闭包的定义:
闭包在计算机科学中也只是一个普通的概念,大家不要去想得太复杂.
接下来,看这道刷题必刷,面试必考的闭包题:
答案是都是 3,让我们分析一下原因:
所以让我们改成闭包看看: | 0.865517 | 41.428571 | 0.081668 | 0 | 221 | 301 | 1,005 | 4.105469 | 0.156034 | 0 | 191,900,017,638 | 计算机编程_代码 |
Java是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java面向对象程序设计语言和Java平台的总称. 由James Gosling和同事们共同研发,并在1995年正式推出.
2005年6月,JavaOne大会召开,SUN公司公开Java SE 6. 此时,Java的各种版本已经更名以取消其中的数字"2":J2EE更名为Java EE J2SE更名为Java SE,J2ME更名为Java ME.
Java语言是简单的:
Java语言的语法与C语言和C++语言很接近,使得大多数程序员很容易学习和使用. 另一方面,Java丢弃了C++中很少使用的,很难理解的,令人迷惑的那些特性,如操作符重载,多继承,自动的强制类型转换. 特别地,Java语言不使用指针,而是引用. 并提供了自动的废料收集,使得程序员不必为内存管理而担忧.
Java语言提供类,接口和继承等原语,为了简单起见,只支持类之间的单继承,但支持接口之间的多继承,并支持类与接口之间的实现机制(关键字为implements) . Java语言全面支持动态绑定,而C++语言只对虚函数使用动态绑定. 总之,Java语言是一个纯的面向对象程序设计语言.
Java语言是分布式的:
Java语言支持Internet应用的开发,在基本的Java应用编程接口中有一个网络应用编程接口(java net),它提供了用于网络应用编程的类库,包括URL,URLConnection,Socket,ServerSocket等. Java的RMI(远程方法激活)机制也是开发分布式应用的重要手段.
Java语言是健壮的:
Java的强类型机制,异常处理,垃圾的自动收集等是Java程序健壮性的重要保证. 对指针的丢弃是Java的明智选择. Java的安全检查机制使得Java更具健壮性.
Java语言是安全的:
Java通常被用在网络环境中,为此,Java提供了一个安全机制以防恶意代码的攻击. 除了Java语言具有的许多安全特性以外,Java对通过网络下载的类具有一个安全防范机制(类ClassLoader),如分配不同的名字空间以防替代本地的同名类,字节代码检查,并提供安全管理机制(类SecurityManager)让Java应用设置安全哨兵.
Java语言是体系结构中立的:
Java程序(后缀为java的文件)在Java平台上被编译为体系结构中立的字节码格式(后缀为class的文件) ,然后可以在实现这个Java平台的任何系统中运行. 这种途径适合于异构的网络环境和软件的分发.
Java语言是可移植的:
这种可移植性来源于体系结构中立性,另外,Java还严格规定了各个基本数据类型的长度. Java系统本身也具有很强的可移植性,Java编译器是用Java实现的,Java的运行环境是用ANSI C实现的.
Java语言是解释型的:
如前所述,Java程序在Java平台上被编译为字节码格式,然后可以在实现这个Java平台的任何系统中运行. 在运行时,Java平台中的Java解释器对这些字节码进行解释执行,执行过程中需要的类在联接阶段被载入到运行环境中.
Java是高性能的:
与那些解释型的高级脚本语言相比,Java的确是高性能的. 事实上,Java的运行速度随着JIT(Just-In-Time)编译器技术的发展越来越接近于C++.
Java语言是多线程的:
在Java语言中,线程是一种特殊的对象,它必须由Thread类或其子(孙)类来创建. 通常有两种方法来创建线程:其一,使用型构为Thread(Runnable)的构造子将一个实现了Runnable接口的对象包装成一个线程,其二,从Thread类派生出子类并重写run方法,使用该子类创建的对象即为线程. 值得注意的是Thread类已经实现了Runnable接口,因此,任何一个线程均有它的run方法,而run方法中包含了线程所要运行的代码. 线程的活动由一组方法来控制. Java语言支持多个线程的同时执行,并提供多线程之间的同步机制(关键字为synchronized).
Java语言是动态的:
Java语言的设计目标之一是适应于动态变化的环境. Java程序需要的类能够动态地被载入到运行环境,也可以通过网络来载入所需要的类. 这也有利于软件的升级. 另外,Java中的类有一个运行时刻的表示,能进行运行时刻的类型检查.
