不只是換殼上市!EC-05 與 Gogoro S2 實測比較

EC-05 由台灣山葉(YAMAHA)和 Gogoro 聯手打造,動力系統採用與 Gogoro S2 相同的 G2 鋁合金水冷永磁同步馬達(S-Version),許多人不禁疑問 EC-05 和 Gogoro S2 到底有什麼差別?難道只是換了一個車殼?更別說 EC-05 的價格還比 Gogoro S2 貴了 2,820 元。為了比較其中的差別,《科技新報》試駕了 EC-05 和 2020 年式的 Gogoro S2,帶來兩台車的第一手觀察。

EC-05 配備嵌合式環型頭燈,能在夜間騎乘時避免光線發散,確保前方視野的明亮程度。Gogoro S2 同樣配備環型頭燈,不過形狀略有不同,和一般機車一樣完全外露。EC-05 的後照鏡為菱形設計,視野較為寬廣,Gogoro S2 的後照鏡是圓形,視野較狹窄,而且騎乘者容易被自己的身體擋住部分視線。

Gogoro S2 前方配備了多功能置物箱,可以擺放手機和手套等小型物品,也能做為飲料置杯架使用,EC-05 就沒有這項裝置。Gogoro S2 的前方置物箱內附 USB 充電插槽,EC-05 的 USB 插孔則位於後座的置物箱。EC-05 使用無線智慧鑰匙,靠近車輛後按壓鑰匙的灰色部分進行解鎖。Gogoro S2 則使用 iQ system 智慧鑰匙卡,只要輕觸 S 標誌就能解鎖。

EC-05(左)配備嵌合式環型頭燈,Gogoro S2 的頭燈則外露。

EC-05 後照鏡呈菱形,視野較寬廣。

Gogoro S2 的後照鏡為圓形。

Gogoro S2 配備多功能置物箱,並附有 USB 充電插槽。

EC-05 的 USB 充電插槽位於後置物箱內側。

EC-05 以無線智慧鑰匙解鎖。

試乘時騎行陽明山的山路,EC-05 的穩定度和避震能力優於 Gogoro S2,在路面凹凸不平時較不容易顛簸,雙載騎乘時的差距更加明顯。EC-05 的座墊將後座的後方略為墊高,讓座墊呈現「山」字型的結構,側邊則採切削設計,讓騎乘者的腿部更為舒適。Gogoro S2 的後座較為平滑,中間使用皮質材質並標有「S」字樣。雖然乍看之下差異不大,但實際騎乘時後座乘客的感受明顯不同。

EC-05 的乘客在機車減速和加速時都更容易維持穩定,比較不會有往後飛出去或往前貼到前方騎乘者身上的狀況,即使長時間乘坐也不會滑動。Gogoro S2 的後座把手較為平直,EC-05 的把手彎曲向上,對於手不夠長的乘客更容易抓握。相較於 Gogoro S2,EC-05 能給予後座乘客更安穩的乘坐體驗。

EC-05 的座墊呈現「山」字型的凸起,讓後座乘客乘坐時更穩定。

Gogoro S2 的座墊較為平滑。

EC-05 與 Gogoro S2 座墊比較。

EC-05 的後座把手彎曲向上,較容易抓握。

Gogoro S2 的後座把手平直,手沒那麼長的後座乘客較難抓握。

EC-05(右)與 Gogoro S2 的後座把手差異從車尾可以明顯看出。

由於 EC-05 與 Gogoro S2 採用相同的動力系統,因此性能上的數據相差無幾。EC-05 最大馬力為 10hp,安全極速達到時速 90 公里,靜止加速到時速 50 公里需要 3.9 秒。Gogoro S2 最大馬力為 10.18hp,安全極速達到時速 92 公里,靜止加速到時速 50 公里僅需 3.8 秒,各方面都是 Gogoro S2 稍勝。

相較於 Gogoro S2,EC-05 的儀表板略為調整傾斜角度並向前方移動,用以減少騎乘者所需的視線移動。EC-05 的腳踏板具有菱形的凸起幫助止滑,讓騎乘時腳的位置可以更穩定。Gogoro S2 的腳踏板則是完全平滑,並有著「gogoro」的字樣。

EC-05 在車及座墊高度上也有更動,車高為 1,180 mm 略高於 Gogoro S2 的 1,080 mm,座高則以 768 mm 略低於 Gogoro S2 的 780 mm。調整過後 EC-05 在龍頭和座墊間的空間增加,騎乘時較為舒適也不容易意外按壓到喇叭等按鍵。不過 EC-05 的龍頭相較 Gogoro S2 略為沉重,力氣較小的使用者操控時可能會稍微費力。

EC-05 的腳踏板具有止滑的菱形格紋。

Gogoro S2 的腳踏板較為平滑。

身高 176 公分的騎乘者與 EC-05 的比例。

身高 156 公分的騎乘者與 EC-05 的比例。

YAMAHA 的設計理念標榜「人機官能」,也就是在設計時結合機械結構和人體工學。這樣的概念讓 EC-05 看似與 Gogoro S2 僅有微幅的差異,但這些細節卻在騎乘時能發揮不成比例的效果。至於這樣的差別值不值得多花 2,820 元購買,那就要看個人是否在意這些細節帶來的感受。

EC-05 提供藍灰色、深黑色、深藍灰色和白銀色 4 種顏色讓消費者選擇,定價為台幣 99,800 元。Gogoro S2 僅有灰黑色一個款式,定價為台幣 96,980 元。

(合作媒體:。圖片來源:)

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小白理解安卓虛擬機以及華為的’諾亞方舟’

虛擬機提到虛擬機,大家可能第一反應就是java中好像有虛擬機這個玩意。但是安卓中的虛擬機是什麼呢?是和java一樣的嗎?那麼我們先來了解一下java中的JVM!

JVM,搞java的肯定對它了解不少。JVM本質上就是一個軟件,是計算機硬件的一層軟件抽象,在這之上才幹夠運行Java程序,JAVA在編譯後會生成相似於彙編語言的JVM字節碼,與C語言編譯后產生的彙編語言不同的是,C編譯成的彙編語言會直接在硬件上跑。但JAVA編譯後生成的字節碼是在JVM上跑,須要由JVM把字節碼翻譯成機器指令。才幹使JAVA程序跑起來。JVM運行在操作系統上,屏蔽了底層實現的差異。從而有了JAVA吹噓的平台獨立性和Write Once Run Anywhere。依據JVM規範實現的詳細虛擬機有幾十種,主流的JVM包括Hotspot、Jikes RVM等。都是用C/C++和彙編編寫的,每一個JRE編譯的時候針對每一個平台編譯。因此下載JRE(JVM、Java核心類庫和支持文件)的時候是分平台的,JVM的作用是把平台無關的.class裏面的字節碼翻譯成平台相關的機器碼,來實現跨平台。

說白了,簡單點,就是:

                                                                      Java

                                                                      .java文件 -> .class文件 -> .jar文件

最後執行是class文件,有的會被再次打包成jar文件。

了解了這些之後,我們再去了解Android 中的虛擬機。

一、Dalvik虛擬機

Dalvik虛擬機( Dalvik Virtual Machine ),簡稱Dalvik VM或者DVM。這就是Android中的虛擬機。最初它的產生,是因為Google為了解決與Oracle之間關於Java相關專利和授權的糾紛,開發了DVM。

Android既然存在虛擬機,肯定也是在這個DVM上執行的。它的執行流程和JVM很像:

                                                                       Android

                                                                      .java文件 –> .class文件 -> .dex文件->.apk

DVM執行的是.dex格式文件,JVM執行的是.class文件,android程序編譯完之後生產.class文件,然後,dex工具會把.class文件處理成.dex文件,然後把資源文件和.dex文件等打包成.apk文件,apk就是android package的意思。

除了上面所說的,專利授權的原因除外,其實還有因為如下原因:

    dvm是基於寄存器的虛擬機,而jvm是基於虛擬棧的虛擬機。寄存器存取速度比棧快得多,dvm可以根據硬件實現最大的優化,比較適合移動設備。

    class文件存在很多的冗餘信息,dex工具會去除冗餘信息,並把所有的.class文件整合到.dex文件中,減少了I/O操作,提高了類的查找速度。

不光是上面這些差異,還有運行環境。  

   Dalvik : 一個應用啟動都運行一個單獨的虛擬機運行在一個單獨的進程中

   JVM: 只能運行一個實例, 也就是所有應用都運行在同一個JVM中

 

 這個是早先的安卓虛擬機,運行速度還是相當慢的。基於寄存器的虛擬機允許更快的執行時間,但代價是編譯后的程序更大。於是新的Dex字節碼格式odex產生了。它的作用等同於dex,只不過是dex優化后的格式。在App安裝的過程中,會通過Socket向/system/bin/install進程發送dex_opt的指令,對Dex文件進行優化。在DexClassLoader動態加載Dex文件時,也會進行Dex的優化,形成odex文件。

 

為了適應硬件速度的提升,隨後在Android 2.2的DVM中加入了JIT 編譯器(Just-In-Time Compiler)。Dalvik 使用 JIT 進行即時編譯,藉助 Java HotSpot VM,JIT 編譯器可以對執行次數頻繁的 dex/odex 代碼進行編譯與優化,將 dex/odex 中的 Dalvik Code(Smali 指令集)翻譯成相當精簡的 Native Code 去執行,JIT 的引入使得 Dalvik 的性能提升了 3~6 倍。

