上节从编程语言特性的角度讲述了编写可读代码的几个要点。 编写可读的代码的艺术 本节接着从编程语言的语言特性:流程控制和循环等角度,再次谈谈编写可读代码的要点。 还记得吗,编写可读代码的核心的要点是什么? 写易于理解的代码 1. 流程控制 1.1 条件参数的顺序 编程语言关于流程控制的语句有哪些? x < 2 1.2 if...else 语句块的顺序 可以参照下面的下面准则: 先判断正向逻辑的,再判断负向逻辑 先处理简单 先处理有趣的或者可疑的 if createParam.Data.ShopType 1.4 函数什么时候返回 经常我们编写函数的时候,喜欢声明一个变量用来存储结果,到所有的逻辑结束后返回这个变量作为函数的返回值。 如何减少嵌套: 提前函数返回 在循坏内使用 continue 2.
步骤2:编写代码(如上); 步骤3:保存,使用javac编译,注意我们没有使用"javac -encoding GBK Client58.java" 显示声明Java的编码方式,javac会自动按照操作系统的编码 在Java中我们可以通过编写算法的方式,也可以通过数组先排序再取值的方式来实现,下面以求最大值为例,解释一下多种算法: (1)、自行实现,快速查找最大值 先看看用快速查找法取最大值的算法,代码如下 那如果是我们自己编写代码会怎么样呢?那至少要遍历数组两遍才能计算出老二的值,代码复杂度将大大提升。 开发人员查找问题,需要打印出堆栈信息,而用户则需要了解具体的业务原因,比如文件太大、不能同时编写文件等,代码如下: public static void doStuff2() throws MyBussinessException 这段代码给了我们两个警示: 1.加重了上层代码编写者的负担:捕捉这个RuntimeException异常吧,那谁来告诉我有这个异常呢?
2、Flink介绍 Some of you might have been already using Apache Spark in your day-to-day life and might have of Flink that is, Flink’s streaming API. Flink的最新版本重点支持批处理,流处理,图形处理,机器学习等各种功能.Flink 0.7引入了Flink最重要的特性,即Flink的流媒体API。 最初版本只有Java API。 Flink的分布式轻量级快照机制有助于实现高度的容错性。它允许Flink提供高吞吐量性能和保证交付。 Flink为批处理和流数据处理提供API。所以一旦你建立了Flink的环境,它可以容易地托管流和批处理应用程序。事实上,Flink的工作原理是流式处理,并将批处理视为流式处理的特例。
-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz (2)cd flink-1.6.1 (3)启动:. /bin/stop-cluster.sh (5)访问web界面 http://hostname:8081 2、Flink StandAlone模式部署和解析 Ⅰ、依赖环境 jdk1.8及以上 Ⅲ、集群安装 1:修改conf/flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: hadoop100 2:修改conf/slaves hadoop101 /bin/yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 [-d] 附着到一个已存在的flink yarn session . /bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 .
MyBatis 源代码阅读笔记 2 基于"注解"方式的代码编写 源代码工程 https://github.com/Jason-Chen-2017/source-code-reading 代码详解: package * from product") List<Product> findAll(); } 运行输出: [Product{id=1, name='Product1'}, Product{id=2, name='Product2'}] 对应到XML的配置则是: <? ProductMapper.class); List<Product> productList = productMapper.findAll(); 通过 接口类型的 ProductMapper 创建出实例对象的代码
session cluster和per job 因为是源码分析,所以会分为服务端和客户端两个部分的代码分析,下面我先看服务端
session cluster模式是类似standalone,先去向
这里有一点是需要说明的是有关executionGraphStore, 这里实际有两种,
1.将可执行图放在内存中,
2.将可执行图持久化到文件。
session client和per job 由于flink不同的版本代码变动较大,所以在这里需要区分flink的版本进行一下说明 flink1.9之前的基本一致,提交至yarn的主要流程都在 到这里已经将所有的提交流程都说完了,大家对于flink争个提交流程应该有了更加清晰的认识。
最后在来说一下flink submit的接口,这是在flink-1.10才出现的一个新的统一,流程图如下
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压缩包到指定目录 2) 配置 Flink 3) 配置 Slaves 节点 4) 分发 Flink 到各个节点 5) 启动集群 6) 递交 wordcount 程序测试 7) 查看 Flink WebUI 1.1.5 具体操作 1)上传 Flink 压缩包到指定目录 2) 解压缩 中添加 zookeeper 配置 2) 将配置过的 HA 的 flink-conf.yaml 分发到另外两个节点 3) 分别到另外两个节点中修改 flink-conf.yaml 一旦将 Flink 部署到 YARN 群集 中,它就会显示 Job Manager 的连接详细信息),其中 2 个 Container 启动 TaskManager (-n 2),每个 TaskManager ■ 使用 flink 直接提交任务 bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 .