2004年9月30日18:00PM,J2SE1.5发布,成为Java语言发展史上的又一里程碑. 为了表示该版本的重要性,J2SE1.5更名为Java SE 5.0
2005年6月,JavaOne大会召开,SUN公司公开Java SE 6. 此时,Java的各种版本已经更名,以取消其中的数字"2":J2EE更名为Java EE,J2SE更名为Java SE,J2ME更名为Java ME
2006年12月,SUN公司发布JRE6.0
2009年04月20日,甲骨文74亿美元收购Sun. 取得java的版权.
2010年11月,由于甲骨文对于Java社区的不友善,因此Apache扬言将退出JCP[4].
2011年7月28日,甲骨文发布java7.0的正式版.
Java语言尽量保证系统内存在1G以上,其他工具如下所示:
安装好以上的工具后,我们就可以输出Java的第一个程序"Hello World!"
在下一章节我们将介绍如何配置java开发环境. | 0.886726 | 70.625 | 0.041315 | 0 | 286 | 634 | 703.4 | 4.21875 | 0.159735 | 0.055769 | 191,900,019,268 | 计算机编程_代码 |
PHP是全球范围内的关键服务器端脚本语言.鉴于第一个内联代码段已在静态HTML文件中实现,因此它已经取得了进步并得到了很大的升级.
如今,要求开发人员创建多方面的网站和Web应用程序,并且在达到一定难度之后,该项目可能需要更多时间并面临从头开始启动的问题.
但是,PHP框架为开发人员提供了足够的解决方案,使其能够以更加结构化和自然的方式工作.有许多可用的PHP开发工具使之成为一种更高效的编程语言.
Laravel于2011年发布,它被认为是客户和开发人员中最被接受的框架.根据SitePoint进行的调查,Laravel是Web开发人员最喜欢的框架.它具有一个庞大的生态系统,具有一个即时托管和部署平台.它也有一个官方网站,提供许多Laracasts教程.
Laravel具有许多使迅速开发应用程序成为可能的特征.它有自己的轻型模板引擎,称为" Blade ".它带有非常优雅的语法,可启用你经常需要执行的任务,例如身份验证,排队,会话,缓存和RESTful路由.Laravel还包含一个Homestead的本地开发环境,该环境作为打包的Vagrant提供.
CodeIgniter是高度使用的轻量级PHP框架之一.它具有非常简单的安装过程,只需要最少的配置,因此可以避免很多问题.如果你想避免PHP版本冲突,它是一个理想的选择,因为它几乎可以在几乎所有共享和专用托管平台上正常工作.Codeigniter以其论坛社区而闻名,该社区可帮助开发人员提出解决方案并提出问题.
CodeIgniter并非完全基于MVC开发模式.必须将Controller类与CodeIgniter一起使用,但不是必须具有Models和Views,并且可以利用自己的编码和命名规定.它是一个2MB的精简框架,如果你需要更复杂的功能,则可让你添加第三方插件.
免费使用:它是根据MIT许可获得许可的,这就是为什么它可以免费使用.遵循MVC模式:它利用了Model-View-Controller,它实质上划分了逻辑和表示组件.请求到达控制器,通过模型执行数据库操作,并通过视图显示输出.但是,在通常的PHP脚本中,每个页面都对应于MVC,这会增加复杂性.轻巧:非常轻巧.它的核心系统需要很小的库.其他库可能是附加的,可根据您的需要根据动态请求添加.这就是为什么它相对较快且重量较轻的原因.SEO相对友好的URL:CodeIgniter构建的URL对于搜索引擎来说是友好且新鲜的.它利用了基于段的方法,而不是基于基准查询的方法.内置库:它带有完整的数据包库,可以执行所有Web所需的任务,例如数据库,表单验证,发送电子邮件,处理图像和发送电子邮件.CodeIgniter的优点:
与其他平台相比,它快速,一致,轻便且功能强大.它调试简单明了,具有精确的功能,并具有出色的性能和外观.它具有使用模块化程序的简便方法,并且与大多数Web服务器,众多操作系统和平台兼容.它拥有强大的社区,并且可以通过论坛和博客找到大量资源.它在开发人员中很受欢迎.3. Symfony
Symfony具有广泛的开发人员社区和许多热情的粉丝.Symfony 2框架的元素被多个强制项目使用.Symfony组件是可重用的PHP库,可用于处理各种任务.它包括表单创建,对象配置,模板,路由,身份验证等.