JIT編譯器的引入,提升了安裝速度,減少了佔用的空間,但隨之帶來的問題就是:多個dex加載會非常慢;JIT中的解釋器解釋的字節碼會帶來CPU和時間的消耗;還有熱點代碼的Monitor一直在運行帶來電量的損耗。

 

 這種情況下,手機動不動就卡是難以避免的。相信各位如果那時候用着Android手機,一定印象非常深刻。因為並不是那麼好用。

這樣的狀況一直持續到Andorid 4.4,帶來了全新的虛擬機運行環境 ART(Android RunTime)的預覽版和全新的編譯策略 AOT(Ahead-of-time)。但那時候。 ART 是和 Dalvik 共存的,用戶可以在兩者之間進行選擇(感覺很奇怪,作為一個愛好者,我當時看到這個東西可以切換都是不曉得是什麼玩意,用戶可都是小白啊,沒有必要共存的吧)。在Android 5.0的時候,ART 全面取代 Dalvik 成為 Android 虛擬機運行環境,至此。Dalvik 退出歷史舞台,AOT 也成為唯一的編譯模式。

二、ART 

AOT 和 JIT 的不同之處在於:JIT 是在運行時進行編譯,是動態編譯,並且每次運行程序的時候都需要對 odex 重新進行編譯;而 AOT 是靜態編譯,應用在安裝的時候會啟動 dex2oat 通過靜態編譯的方式,來將所有的dex文件(包括Multidex)編譯oat文件,編譯完后的oat其實是一個標準的ELF文件,只是相對於普通的ELF文件多加了oat data section以及oat exec section這兩個段而已。(這兩個段裏面主要保存了兩種信息:Dex的文件信息以及類信息和Dex文件編譯之後的機器碼)。預編譯成 ELF 文件,每次運行程序的時候不用重新編譯,是真正意義上的本地應用。運行的文件格式也從odex轉換成了oat格式。

 

其實在Android5.0的時候我們能夠明顯感覺手機好用很多就是因為這個原因,從根本上換掉了那種存在着無法解決弊端的虛擬機。在 Android 5.x 和 6.x 的機器上,系統每次 OTA 升級完成重啟的時候都會有個應用優化的過程,這個過程就是剛才所說的 dex2oat 過程,這個過程比較耗時並且會佔用額外的存儲空間。

AOT 模式的預編譯解決了應用啟動和運行速度和耗資源(電等)問題的同時也帶來了另外兩個問題:

      1、應用安裝和系統升級之後的應用優化比較耗時,並且會更耗時間。因為系統和apk都是越來越大的。

      2、優化后的文件會佔用額外的存儲空間

在經過了兩個Android大版本的穩定后,在Android7.0又再次迎來了JIT的 回歸。

JIT的回歸,可不是把AOT模式給取代了,而是形成 了AOT/JIT 混合編譯模式,這種模式至今仍在使用

應用在安裝的時候 dex 不會被編譯。

應用在運行時 dex 文件先通過解析器(Interpreter)後會被直接執行(這一步驟跟 Android 2.2 – Android 4.4之前的行為一致),與此同時,熱點函數(Hot Code)會被識別並被 JIT 編譯后存儲在 jit code cache 中並生成 profile 文件以記錄熱點函數的信息。

手機進入 IDLE(空閑) 或者 Charging(充電) 狀態的時候,系統會掃描 App 目錄下的 profile 文件並執行 AOT 過程進行編譯。

(Profile文件會在JIT運行的過程中生成:每個APP都會有自己的Profile文件,保存在App本身的Local Storage中。Profile會保存所調用的類以及函數的Index,通過profman工具進行分析生成)

 

 

個人理解:哪種模式擅長干什麼就讓他去干什麼。

混合編譯模式綜合了 AOT 和 JIT 的各種優點,使得應用在安裝速度加快的同時,運行速度、存儲空間和耗電量等指標都得到了優化。

之前一直在說流暢,真的流暢在Android7.0上才感受到了些許。Android7.0系統也被用了相當長的一段時間。之後的Android8.0和Android9.0都是對各方面的優化,例如編譯文件、編譯器、GC。。

其中,值得一提的是華為的方舟編譯器。

  • 首先會判斷該設備支不支持方舟編譯器,如果支持,則從應用商店下發方舟版本的包
  • 方舟編譯器會把dex文件通過自己的IR翻譯方舟格式的機器碼,據資料說也是一個ELF文件,但是會增加一些段,猜測是Dex中類信息相關的段
  • 通過這種方式,來消除Java與JNI之間的通信的損耗,以及提升運行時的效率
  • 在方舟內部,還重新完善了GC算法,使得GC的頻率大大降低,減少應用卡頓的現象
  • 目前方舟只支持64位的So,並且對於加殼的So會出現一些問題。

方舟編譯器適配的應用,下載手機上都是方舟版本的包,特製的包用方舟編譯器編譯效率大大提升,之後直接執行就可以了,直接略過了在ART虛擬機上預編譯的過程。這樣的結果是很完美的,但是卻也沒辦法跳過一個弊端。那就是生態。還是不管是安卓還是iOS,這麼多年的時間沉澱中,他們的生態系統早就達到了一個非常完善的地步。安卓和iOS應用已經多達上千萬,而方舟適配應用的數量還非常有限。

谷歌宣布將停止對華為提供安卓系統更新之後,華為曝光了自主研發的鴻蒙操作系統。當時網友各種力挺。不過後來,華為董事長梁華在談及鴻蒙系統時稱,鴻蒙系統是為物聯網開發的,用於自動駕駛、遠程醫療等低時延場景。鴻蒙系統是不是兩手準備我們不得而知。但是,一個操作系統最重要的就是它的生態環境。縱觀華為現在的整個格局,目的非常明確,用方舟編譯器來擴大自己的用戶群體。當用戶的基數足夠龐大時,可以隨時隨地建立一個完善的生態系統。如果在未來某一天,Android全面限制華為的使用之後,在這危機關頭鴻蒙系統還是很有可能扛起國產手機的一面大旗。哪怕不是鴻蒙,我們也需要這樣一個生態不是嗎?

最初,突然去了解Android中的虛擬機,一個是想要明白到底Android中的虛擬機和JVM是不是一回事,還有就是想要明白華為發布方舟編譯器到底快到了哪裡。

上述相關資料均來自網絡,侵權必刪。

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VSCode, Django, and Anaconda開發環境集成配置[Windows]

  之前一直是在Ubuntu下進行Python和Django開發,最近換了電腦,把在Virtual Box 下跑的Ubuntu開發機挪過來總是頻繁崩潰,索性就嘗試把開發環境挪到Windows主力機了。

不得不說,巨硬家這幾年在多元並包方面真的是走在了世界前列。特別是VSCode,兩年前已經成為了我在Linux下的主力IDE。於是直接Google到了這篇爽文:Django Tutorial in Visual Studio Code, 下面會結合Anaconda的開發環境,翻譯這篇官方指導。

 

0x1 – 安裝清單

– Win10

– Anaconda3

– Vistual Studio Code(VSCode)

 分別下載並安裝好以上三個神器,選的都是最新穩定版。

 

0x2 – Anaconda 管理並配置Python開發環境

  • 打開Anaconda Prompt終端命令行工具(不是Anaconda Navigator),先來練習下conda,類似於pip和virtualenv的結合體。

  • 用conda創建Python開發虛擬環境,注意要在環境名稱(這裡是my_env)后加上python版本。
conda create -n wechat_env python=3.7
  • 移除環境

 conda remove -n wechat_env –all

  • 查看虛擬環境列表, *代表當前工作所在的虛擬環境:
(base) C:\Users\freman.zhang>conda env list
# conda environments:
#
base                  *  C:\Anaconda3
wechat_env               C:\Anaconda3\envs\wechat_env
  •  激活及切換環境:
(base) C:\Users\freman.zhang>conda activate wechat_env
(wechat_env) C:\Users\freman.zhang>conda env list
# conda environments:
#
base                     C:\Anaconda3
wechat_env            *  C:\Anaconda3\envs\wechat_env
(wechat_env) C:\Users\freman.zhang>conda deactivate
(base) C:\Users\freman.zhang>
  • 安裝Django到開發環境,如有需要可以指定版本號。
conda install django
conda install django==2.2.5

 

 

這樣conda就會自動下載並安裝好Python和Django到指定的開發環境,無需再事先或單獨安裝在OS中。

conda詳細的管理命令可以到中詳細了解。

 

0x3 – 在VSCode中配置集成開發環境

 Django是一個為安全,快速和可擴展的web開發所設計的高級Python框架。Django對於URL路由, 頁面模板和數據處理等提供豐富的支持。

在接下來的tutorial中,我們將創建一個簡單的三頁應用,並將會用到一個通用的基礎模板。通過在VSCode中完整的過一遍這個開發過程,我們將可以更好的理解如何使用VSCode的命令終端,編輯器和調試器等來高效便捷地進行Django應用開發。

整個示例項目的完整代碼在Github: .