了解日志 日志是程序周期性运转或者特定时刻等一些常规或者特殊消息以特殊的形式打印出来,我们称为日志,关于日志,AI是这样回答的: 而我们今天要编写的日志,是使用C++编写的日志,日志格式为纯文本日志类型是应用程序日志 日志编写 ✈️日志等级 日志是有等级的,就类似程序在调试的时候分为警告,错误,和崩溃等 等级一般,日志也有自己的等级,不过这里需要人为的将日志等级进行分类。 LINE__, level, format, ##__VA_ARGS__); \ } while (0) ✈️日志加锁 我们的日志可以适用于很多场景,多线程场景也不例外,所以,我们有必要对一些代码进行加锁 完整代码 Log.hpp: #pragma once #include <cstdio> #include <iostream> #include <time.h> #include <cstdarg
编写可维护的代码规则第2篇。 本篇将来讨论下数据类型检测的较好实践。 首先是空比较的问题,有时会出现将变量与null值进行比较的情况,例如: if(val ! == null){ val.sort(); val.forEachj(function(){ //执行逻辑代码... }) } 上例中,可以预见变量val应该是个数组类型的数据 至于引用类型中的数组检测,现在有两种比较好的最佳实践: var arr = [10, 2, 'A']; console.log(Array.isArray(arr)); //true Array.isArray 就要使用另外一种方法: Object.prototype.toString.call(arr) === "[object Array]"; //true 这是一种非常优雅的数组检测语句,也是适用性最广的,如果你的代码所处生产环境对兼容性要求较高时 当然这个方法也是有兼容性,在IE8及更早版本的IE浏览器中,不存在这个方法,所以如果代码的生产环境可能包含IE8及以下时,需要先检测这个方法是否存在,检测方法为"hasOwnProperty" in object
DOCTYPE html>说明、<head></head> 头部、<body></body> 主体、 使用 Vscode 编写 HTML 文档竟然可以自动写代码(2)—— vscode、快捷方式 保姆级的 这是第一节(1)——介绍、鸡汤 一、用什么软件编写网页 小媛:bit 哥这一节可以跟我说用什么软件比较方便的制作网页了吧? 1_bit:嗯,已经到时间了,可以讲了。 小媛:你要给我介绍一个好用的。 1_bit:出现提示后你只需要再按一个 tab 键,这个时候就可以生成一大串代码了。 小媛:明白了,哇一大串不会的,我头疼了。 1_bit:哈哈哈,下一节我会告诉你这个这个结构的具体解释的。
写出 Pythonic 代码 谈到规范首先想到就是 Python 有名的 PEP8 代码规范文档,它定义了编写Pythonic代码的最佳实践。 同时这段代码无法解决字典缺少键出现异常的问题。 让我们使用函数重写此代码,使代码更具可读性和正确性; 该函数将判断异常情况,编写起来要简单得多。 下面让我们简要介绍一下在 Python 代码中编写 docstrings 的一些最佳实践 。 在多行上编写文档字符串是用更具描述性的方式记录代码的一种方法。你可以利用 Python 多行文档字符串在 Python 代码中编写描述性文档字符串,而不是在每一行上编写注释。 ,养成编写 Pythonic 代码的良好习惯。
A2 原因 没有导入相应包 A3 解决 在算子前添加 import org.apache.flink.api.scala._ ?