你可以使用Composer PHP依赖关系管理器安装任何元素.Symfony的站点上有一个很酷的显示部分,你可以在此多功能框架的帮助下浏览成功执行的项目.
直接可以在大多数平台上安装和配置.它独立于数据库引擎,使用简单.具有足够的灵活性以适应复合案例.它是基于以上规定的前提配置.开发人员只需要配置原始文件.符合所有主要的Web最佳设计模式和实践.适应当前的IT策略,体系结构并且对于长期项目稳定.可读的代码,带有PHP Documentor注释和易于维护.易于扩展并允许与其他供应商库集成.Symfony的缺点:
快速开发:重新使用现成的常用组件时,您可以节省2或3天的工作量.易于维护:使用框架可以强制遵循结构性和频繁的规则.因此,对于新的开发人员或团队来说,加入正在进行的项目并不困难.问题更少.框架代码清晰易懂,并有演示减少错误的方法.增强的安全性:通过及时升级和增强安全性来支持框架元素.4. Yii
如果你选择Yii框架,那么它会比其他PHP框架更快地为网站的性能带来积极的推动,因为它广泛使用了延迟加载技术.Yii 2完全是面向对象的,并且在DRY(不需要自己重复)编码概念上工作,因此它使你可以使用引人入胜的简洁且高度逻辑的代码库.
Yii 与jQuery集成在一起,并具有一组启用AJAX的功能,并且实现了一种易于使用的外观和主题化方法,因此对于具有丰富技术背景的人来说,它可能是一个最佳选择.它还具有一个称为Gii的命令类代码生成器,该类生成器有助于进行面向对象的编程,快速制作原型,并提供基于Web的界面,使你可以交互方式创建所需的代码.
Yii通过使用安全性应用程序组件的功能来帮助您创建更安全的应用程序.它能处理OOP框架并利用PHP的现代化功能,例如静态绑定,SPL类,接口和匿名函数.安装非常简单.Yii的所有缓存元素都是从Yii / caching / Cache扩展而来的,当通用API时,Yii / caching / Cache会授予所需的缓存系统.它通常是最常用的原始系统,并且具有避免重复编码和不必要的jquery验证的功能.Yii 的好处:
缩短整体开发时间.高度可扩展并利用先进技术.简单安装并有效管理错误.高安全性和增长友好性.提供强大的性能加速.在测试中始终易于构建应用程序.5. CakePHP
CakePHP至今已有十多年的历史了.但是,它仍然是大多数关键PHP框架之一,因为它一直在努力跟上时间.CakePHP 的安装过程非常简单.
CakePHP的展示非常引人注目.它为现代,宝马和Express等大品牌的门户网站提供支持.它是用于构建需要高级别安全性的Web应用程序的出色工具,因为它具有多种内置的安全功能和特性,例如输入验证,SQL注入预防,XSS预防,CSRF保护以及许多其他软件工具.
CakePHP基于MVC,可帮助将查询保存到数据库.如果要在数据库中进行某些更改,则此框架将帮助你轻松地插入,删除或更改模型.它是根据MIT许可的,可免费获得.它的处理速度很快,可用于开发出色的Web应用程序.它对PSR-2和PSR-4,本地化和国际化具有内置支持.它提供的数据验证功能使其高度柔软.借助众多内置工具,例如SQL注入预防,CSRF保护和输入验证;被视为授权工具.CakePHP的好处
使用CakePHP易于理解和使用.它是高度安全,快速和灵活的使用方式.最直观的框架,最适合维护大型项目.新项目团队成员的入职非常容易.促进可维护性,可重用性,可测试性和快速上市时间.
在这里,我们介绍了以上5个PHP框架及其比较,它们可以显著地帮助后端开发并进行.开发人员选择框架的原因有很多.最特别的是,它们为开发Web应用程序提供了结构化,选择的快速通道,并且易于使用各种API. | 0.909986 | 133.818182 | 0.013629 | 0 | 358 | 785 | 779.3 | 4.175781 | 0.104959 | 0 | 191,900,021,411 | 计算机编程_代码 |
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