1. 準備條件

– 在VScode中安裝python插件

– 下載安裝python,在Windows中還需特別注意PATH環境變量的配置

我們的安裝包和開發環境在前面已經都通過conda完成,對比后就可非常明顯的體現出Anaconda在包管理方面的便捷性。

2. 集成虛擬開發環境到VSCode中

  • 在VSCode中按組合鍵ctrl+shift+P,輸入python,先擇Python: Select Interpreter, 這個命令將會展示出一個所有VSCode可用的python解釋器清單。

 

  • 從這個清單中選擇我們上面用conda新建的開發環境 — 以 ./env or .\env開頭

 

 

  •  按組合鍵Ctrl+Shift+`打開一個新的集成命令終端,在VSCode的地步狀態欄,可以看到當前開發環境的標識

 

 

 0x4 – VSCode中創建Django項目

1. 按組合鍵Ctrl+Shift+`進入開發終端,相關解釋器和虛擬開發環境將會自動被激活。然後執行如下命令,如果沒有任何報錯,用瀏覽器打開http://127.0.0.1:8000,我們將會看到Django的默認歡迎頁。

django-admin startproject web_project C:\web_project
cd C:\web_project
python manage.py startapp hello
python manage.py runserver

 

 

 2. 接下來是Django應用的基礎構建

  • hello/views.py
from django.http import HttpResponse

def home(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")
  •  hello/urls.py
from django.urls import path
from hello import views

urlpatterns = [
    path("", views.home, name="home"),
]

 

  • web_project/urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import include, path

urlpatterns = [
    path("", include("hello.urls")),
]

 

 

 

3. 保存所有文件,然後啟動服務 python manage.py runserver,用瀏覽器訪問應用網址 http://127.0.0.1:8000,將會看到如下:

 

 

 0x5 – VSCode中創建Django debugger launch profile開啟自動調試

到這裏你可能已經在想,是否有更好的方式來調試和運行應用服務,而非每次執行一次python manage.py runserver 呢?必須有的!

VSCode的debugger是支持Django的,我們通過自定義 launch profile就可以實現這一點。

1. 切換左邊的活動欄到Debug, 在Debug視圖的頂部,我們可以看到如下。No Configuratins表示Debugger還未配置任何運行設定(launch.json)。

 

 

 2. 點擊齒輪創建並開啟一個launch.json文件,這個文件裏面已經包含了一些調試設定,每種都是以獨立的JSON對象存在。我們添加如下:

 

{
    "name": "Python: Django",
    "type": "python",
    "request": "launch",
    "program": "${workspaceFolder}/manage.py",
    "console": "integratedTerminal",
    "args": [
        "runserver",
        "--noreload"
    ],
    "django": true
},

 

其中”django”: true告訴VSCode開啟Django頁面模板調試功能。

3. 點擊Debug > Start Debugging按鈕,瀏覽器中打開URL http://127.0.0.1:8000/將可以看到我們的APP順利的跑起來了。

 其實任何時候感覺想要調試一下應用效果時,我們都可以用Debug來啟動服務,此外這個操作還會自動保存所有打開着的文件。

這樣就不用每次都到命令行敲一遍啟動命令,倍爽有木有!!!

4. Debug不僅僅只有啟動和保存功能,我們下面通過具體案例來體驗下高級用法。

  先碼代碼

  • hello/urls.py:添加訪問路由到urlpatterns list中
path("hello/<name>", views.hello_there, name="hello_there"),

 

  • hello/views.py
import re
from datetime import datetime
from django.http import HttpResponse

def home(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

def hello_there(request, name):
    now = datetime.now()
    formatted_now = now.strftime("%A, %d %B, %Y at %X")

    # Filter the name argument to letters only using regular expressions. URL arguments
    # can contain arbitrary text, so we restrict to safe characters only.
    match_object = re.match("[a-zA-Z]+", name)

    if match_object:
        clean_name = match_object.group(0)
    else:
        clean_name = "Friend"

    content = "Hello there, " + clean_name + "! It's " + formatted_now
    return HttpResponse(content)

5. 在Debug中設定斷點(breakpoints)於now = datetime.now() 所在行。

 

 

 6. 按F5或Debug > Start Debugging 開啟調試,VSCode頂部將會出現一個如下的Debug工具欄。

Pause (or Continue, F5), Step Over (F10), Step Into (F11), Step Out (Shift+F11), Restart (Ctrl+Shift+F5), and Stop (Shift+F5). See  for a description of each command.

 

 

 7. 在下面的終端中也會出現相關的控制信息。通過瀏覽器打開URL http://127.0.0.1:8000/hello/VSCode, 在頁面渲染完成前,VSCode會暫停在設定的斷點處。黃色小箭頭代表其是即將執行到的下一行。

 

 

 點擊 Step Over(F10) 執行 now = datetime.now()所在行。

在左邊Debug菜單欄我們將會看到很多實時輸入信息,包含運行時的變量值等等。我們可以在這裏檢查各個賦值或相關信息是否符合設計目標。

 

 

 程序暫停在斷點位置時,我們可以回到代碼中更改相關語句,調試器中的相關輸入信息也會實時做狀態更新。我們可以嘗試將formatted_now的賦值做如下更改,用來直觀地比較查看下調試器狀態更新。

now.strftime("%a, %d %B, %Y at %X")
'Fri, 07 September, 2018 at 07:46:32'
now.strftime("%a, %d %b, %Y at %X")
'Fri, 07 Sep, 2018 at 07:46:32'
now.strftime("%a, %d %b, %y at %X")
'Fri, 07 Sep, 18 at 07:46:32'

 

 

我們可以按F5逐行執行接下來的語句,並觀察調試器輸出信息,直到最終應用頁面完全渲染完成,點選Debug > Stop Debugging 或 command (Shift+F5)關閉調試。

 

  0x5 – Go to Definition

VSCode也支持查看函數和類的定義查看:

  • Go to Definition jumps from your code into the code that defines an object. For example, in views.py, right-click on HttpResponse in the home function and select Go to Definition (or use F12), which navigates to the class definition in the Django library.

  • Peek Definition (Alt+F12, also on the right-click context menu), is similar, but displays the class definition directly in the editor (making space in the editor window to avoid obscuring any code). Press Escape to close the Peek window or use the x in the upper right corner.

 

 

 

0x6 – Template, Static, Models編程

接下來可以在模板,靜態文件和數據處理的功能編程實現上實踐上面介紹的這些功能,練習整個集成開發環境的操作熟練度。

其實如果有一定基礎的話,我相信一天你就將會從入門到精通。

詳細的代碼個實現步驟在這裏就不在繼續往下貼了。詳細教程大家可按這個鏈接中的內容參照實現。

https://code.visualstudio.com/docs/python/tutorial-django#_create-multiple-templates-that-extend-a-base-template

 

0x7 – 問題分享

整個過程中只有遇到的問題:

1. VSCode無法原生支持Django Models相關對象的關聯檢查。

我們需要額外做點工作:

  • ctrl+shift+`(ESC下面那個鍵)打開命令終端,不用手工敲任何命令,終端會自動切換和激活到對應的虛擬開發環境。

安裝pylint-django

 

  •  然後進入VSCode setting裏面設定pylint參數,具體如下:

 

就這樣,問題解決!

 

 

==========================================================

由於還有繁重的日常工作要忙,這篇文章歷時了幾天時間斷斷續續整理出來,也精簡了不少官方指導中的文字描述。可能會對各位閱讀和操作來帶一些困擾,所以還是建議各位直接去讀官方文檔。我們這裏主要是集中整理了下Anaconda和VSCode的集成開發環境配置,以備未來不時之需,若能順便幫到任何人,將倍感欣慰。各位若有任何問題,歡迎提出,我將會彙整日後自己或其他來源收集到的問題陸續補充到0x7。

 

最後,希望大家能多多動手

多多敲代碼

多多點贊

多多分享

 

回家遛女兒去咯

Over~~

 

 

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Clean Code 筆記 之 第四章 如何應用註釋

繼上一篇筆記之後,今天我們討論一下 代碼中是存在註釋是否是一件好的事情。

 

在我們開發的過程中講究“名副其實,見名識意”,這也往往是很多公司的要求,但是有了這些要求是不是我們的代碼中如果存在註釋是不是意味着我們的 函數,變量,以及類 的命名就不符合了“名副其實,見名識意”。

我們先區分一下註釋的類別,註釋一般分為以下幾種:

  • 1, 單行註釋
  • 2, 多行註釋
  • 3, 文檔註釋
  • 4, #region 摺疊註釋,可以將 代碼摺疊

 註釋的類別

1, 單行註釋:

在以 “//” 開頭,用以說明一行代碼的作用放置位置 看習慣或者公司要求合理就行。常用於函數內部,在很多的開源代碼中文件的頭部我同樣見到很多人使用單行註釋進行說明,靈活就好。
體現形式如下:

 public List<string> getVipUserNameByUserType()
          {
            // Vip user name list
            var vipUserNames = new List<string>();

            foreach (var user in Users)
            {

                if (user.Type = "VIP")

                    vipUserNames.Add(user.Name);
            }
            return vipUserNames;

          }

View Code

2, 多行註釋:

以“/*”開頭 “*/” 結尾 常用於描述說明一段代碼以及類註釋或者說代碼塊常用於文件的頂部。說明作者信息,時間如果是開源的這包含開源的更多說明。
通常使用如下:

/*
    * 作者:〈版權〉
    * 描述:〈描述〉
    * 創建時間:YYYY-MM-DD
    * 作用:
*/

View Code

3, 文檔註釋:

也就是常用的XML 註釋:它的說明性更加的強烈,多用於類以及函數上,當然屬性上同樣可以使用:
如下所示:

        /// <summary>
        /// MyClass
        /// </summary>
        public class MyClass
        {
            /// <summary>
            /// MyProperty
            /// </summary>
            public int MyProperty { get; set; }
            /// <summary>
            /// MyMethod
            /// </summary>
            public void MyMethod(){  }
        }

View Code

以下是官方建議的文檔標記 點擊標籤會制動跳轉

 

4, #region : 摺疊註釋,常用於描述多個函數的基本作用

書中最喜歡的話

好的註釋不能美化糟糕的代碼,真正好的註釋是你想盡辦法不去謝的註釋。懷註釋都是糟糕代碼的支撐或借口,或者是對錯誤決策的修正。

下面看一個例子

       //Check to see if the employee is eligible for full benefits1)If((employee.flags & HOURLY_FLAG)&& (employee.age>65))

(2)If(employee.isEligibleForFullBenefits()))

  這兩個你更喜歡哪個

View Code

好的註釋的特徵:

1:表示法律信息(這樣的註釋一般出現在文檔頂部說明作用以及協議)

// Copyright (c) .NET Foundation. All rights reserved
// Licensed under the Apache License, Version 2.0. See License.txt in the project root for license information.