如各位所想,这项惊人的能力 可以让生命按照程序编写的一样 做你想让它做的事 得到你想得到的结果。 生命密码蕴含强大的力量。
正确的注释和注释风格: 2. 正确的缩进和空白 3. 行尾风格 4. 次行风格 1. 正确的注释和注释风格: 如果注释的一个函数,可以使用块注释 如果注释函数中的某一个语句,使用单行。 2. 比如:2 + 4 * 5 也可以使用代码格式化快捷键 Ctrl+alt+L // 可以自己设置 VC++ 2010 设置快速格式化键:工具–>选项 ? 3. 次行风格 //次行风格 void test2() { if(true) { printf("OK"); } }
正确的注释和注释风格: 1) 如果注释的一个函数,可以使用块注释 2) 如果注释函数中的某一个语句,使用单行。 2. 正确的缩进和空白 1) 使用一次tab操作,实现缩进,默认整体向右边移动,时候用shift+tab整体向左移 2) 运算符两边习惯性各加一个空格。 比如:2 + 4 * 5 3) 也可以使用代码格式化快捷键 Ctrl+alt+L // 可以自己设置 VC++ 2010 设置快速格式化键:工具-->选项 [在这里插入图片描述]3. 次行风格 //次行风格 void test2() { if(true) { printf("OK"); } }
何为”更好”的代码本身就是仁者见仁,我们在这里主观地选择一个评价标准: 代码要满足安全性 ,可用性 ,可维护性 ,简洁性 , 高性能的要求,这几项的重要性递减。 毫无疑问编写代码本身是一件很难的事,但是在遵循一些指导原则的话,我们可以相对编写出更好的代码。 命名 有一句不太可考的名言是”计算机科学只存在两个难题:缓存失效和命名”。 不是每个程序员都要经常编写用到各种缓存机制的代码,但是我们每天都在不断地命名,好的命名需要遵从一些规则: 名副其实 我们要选择有意义的命名,date比d要好,index比i要好,list1和list2并没有比 l1和l2更容易理解,users和items是更好的选择。 注释 好的代码描述自身的意图,当我们很难做到这一点时,才需要添加注释。 注释最大的问题是和代码相比,注释是缺乏维护的。
今天就谈谈python写代码时的一些规范。 python的代码编写基本上都要遵循PEP8的风格。 连接,不遵循驼峰命名法 类与异常应该首字母大写,不要用_连接 受保护的实例属性,应以单下划线开头 实例的私有属性,应以上下划线开头 模块级别的变量单词都要大写,中间以单下划线隔开 变量要尽可能有意义 2. 对类或函数的功能及使用方法的详细说明应使用文档字符串 python的注释尽量使用英文 5.并发 I/O密集型,像web应用这样的场景应该使用多线程编程 计算密集型,像计算圆周率等场景应该使用多进程编程,尽可能利用多核CPU优势 当然在编写代码时你的某些编辑器如 我们编写代码不仅是要实现某种功能,就尽管它是核心,但是你的代码在以后极有可能会交给别人去维护,所以你写的代码应当尽可能地让人看懂,避免给别人留坑。
编写 CUDA C/C++ 代码 使用 CUDA C/C++ 编写一个简单的内核函数(kernel)。 ; cvta.to.global.u64 %SP, %SP; st.global.u32 [%SP], %r5; ret; } 二、直接编写 PTX 代码 了解 PTX 编写函数和指令 使用 PTX 的指令集编写您需要的内核函数。 [%SP]; add.s32 %r3, %r2, 5; st.global.u32 [%SP], %r3; 三、调试和优化 PTX 代码 使用工具分析 PTX 代码 NVIDIA 生成可执行文件 可以将生成的目标文件(my_kernel.o)与其他 CUDA 代码或主机代码链接,生成最终的可执行文件。 通过以上步骤,您可以方便地获得或编写 PTX 代码。
引言 Creator 2.x出来有一段时间了,在原生应用上仍然不能让人满意,许多小伙伴花了大量精力把项目升级到2.x,结果发现性能内存大打折扣。 在这种情况下,比较可行的方法是先用1.x发布你的应用,但在代码上作一些兼容性处理,确保到时升级时尽量平滑。甚至在最坏情况要回退,也少一些麻烦。 这篇文章试图将1.9和2.x的差异列举出来,并且告诉你如何写出在两个版本都可以运行的代码。1.10我们没有用过,使用1.10的小伙伴只能自行研究。 prefab的差异 我们当时将项目从2.0.5回退到1.9的时候,发现修改代码还不能成功,有些组件序列化格式的变化,导致用1.9打开会失败。 其它差异 2.x资源不存在直接报错,在运行时,1.x时资源不存在时只是做警告提示,2.x资源不存在直接报错。
上一篇从宏观上说了一些基础组件,这一篇,我们来说一下flink架构中涉及的一些组件 ? 和大多数的分布式系统一样,flink也是分层的,每一层所包含的组件都提供了抽象接口,用于服务于上层组件。 从图上可以看出,主要分了三大层,分别是Deploy, core,APIS & Libraries Deploy: 该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone /YARN)、云(GCE/EC2)。 Standalone部署模式与Spark类似,这里,我们看一下Flink on YAR