View Code

2:提供信息的註釋(指無法通過命名提供信息如要 註釋輔助的)

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{

// These two middleware are registered via an IStartupFilter in UseIISIntegration but you can configure them here.

services.Configure<IISOptions>(options =>
{});

}

View Code

3:對意圖的解釋

4: 警示:告知其他人會出現某種後果的註釋

5: TODO註釋: 主要描述應該做的目前還沒有做的事情。

6: 放大:提示不合理之物的重要性。

應避免的註釋

應該避免以下幾點:

1: 誤導性註釋

2: 日誌式註釋

3: 廢話註釋

4: 標記位置的註釋

5: 括號后的註釋

6: 歸屬與簽名

7: 註釋掉的代碼

8: Html 註釋

以上沒有一一舉例的原因是我的PPT是一份演示的PPT,裏面很多公司的代碼不便貼出,抱歉。

不足之處還請指出

 

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[UWP]用Win2D和CompositionAPI實現文字的發光效果,並製作動畫

1. 成果

獻祭了周末的晚上,成功召喚出了上面的番茄鍾。正當我在感慨“不愧是Shadow大人,這難道就是傳說中的五彩斑斕的黑?”

“那才不是什麼陰影效果,那是發光效果。”被路過的老婆吐槽了。

系系系,老婆說的都系對的。我還以為我在做陰影動畫,現在只好改博客標題了?

要實現上面的動畫效果,首先使用CompositionDrawingSurface,在它上面用DrawTextLayout畫出文字,然後用GaussianBlurEffect模仿成陰影,然後用CanvasActiveLayer裁剪文字的輪廓,然後用這個CompositionDrawingSurface創建出CompositionSurfaceBrush,然後創建一個CompositionMaskBrush,將CompositionSurfaceBrush作為它的Mask,然後用CompositionLinearGradientBrush創建出漸變,再用BlendEffect將它變成四向漸變,再用ColorKeyFrameAnimation和ScalarKeyFrameAnimation在它上面做動畫並把它作為CompositionMaskBrush的Source,然後創建SpriteVisual將CompositionMaskBrush應用上去,然後使用兩個PointLight分別從左到右和從右到左照射這個SpriteVisual,再創建一個AmbientLight模仿呼吸燈。

仔細想想……好吧,老婆說得對,我還真的沒有用到任何Shadow的Api,這裏和Shadow大人半毛錢關係都沒有。

這個番茄鍾源碼可以在這裏查看:

也可以安裝我的番茄鍾應用試玩一下,安裝地址:

這篇文章將介紹其中幾個關鍵技術。

2. 使用GaussianBlurEffect模仿陰影

上一篇文章已經介紹過怎麼在CompositionDrawingSurface上寫字,這裏就不再重複。為了可以為文字添加陰影,需要用到CanvasRenderTargetGaussianBlurEffect

CanvasRenderTarget是一個可以用來畫圖的渲染目標。實現文字陰影的步驟如下:將文字畫到CanvasRenderTarget,然後用它作為GaussianBlurEffect.Source產生一張高斯模糊的圖片,這樣看上去就和文字的陰影一樣。然後再在這張模糊的圖片的前面畫上原本的文字。

代碼如下所示:

using (var session = CanvasComposition.CreateDrawingSession(drawingSurface))
{
    session.Clear(Colors.Transparent);
    using (var textLayout = new CanvasTextLayout(session, Text, textFormat, width, height))
    {
        var bitmap = new CanvasRenderTarget(session, width, height);
        using (var bitmapSession = bitmap.CreateDrawingSession())
        {
            bitmapSession.DrawTextLayout(textLayout, 0, 0, FontColor);
        }
        var blur = new GaussianBlurEffect
        {
            BlurAmount = (float)BlurAmount,
            Source = bitmap,
            BorderMode = EffectBorderMode.Hard
        };

        session.DrawImage(blur, 0, 0);
        session.DrawTextLayout(textLayout, 0, 0, FontColor);
    }
}

效果如下(因為我用了白色字體,這時候已經不怎麼像陰影了):

關於CavasRenderTaget,死魚的有詳細介紹。他的這個專欄的文章都很有趣。

3. 使用CanvasActiveLayer裁剪文字

關於裁剪文字,有幾件事需要做。

首先獲取需要裁剪的文字的輪廓,這使用上一篇文章介紹過的CanvasGeometry.CreateText就可以了,這個函數的返回值是一個。然後使用CanvasGeometry.CreateRectangle獲取整個畫布的CanvasGeometry,將他們用相減得出文字以外的部分,具體代碼如下:

var fullSizeGeometry = CanvasGeometry.CreateRectangle(session, 0, 0, width, height);
var textGeometry = CanvasGeometry.CreateText(textLayout);
var finalGeometry = fullSizeGeometry.CombineWith(textGeometry, Matrix3x2.Identity, CanvasGeometryCombine.Exclude);

這裏之所以不直接使用textGeometry,是因為我們並不是真的裁剪出文字的部分,而是像WPF的那樣用透明度控制显示的部分。就是用來實現這個功能。CanvasDrawingSession.CreateLayer函數使用透明度和CanvasGeometry創建一個CanvasActiveLayer,在創建Layer后CanvasDrawingSession的操作都會應用這個透明度,直到Layer關閉。

using (var layer = session.CreateLayer(1, finalGeometry))
{
    //DrawSth
}

最後效果如下:

關於CanvasActiveLayer的更多用法, 可以參考Lindexi的。

4. 製作有複雜顏色的陰影

如上圖所示,UWP中的DropShadow的Color只能有一種顏色,所以DropShadow不能使用複雜的顏色。這時候就要用到,CompositionMaskBrush有兩個主要屬性:Mask和Source。其中Mask是一個CompositionBrush類型的屬性,它指定不透明的蒙板源。簡單來說,CompositionMaskBrush的形狀就是它的Mask的形狀。而Source屬性則是它的顏色,這個屬性可以是 CompositionColorBrush、CompositionLinearGradientBrush、CompositionSurfaceBrush、CompositionEffectBrush 或 CompositionNineGridBrush 類型的任何 CompositionBrush。可以使用前面創建的CompositionDrawingSurface創建出CompositionSurfaceBrush,最後創建一個CompositionMaskBrush,將CompositionSurfaceBrush作為它的Mask。

var maskBrush = Compositor.CreateMaskBrush();
maskBrush.Mask = Compositor.CreateSurfaceBrush(DrawingSurface);
maskBrush.Source = Compositor.CreateLinearGradientBrush();

本來還想做到大紫大紅的,但被吐槽和本來低調內斂的目的不符合,所以復用了以前的配色,CompositionLinearGradientBrush加BlendEffect做成了有些複雜的配色(但實際上太暗了看不出來):

這時候效果如下:

5. 使用PointLight和AmbientLight製作動畫

我在這篇文章里介紹了PointLight的用法及基本動畫,這次豪華些,同時有從左到右的紅光以及從右到左的藍光,這兩個PointLight的動畫效果大致是這樣:

因為PointLight最多只能疊加兩個,所以再使用AmbientLight並對它的Intensity屬性做動畫,這樣動畫就會變得複雜些,最終實現了文章開頭的動畫。

var compositor = Window.Current.Compositor;
var ambientLight = compositor.CreateAmbientLight();
ambientLight.Intensity = 0;
ambientLight.Color = Colors.White;

var intensityAnimation = compositor.CreateScalarKeyFrameAnimation();
intensityAnimation.InsertKeyFrame(0.2f, 0, compositor.CreateLinearEasingFunction());
intensityAnimation.InsertKeyFrame(0.5f, 0.20f, compositor.CreateLinearEasingFunction());
intensityAnimation.InsertKeyFrame(0.8f, 0, compositor.CreateLinearEasingFunction());
intensityAnimation.Duration = TimeSpan.FromSeconds(10);
intensityAnimation.IterationBehavior = AnimationIterationBehavior.Forever;

ambientLight.StartAnimation(nameof(AmbientLight.Intensity), intensityAnimation);

6. 參考

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看好台灣電動車發展,日本住友商事繼投資 Gogoro 後再入股電動巴士廠商華德動能

因應世界環保趨勢,期望達到未來零排放的標準,日商住友商事看上台灣電動車產業發展,繼之前投資電動機車大廠 Gogoro 之後,再次宣布投資台灣電動巴士大廠華德動能,為台日雙方在電動車方面的合作奠下基礎。

上櫃企業車王電子公司華德動能於 12 日上午召開臨時董事會,通過私募普通股定價相關事宜,應募人為日本住友商事株式會社 (以下簡稱日本住友商事),本次參與私募價格每股新台幣 25 元,總投資金額為日幣 4.5 億元 (約新台幣 1.27 億元),佔華德動能持股比率約 7%。華德動能表示,目前該項投資案仍須送投審會審議,預計最快將在 2020 年第 1 季可以得知審議結果。

華德動能指出,簽約儀式由日本住友商事由本部長岩波與華德動能董事長蔡裕慶代表雙方簽約。而日本住友商事為初次參與華德動能私募,著眼於雙方合作電動巴士製造及服務,未來將持續在智慧移動載具、汰役電池二次應用業務合作發展。基於鋰電池成本將逐年大幅降低,全球電動巴士及智慧載具市場在未來數年內將有突破性增長,華德動能將藉由日本住友商事之全球行銷服務據點協助華德動能拓展全球市場。

華德動能董事長蔡裕慶強調,多年來雙方一直簽有相關備忘錄,並進行進一步的合作。也就是過去華德動能透過住友商事向日本取得相關電動車電池使用於其所生產的電動巴士上,而華德動能也透過與住友商事的合作,藉由旗下全球 60 多個據點與子公司進行市場銷售。目前在東南亞及南美洲都有相關計畫發展,預計短期內就有成果。而住友商事由本部長岩波則是指出,雖然目前雙方的合作在於電動巴士的銷售,但未來仍會在售後服務與能源管理上合作,而且投資華德動能的持股比率還希望增加到 20%。

蔡裕慶進一步指出,華德動能是台灣唯一獲得交通部車輛安全審驗中心電動巴士「自主設計能力」資格審核通過的公司。其國產附加價值率超過 60%,所生産的電動巴士擁有優異的電池管理技術,採用零電池事故之日產 Leaf 同款電池及自主開發之專利電池主動平衡技術,大幅提升電池安全及壽命。另外,華德動能也是全球唯一採用六段電子自動變速箱之電動巴士廠商,並結合芬蘭設計東元電機生產之超高效能馬達,大幅降低能耗並保有超高爬坡力及高速行駛能力,華德電動巴士領先業界採用 10.1 吋智慧化觸控面板及雲端後台管理系統,並藉由大數據達到車輛異常偵測及預防保養,及時掌握車輛運行及異常資訊。

而為了因應目前市場對電動巴士的需求,華德動能 11 日也宣布在中港加工區投資新台幣 25 億元打造中港新廠。其規劃為 4 層樓建築,建物面積約 12,600 坪,預計 2021 年初完工,2021 年 7 月正式投產的新廠區,1 樓供華德動能生產電動巴士及底盤三電之用,2 至 4 樓則分別規劃為車王電子生產線、倉儲等用途。而新廠區的產能為年產整車 1,700 部,與 6,000 部底盤加三電系統,未來將以大多數供應外銷為主。

(合作媒體:。首圖來源:攝)

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設計模式之美學習(八):為何說要多用組合少用繼承?如何決定該用組合還是繼承?

在面向對象編程中,有一條非常經典的設計原則,那就是:組合優於繼承,多用組合少用繼承。為什麼不推薦使用繼承?組合相比繼承有哪些優勢?如何判斷該用組合還是繼承?

為什麼不推薦使用繼承?

繼承是面向對象的四大特性之一,用來表示類之間的 is-a 關係,可以解決代碼復用的問題。雖然繼承有諸多作用,但繼承層次過深、過複雜,也會影響到代碼的可維護性。所以,對於是否應該在項目中使用繼承,網上有很多爭議。很多人覺得繼承是一種反模式,應該盡量少用,甚至不用。為什麼會有這樣的爭議?

假設我們要設計一個關於鳥的類。我們將“鳥類”這樣一個抽象的事物概念,定義為一個抽象類 AbstractBird。所有更細分的鳥,比如麻雀、鴿子、烏鴉等,都繼承這個抽象類。

我們知道,大部分鳥都會飛,那我們可不可以在 AbstractBird 抽象類中,定義一個 fly() 方法呢?答案是否定的。儘管大部分鳥都會飛,但也有特例,比如鴕鳥就不會飛。鴕鳥繼承具有 fly() 方法的父類,那鴕鳥就具有“飛”這樣的行為,這顯然不符合我們對現實世界中事物的認識。當然,你可能會說,在鴕鳥這個子類中重寫(overridefly() 方法,讓它拋出 UnSupportedMethodException 異常不就可以了嗎?具體的代碼實現如下所示:

public class AbstractBird {
  //...省略其他屬性和方法...
  public void fly() { //... }
}

public class Ostrich extends AbstractBird { //鴕鳥
  //...省略其他屬性和方法...
  public void fly() {
    throw new UnSupportedMethodException("I can't fly.'");
  }
}

這種設計思路雖然可以解決問題,但不夠優美。因為除了鴕鳥之外,不會飛的鳥還有很多,比如企鵝。對於這些不會飛的鳥來說,都需要重寫 fly() 方法,拋出異常。這樣的設計,一方面,徒增了編碼的工作量;另一方面,也違背了最小知識原則(Least Knowledge Principle,也叫最少知識原則或者迪米特法則),暴露不該暴露的接口給外部,增加了類使用過程中被誤用的概率。

那再通過 AbstractBird 類派生出兩個更加細分的抽象類:會飛的鳥類 AbstractFlyableBird 和不會飛的鳥類 AbstractUnFlyableBird,讓麻雀、烏鴉這些會飛的鳥都繼承 AbstractFlyableBird,讓鴕鳥、企鵝這些不會飛的鳥,都繼承 AbstractUnFlyableBird 類,不就可以了嗎?具體的繼承關係如下圖所示:

從圖中可以看出,繼承關係變成了三層。不過,整體上來講,目前的繼承關係還比較簡單,層次比較淺,也算是一種可以接受的設計思路。再繼續加點難度。在剛剛這個場景中,我們只關注“鳥會不會飛”,但如果我們還關注“鳥會不會叫”,那這個時候,又該如何設計類之間的繼承關係呢?

是否會飛?是否會叫?兩個行為搭配起來會產生四種情況:會飛會叫、不會飛會叫、會飛不會叫、不會飛不會叫。如果我們繼續沿用剛才的設計思路,那就需要再定義四個抽象類(AbstractFlyableTweetableBirdAbstractFlyableUnTweetableBirdAbstractUnFlyableTweetableBirdAbstractUnFlyableUnTweetableBird)。

如果還需要考慮“是否會下蛋”這樣一個行為,那估計就要組合爆炸了。類的繼承層次會越來越深、繼承關係會越來越複雜。而這種層次很深、很複雜的繼承關係,一方面,會導致代碼的可讀性變差。因為我們要搞清楚某個類具有哪些方法、屬性,必須閱讀父類的代碼、父類的父類的代碼……一直追溯到最頂層父類的代碼。另一方面,這也破壞了類的封裝特性,將父類的實現細節暴露給了子類。子類的實現依賴父類的實現,兩者高度耦合,一旦父類代碼修改,就會影響所有子類的邏輯。

總之,繼承最大的問題就在於:繼承層次過深、繼承關係過於複雜會影響到代碼的可讀性和可維護性。這也是為什麼不推薦使用繼承。那剛剛例子中繼承存在的問題,又該如何來解決呢?

組合相比繼承有哪些優勢?

實際上,可以利用組合(composition)、接口、委託(delegation)三個技術手段,一塊兒來解決剛剛繼承存在的問題。

前面講到接口的時候說過,接口表示具有某種行為特性。針對“會飛”這樣一個行為特性,我們可以定義一個 Flyable 接口,只讓會飛的鳥去實現這個接口。對於會叫、會下蛋這些行為特性,我們可以類似地定義 Tweetable 接口、EggLayable 接口。將這個設計思路翻譯成 Java 代碼的話,就是下面這個樣子:

public interface Flyable {
  void fly();
}
public interface Tweetable {
  void tweet();
}
public interface EggLayable {
  void layEgg();
}
public class Ostrich implements Tweetable, EggLayable {//鴕鳥
  //... 省略其他屬性和方法...
  @Override
  public void tweet() { //... }
  @Override
  public void layEgg() { //... }
}
public class Sparrow impelents Flayable, Tweetable, EggLayable {//麻雀
  //... 省略其他屬性和方法...
  @Override
  public void fly() { //... }
  @Override
  public void tweet() { //... }
  @Override
  public void layEgg() { //... }
}

不過,接口只聲明方法,不定義實現。也就是說,每個會下蛋的鳥都要實現一遍 layEgg() 方法,並且實現邏輯是一樣的,這就會導致代碼重複的問題。那這個問題又該如何解決呢?

可以針對三個接口再定義三個實現類,它們分別是:實現了 fly() 方法的 FlyAbility 類、實現了 tweet() 方法的 TweetAbility 類、實現了 layEgg() 方法的 EggLayAbility 類。然後,通過組合和委託技術來消除代碼重複。具體的代碼實現如下所示:

public interface Flyable {
  void fly();
}
public class FlyAbility implements Flyable {
  @Override
  public void fly() { //... }
}
//省略Tweetable/TweetAbility/EggLayable/EggLayAbility

public class Ostrich implements Tweetable, EggLayable {//鴕鳥
  private TweetAbility tweetAbility = new TweetAbility(); //組合
  private EggLayAbility eggLayAbility = new EggLayAbility(); //組合
  //... 省略其他屬性和方法...
  @Override
  public void tweet() {
    tweetAbility.tweet(); // 委託
  }
  @Override
  public void layEgg() {
    eggLayAbility.layEgg(); // 委託
  }
}

繼承主要有三個作用:表示 is-a 關係,支持多態特性,代碼復用。而這三個作用都可以通過其他技術手段來達成。比如 is-a 關係,我們可以通過組合和接口的 has-a 關係來替代;多態特性我們可以利用接口來實現;代碼復用我們可以通過組合和委託來實現。所以,從理論上講,通過組合、接口、委託三個技術手段,我們完全可以替換掉繼承,在項目中不用或者少用繼承關係,特別是一些複雜的繼承關係。

如何判斷該用組合還是繼承?

儘管我們鼓勵多用組合少用繼承,但組合也並不是完美的,繼承也並非一無是處。從上面的例子來看,繼承改寫成組合意味着要做更細粒度的類的拆分。這也就意味着,我們要定義更多的類和接口。類和接口的增多也就或多或少地增加代碼的複雜程度和維護成本。所以,在實際的項目開發中,我們還是要根據具體的情況,來具體選擇該用繼承還是組合。

如果類之間的繼承結構穩定(不會輕易改變),繼承層次比較淺(比如,最多有兩層繼承關係),繼承關係不複雜,我們就可以大膽地使用繼承。反之,系統越不穩定,繼承層次很深,繼承關係複雜,我們就盡量使用組合來替代繼承。

除此之外,還有一些設計模式會固定使用繼承或者組合。比如,裝飾者模式(decorator pattern)、策略模式(strategy pattern)、組合模式(composite pattern)等都使用了組合關係,而模板模式(template pattern)使用了繼承關係。

前面講到繼承可以實現代碼復用。利用繼承特性,我們把相同的屬性和方法,抽取出來,定義到父類中。子類復用父類中的屬性和方法,達到代碼復用的目的。但是,有的時候,從業務含義上,A 類和 B 類並不一定具有繼承關係。比如,Crawler 類和 PageAnalyzer 類,它們都用到了 URL 拼接和分割的功能,但並不具有繼承關係(既不是父子關係,也不是兄弟關係)。僅僅為了代碼復用,生硬地抽象出一個父類出來,會影響到代碼的可讀性。如果不熟悉背後設計思路的同事,發現 Crawler 類和 PageAnalyzer 類繼承同一個父類,而父類中定義的卻只是 URL 相關的操作,會覺得這個代碼寫得莫名其妙,理解不了。這個時候,使用組合就更加合理、更加靈活。具體的代碼實現如下所示:

public class Url {
  //...省略屬性和方法
}

public class Crawler {
  private Url url; // 組合
  public Crawler() {
    this.url = new Url();
  }
  //...
}

public class PageAnalyzer {
  private Url url; // 組合
  public PageAnalyzer() {
    this.url = new Url();
  }
  //..
}

還有一些特殊的場景要求我們必須使用繼承。如果你不能改變一個函數的入參類型,而入參又非接口,為了支持多態,只能採用繼承來實現。比如下面這樣一段代碼,其中 FeignClient 是一個外部類,我們沒有權限去修改這部分代碼,但是我們希望能重寫這個類在運行時執行的 encode() 函數。這個時候,我們只能採用繼承來實現了。

public class FeignClient { // feign client框架代碼
  //...省略其他代碼...
  public void encode(String url) { //... }
}

public void demofunction(FeignClient feignClient) {
  //...
  feignClient.encode(url);
  //...
}

public class CustomizedFeignClient extends FeignClient {
  @Override
  public void encode(String url) { //...重寫encode的實現...}
}

// 調用
FeignClient client = new CustomizedFeignClient();
demofunction(client);

儘管有些人說,要杜絕繼承,100% 用組合代替繼承,但是這裏的觀點沒那麼極端!之所以“多用組合少用繼承”這個口號喊得這麼響,只是因為,長期以來,過度使用繼承。還是那句話,組合併不完美,繼承也不是一無是處。只要我們控制好它們的副作用、發揮它們各自的優勢,在不同的場合下,恰當地選擇使用繼承還是組合,這才是我們所追求的境界。

重點回顧

1. 為什麼不推薦使用繼承?

繼承是面向對象的四大特性之一,用來表示類之間的 is-a 關係,可以解決代碼復用的問題。雖然繼承有諸多作用,但繼承層次過深、過複雜,也會影響到代碼的可維護性。在這種情況下,我們應該盡量少用,甚至不用繼承。

2. 組合相比繼承有哪些優勢?

繼承主要有三個作用:表示 is-a 關係,支持多態特性,代碼復用。而這三個作用都可以通過組合、接口、委託三個技術手段來達成。除此之外,利用組合還能解決層次過深、過複雜的繼承關係影響代碼可維護性的問題。

3. 如何判斷該用組合還是繼承?

儘管我們鼓勵多用組合少用繼承,但組合也並不是完美的,繼承也並非一無是處。在實際的項目開發中,我們還是要根據具體的情況,來選擇該用繼承還是組合。如果類之間的繼承結構穩定,層次比較淺,關係不複雜,我們就可以大膽地使用繼承。反之,我們就盡量使用組合來替代繼承。除此之外,還有一些設計模式、特殊的應用場景,會固定使用繼承或者組合。

思考

  • 在基於 MVC 架構開發 Web 應用的時候,經常會在數據庫層定義 Entity,在 Service 業務層定義 BOBusiness Object),在 Controller 接口層定義 VOView Object)。大部分情況下,EntityBOVO 三者之間的代碼有很大重複,但又不完全相同。該如何處理 EntityBOVO 代碼重複的問題呢?

參考:

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d3.js 地鐵軌道交通項目實戰

上一章說了如何製作一個線路圖,當然上一章是手寫的JSON數據,當然手寫的json數據有非常多的好處,例如可以應對客戶的各種BT需求,但是大多數情況下我們都是使用地鐵公司現成的JSON文件,話不多說我們先看一下。

就是這樣的,今天我們就來完成它的大部分需求,以及地鐵公司爸爸提出來的需求。

需求如下:
1.按照不同顏色显示地鐵各線路,显示對應站點。
2.用戶可以點擊手勢縮放和平移(此項目為安卓開發)。
3.用戶在線路menu里點擊線路,對應線路平移值屏幕中心並高亮。
4.根據後台數據,渲染問題路段。
5.點擊問題路段站點,显示問題詳情。

大致需求就是這些,下面看看看代碼

1.定義一些常量和變量

const dataset = subwayData; //線路圖數據源
let subway = new Subway(dataset); //線路圖的類文件
let baseScale = 2; //基礎縮放倍率
let deviceScale = 1400 / 2640; //設備與畫布寬度比率
let width = 2640; //畫布寬
let height = 1760; //畫布高
let transX = 1320 + 260; //地圖X軸平移(將畫布原點X軸平移)
let transY = 580; //地圖X軸平移(將畫布原點Y軸平移)
let scaleExtent = [0.8, 4]; //縮放倍率限制
let currentScale = 2; //當前縮放值
let currentX = 0; //當前畫布X軸平移量
let currentY = 0; //當前畫布Y軸平移量
let selected = false; //線路是否被選中(在右上角的線路菜單被選中)
let scaleStep = 0.5; //點擊縮放按鈕縮放步長默認0.5倍
let tooltip = d3.select('#tooltip'); //提示框
let bugArray = []; //問題路段數組
let svg = d3.select('#sw').append('svg'); //畫布
let group = svg.append('g').attr('transform', `translate(${transX}, ${transY}) scale(1)`);//定義組並平移
let whole = group.append('g').attr('class', 'whole-line') //虛擬線路(用於點擊右上角響應線路可以定位當視野中心,方法不唯一)
let path = group.append('g').attr('class', 'path'); //定義線路
let point = group.append('g').attr('class', 'point'); //定義站點
const zoom = d3.zoom().scaleExtent(scaleExtent).on("zoom", zoomed); //定義縮放事件

這就是我們需要使用的一些常量和變量。注意transX不是寬度的一半,是因為北京地鐵線路網西線更密集。

2.讀官方JSON

使用d3.js數據必不可少,然而官方的數據並不通俗易懂,我們先解讀一下官方JSON數據。

每條線路對象都有一個l_xmlattr屬性和一個p屬性,l_xmlattr是整條線路的屬性,p是站點數組,我們看一下站點中我們需要的屬性。ex是否是中轉站,lb是站名,sid是站的id,rx、ry是文字偏移量,st是是否為站點(因為有的點不是站點而是為了渲染貝塞爾曲線用的),x、y是站點坐標。

3.構造自己的類方法

官方給了我們數據,但是並不是我們能直接使用的,所以我們需要構造自己的方法類

class Subway {
    constructor(data) {
        this.data = data;
        this.bugLineArray = [];
    }
    getInvent() {} //獲取虛擬線路數據
    getPathArray() {} //獲取路徑數據
    getPointArray() {} //獲取站點數組
    getCurrentPathArray() {} //獲取被選中線路的路徑數組
    getCurrentPointArray() {} //獲取被選中線路的站點數組
    getLineNameArray() {} // 獲取線路名稱數組
    getBugLineArray() {} //獲取問題路段數組
}

 

下面是我們方法內容,裏面的操作不是很優雅(大家將就看啦)
getInvent() {
    let lineArray = [];
    this.data.forEach(d => {
        let { loop, lc, lbx, lby, lb, lid} = d.l_xmlattr;
        let allPoints = d.p.slice(0);
        loop && allPoints.push(allPoints[0]);
        let path = this.formatPath(allPoints, 0, allPoints.length - 1);
        lineArray.push({
            lid: lid,
            path: path,
        })
    })
    return lineArray;
}
getPathArray() {
    let pathArray = [];
    this.data.forEach(d => {
        let { loop, lc, lbx, lby, lb, lid} = d.l_xmlattr;
        let allPoints = d.p.slice(0);
        loop && allPoints.push(allPoints[0])
        let allStations = [];
        allPoints.forEach((item, index) => item.p_xmlattr.st && allStations.push({...item.p_xmlattr, index}))
        let arr = [];
        for(let i = 0; i < allStations.length - 1; i++) {
            let path = this.formatPath(allPoints, allStations[i].index, allStations[i + 1].index);
            arr.push({
                lid: lid,
                id: `${allStations[i].sid}_${allStations[i + 1].sid}`,
                path: path,
                color: lc.replace(/0x/, '#')
            })
        }
        pathArray.push({
            path: arr,
            lc: lc.replace(/0x/, '#'),
            lb,lbx,lby,lid
        })
    })
    return pathArray;
}
getPointArray() {
    let pointArray = [];
    let tempPointsArray = [];
    this.data.forEach(d => {
        let {lid,lc,lb} = d.l_xmlattr;
        let allPoints = d.p;
        let allStations = [];
        allPoints.forEach(item => {
            if(item.p_xmlattr.st && !item.p_xmlattr.ex) {
                allStations.push({...item.p_xmlattr, lid, pn: lb, lc: lc.replace(/0x/, '#')})
            } else if (item.p_xmlattr.ex) {
                if(tempPointsArray.indexOf(item.p_xmlattr.sid) == -1) {
                    allStations.push({...item.p_xmlattr, lid, pn: lb, lc: lc.replace(/0x/, '#')})
                    tempPointsArray.push(item.p_xmlattr.sid);
                }
            }
        });
        pointArray.push(allStations);
    })
    return pointArray;
}
getCurrentPathArray(name) {
    let d = this.data.filter(d => d.l_xmlattr.lid == name)[0];
    let { loop, lc, lbx, lby, lb, lid} = d.l_xmlattr;
    let allPoints = d.p.slice(0);
    loop && allPoints.push(allPoints[0])
    let allStations = [];
    allPoints.forEach((item, index) => item.p_xmlattr.st && allStations.push({...item.p_xmlattr, index}))
    let arr = [];
    for(let i = 0; i < allStations.length - 1; i++) {
        let path = this.formatPath(allPoints, allStations[i].index, allStations[i + 1].index);
        arr.push({
            lid: lid,
            id: `${allStations[i].sid}_${allStations[i + 1].sid}`,
            path: path,
            color: lc.replace(/0x/, '#')
        })
    }
    return {
        path: arr,
        lc: lc.replace(/0x/, '#'),
        lb,lbx,lby,lid
    }
}
getCurrentPointArray(name) {
    let d = this.data.filter(d => d.l_xmlattr.lid == name)[0];
    let {lid,lc,lb} = d.l_xmlattr;
    let allPoints = d.p;
    let allStations = [];
    allPoints.forEach(item => {
        if(item.p_xmlattr.st && !item.p_xmlattr.ex) {
            allStations.push({...item.p_xmlattr, lid, pn: lb, lc: lc.replace(/0x/, '#')})
        } else if (item.p_xmlattr.ex) {
            allStations.push({...item.p_xmlattr, lid, pn: lb, lc: lc.replace(/0x/, '#')})
        }
    });
    return allStations;
}
getLineNameArray() {
    let nameArray = this.data.map(d => {
        return {
            lb: d.l_xmlattr.lb,
            lid: d.l_xmlattr.lid,
            lc: d.l_xmlattr.lc.replace(/0x/, '#')
        }
    })
    return nameArray;
}
getBugLineArray(arr) {
    if(!arr || !arr.length) return [];
    this.bugLineArray = [];
    arr.forEach(item => {
        let { start, end, cause, duration, lid, lb } = item;
        let lines = [];
        let points = [];
        let tempObj = this.data.filter(d => d.l_xmlattr.lid == lid)[0];
        let loop = tempObj.l_xmlattr.loop;
        let lc = tempObj.l_xmlattr.lc;
        let allPoints = tempObj.p;
        let allStations = [];
        allPoints.forEach(item => {
            if(item.p_xmlattr.st) {
                allStations.push(item.p_xmlattr.sid)
            }
        });
        loop && allStations.push(allStations[0]);
        for(let i=allStations.indexOf(start); i<=allStations.lastIndexOf(end); i++) {
            points.push(allStations[i])
        }
        for(let i=allStations.indexOf(start); i<allStations.lastIndexOf(end); i++) {
            lines.push(`${allStations[i]}_${allStations[i+1]}`)
        }
        this.bugLineArray.push({cause,duration,lid,lb,lines,points,lc: lc.replace(/0x/, '#'),start: points[0],end:points[points.length - 1]});
    })
    return this.bugLineArray;
這種方法大家也不必看懂,知道傳入了什麼,輸入了什麼即可,這就是我們的方法類。

4.d3渲染畫布並添加方法

這裡是js的核心代碼,既然class文件都寫完了,這裏的操作就方便了很多,主要就是下面幾個人方法,
renderInventLine(); //渲染虛擬新路
renderAllStation(); //渲染所有的線路名稱(右上角)
renderBugLine(); //渲染問題路段
renderAllLine(); //渲染所有線路
renderAllPoint(); //渲染所有點
renderCurrentLine() //渲染當前選中的線路
renderCurrentPoint() //渲染當前選中的站點
zoomed() //縮放時執行的方法
getCenter() //獲取虛擬線中心點的坐標
scale() //點擊縮放按鈕時執行的方法
下面是對應的方法體
svg.call(zoom);
svg.call(zoom.transform, d3.zoomIdentity.translate((1 - baseScale) * transX, (1 - baseScale) * transY).scale(baseScale));

let pathArray = subway.getPathArray();
let pointArray = subway.getPointArray();

renderInventLine();
renderAllStation();
renderBugLine();

function renderInventLine() {
    let arr = subway.getInvent();
    whole.selectAll('path')
    .data(arr)
    .enter()
    .append('path')
    .attr('d', d => d.path)
    .attr('class', d => d.lid)
    .attr('stroke', 'none')
    .attr('fill', 'none')
}

function renderAllLine() {
    for (let i = 0; i < pathArray.length; i++) {
        path.append('g')
        .selectAll('path')
        .data(pathArray[i].path)
        .enter()
        .append('path')
        .attr('d', d => d.path)
        .attr('lid', d => d.lid)
        .attr('id', d => d.id)
        .attr('class', 'lines origin')
        .attr('stroke', d => d.color)
        .attr('stroke-width', 7)
        .attr('stroke-linecap', 'round')
        .attr('fill', 'none')
        path.append('text')
        .attr('x', pathArray[i].lbx)
        .attr('y', pathArray[i].lby)
        .attr('dy', '1em')
        .attr('dx', '-0.3em')
        .attr('fill', pathArray[i].lc)
        .attr('lid', pathArray[i].lid)
        .attr('class', 'line-text origin')
        .attr('font-size', 14)
        .attr('font-weight', 'bold')
        .text(pathArray[i].lb)
    }
}

function renderAllPoint() {
    for (let i = 0; i < pointArray.length; i++) {
        for (let j = 0; j < pointArray[i].length; j++) {
            let item = pointArray[i][j];
            let box = point.append('g');
            if (item.ex) {
                box.append('image')
                .attr('href', './trans.png')
                .attr('class', 'points origin')
                .attr('id', item.sid)
                .attr('x', item.x - 8)
                .attr('y', item.y - 8)
                .attr('width', 16)
                .attr('height', 16)
            } else {
                box.append('circle')
                .attr('cx', item.x)
                .attr('cy', item.y)
                .attr('r', 5)
                .attr('class', 'points origin')
                .attr('id', item.sid)
                .attr('stroke', item.lc)
                .attr('stroke-width', 1.5)
                .attr('fill', '#ffffff')
            }
            box.append('text')
            .attr('x', item.x + item.rx)
            .attr('y', item.y + item.ry)
            .attr('dx', '0.3em')
            .attr('dy', '1.1em')
            .attr('font-size', 11)
            .attr('class', 'point-text origin')
            .attr('lid', item.lid)
            .attr('id', item.sid)
            .text(item.lb)
        }
    }
}

function renderCurrentLine(name) {
    let arr = subway.getCurrentPathArray(name);
    path.append('g')
    .attr('class', 'temp')
    .selectAll('path')
    .data(arr.path)
    .enter()
    .append('path')
    .attr('d', d => d.path)
    .attr('lid', d => d.lid)
    .attr('id', d => d.id)
    .attr('stroke', d => d.color)
    .attr('stroke-width', 7)
    .attr('stroke-linecap', 'round')
    .attr('fill', 'none')
    path.append('text')
    .attr('class', 'temp')
    .attr('x', arr.lbx)
    .attr('y', arr.lby)
    .attr('dy', '1em')
    .attr('dx', '-0.3em')
    .attr('fill', arr.lc)
    .attr('lid', arr.lid)
    .attr('font-size', 14)
    .attr('font-weight', 'bold')
    .text(arr.lb)
}

function renderCurrentPoint(name) {
    let arr = subway.getCurrentPointArray(name);
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        let item = arr[i];
        let box = point.append('g').attr('class', 'temp');
        if (item.ex) {
            box.append('image')
            .attr('href', './trans.png')
            .attr('x', item.x - 8)
            .attr('y', item.y - 8)
            .attr('width', 16)
            .attr('height', 16)
            .attr('id', item.sid)
        } else {
            box.append('circle')
            .attr('cx', item.x)
            .attr('cy', item.y)
            .attr('r', 5)
            .attr('id', item.sid)
            .attr('stroke', item.lc)
            .attr('stroke-width', 1.5)
            .attr('fill', '#ffffff')
        }
        box.append('text')
        .attr('class', 'temp')
        .attr('x', item.x + item.rx)
        .attr('y', item.y + item.ry)
        .attr('dx', '0.3em')
        .attr('dy', '1.1em')
        .attr('font-size', 11)
        .attr('lid', item.lid)
        .attr('id', item.sid)
        .text(item.lb)
    }
}

function renderBugLine(modal) {
    let bugLineArray = subway.getBugLineArray(modal);
    d3.selectAll('.origin').remove();
    renderAllLine();
    renderAllPoint();
    bugLineArray.forEach(d => {
        console.log(d)
        d.lines.forEach(dd => {
            d3.selectAll(`path#${dd}`).attr('stroke', '#eee');
        })
        d.points.forEach(dd => {
            d3.selectAll(`circle#${dd}`).attr('stroke', '#ddd')
            d3.selectAll(`text#${dd}`).attr('fill', '#aaa')
        })
    })
    d3.selectAll('.points').on('click', function () {
        let id = d3.select(this).attr('id');
        let bool = judgeBugPoint(bugLineArray, id);
        if (bool) {
            let x, y;
            if (d3.select(this).attr('href')) {
                x = parseFloat(d3.select(this).attr('x')) + 8;
                y = parseFloat(d3.select(this).attr('y')) + 8;
            } else {
                x = d3.select(this).attr('cx');
                y = d3.select(this).attr('cy');
            }
            let toolX = (x * currentScale + transX - ((1 - currentScale) * transX - currentX)) * deviceScale;
            let toolY = (y * currentScale + transY - ((1 - currentScale) * transY - currentY)) * deviceScale;
            let toolH = document.getElementById('tooltip').offsetHeight;
            let toolW = 110;
            if (toolY < 935 / 2) {
                tooltip.style('left', `${toolX - toolW}px`).style('top', `${toolY + 5}px`);
            } else {
                tooltip.style('left', `${toolX - toolW}px`).style('top', `${toolY - toolH - 5}px`);
            }
        }
    });
}

function judgeBugPoint(arr, id) {
    if (!arr || !arr.length || !id) return false;
    let bugLine = arr.filter(d => {
        return d.points.indexOf(id) > -1
    });
    if (bugLine.length) {
        removeTooltip()
        tooltip.select('#tool-head').html(`<span>${id}</span><div class="deletes" onclick="removeTooltip()">×</div>`);
        bugLine.forEach(d => {
            let item = tooltip.select('#tool-body').append('div').attr('class', 'tool-item');
            item.html(`
                <div class="tool-content">
                    <div style="color: #ffffff;border-bottom: 2px solid ${d.lc};">
                        <span style="background: ${d.lc};padding: 4px 6px;">${d.lb}</span>
                    </div>
                    <div>
                        <div class="content-left">封路時間</div><div class="content-right">${d.duration}</div>
                    </div>
                    <div>
                        <div class="content-left">封路原因</div><div class="content-right">${d.cause}</div>
                    </div>
                    <div>
                        <div class="content-left">封路路段</div><div class="content-right">${d.start}-${d.end}</div>
                    </div>
                </div>
            `)
        })
        d3.select('#tooltip').style('display', 'block');
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

function removeTooltip() {
    d3.selectAll('.tool-item').remove();
    d3.select('#tooltip').style('display', 'none');
}

function zoomed() {
    removeTooltip();
    let {x, y, k} = d3.event.transform;
    currentScale = k;
    currentX = x;
    currentY = y;
    group.transition().duration(50).ease(d3.easeLinear).attr("transform", () => `translate(${x + transX * k}, ${y + transY * k}) scale(${k})`)
}

function getCenter(str) {
    if (!str) return null;
    let x, y;
    let tempArr = [];
    let tempX = [];
    let tempY = [];
    str.split(' ').forEach(d => {
        if (!isNaN(d)) {
            tempArr.push(d)
        }
    })

    tempArr.forEach((d, i) => {
        if (i % 2 == 0) {
            tempX.push(parseFloat(d))
        } else {
            tempY.push(parseFloat(d))
        }
    })
    x = (d3.min(tempX) + d3.max(tempX)) / 2;
    y = (d3.min(tempY) + d3.max(tempY)) / 2;
    return [x, y]
}

function renderAllStation() {
    let nameArray = subway.getLineNameArray();
    let len = Math.ceil(nameArray.length / 5);
    let box = d3.select('#menu').append('div')
    .attr('class', 'name-box')
    for (let i = 0; i < len; i++) {
        let subwayCol = box.append('div')
        .attr('class', 'subway-col')
        let item = subwayCol.selectAll('div')
        .data(nameArray.slice(i * 5, (i + 1) * 5))
        .enter()
        .append('div')
        .attr('id', d => d.lid)
        .attr('class', 'name-item')
        item.each(function (d) {
            d3.select(this).append('span').attr('class', 'p_mark').style('background', d.lc);
            d3.select(this).append('span').attr('class', 'p_name').text(d.lb);
            d3.select(this).on('click', d => {
                selected = true;
                d3.selectAll('.origin').style('opacity', 0.1);
                d3.selectAll('.temp').remove();
                renderCurrentLine(d.lid);
                renderCurrentPoint(d.lid);
                let arr = getCenter(d3.select(`path.${d.lid}`).attr('d'));
                svg.call(zoom.transform, d3.zoomIdentity.translate((width / 2 - transX) - arr[0] - (arr[0] + transX) * (currentScale - 1), (height / 2 - transY) - arr[1] - (arr[1] + transY) * (currentScale - 1)).scale(currentScale));
            })
        })
    }
}

function scale(type) {
    if (type && currentScale + scaleStep <= scaleExtent[1]) {
        svg.call(zoom.transform, d3.zoomIdentity.translate((1 - currentScale - scaleStep) * transX - ((1 - currentScale) * transX - currentX) * (currentScale + scaleStep) / currentScale, (1 - currentScale - scaleStep) * transY - ((1 - currentScale) * transY - currentY) * (currentScale + scaleStep) / currentScale).scale(currentScale + scaleStep));
    } else if (!type && currentScale - scaleStep >= scaleExtent[0]) {
        svg.call(zoom.transform, d3.zoomIdentity.translate((1 - (currentScale - scaleStep)) * transX - ((1 - currentScale) * transX - currentX) * (currentScale - scaleStep) / currentScale, (1 - (currentScale - scaleStep)) * transY - ((1 - currentScale) * transY - currentY) * (currentScale - scaleStep) / currentScale).scale(currentScale - scaleStep));
    }
}

上面是大部分代碼,想看全部的可以查看demo。

原文鏈接

大家轉載請註明一下原文 謝謝大家

 

 

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微服務中的Kafka與Micronaut

今天,我們將通過Apache Kafka主題構建一些彼此異步通信的微服務。我們使用Micronaut框架,它為與Kafka集成提供專門的庫。讓我們簡要介紹一下示例係統的體繫結構。我們有四個微型服務:訂單服務行程服務司機服務乘客服務這些應用程序的實現非常簡單。它們都有內存存儲,並連接到同一個Kafka實例。

我們系統的主要目標是為客戶安排行程。訂單服務應用程序還充當網關。它接收來自客戶的請求,保存歷史記錄並將事件發送到orders主題。所有其他微服務都在監聽orders這個主題,並處理order-service發送的訂單。每個微服務都有自己的專用主題,其中發送包含更改信息的事件。此類事件由其他一些微服務接收。架構如下圖所示。

在閱讀本文之前,有必要熟悉一下Micronaut框架。您可以閱讀之前的一篇文章,該文章描述了通過REST API構建微服務通信的過程:。

1 運行Kafka

要在本地機器上運行Apache Kafka,我們可以使用它的Docker映像。最新的鏡像是由共享的。在啟動Kafka容器之前,我們必須啟動kafka所用使用的ZooKeeper服務器。如果在Windows上運行Docker,其虛擬機的默認地址是192.168.99.100它還必須設置為Kafka容器的環境。

ZookeeperKafka容器都將在同一個網絡中啟動。在docker中運行Zookeeper以zookeeper的名稱提供服務,並在暴露2181端口。Kafka容器需要在環境變量使用KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT的地址。

$ docker network create kafka
$ docker run -d --name zookeeper --network kafka -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
$ docker run -d --name kafka -p 9092:9092 --network kafka --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.99.100 --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 wurstmeister/kafka

2 添加micronaut-kafka依賴

使用Kafka構建的microaut應用程序可以在HTTP服務器存在的情況下啟動,也可以在不存在HTTP服務器的情況下啟動。要啟用Micronaut Kafka,需要添加micronaut-kafka庫到依賴項。如果您想暴露HTTP API,您還應該添加micronaut-http-server-netty:

<dependency>
    <groupId>io.micronaut.configuration</groupId>
    <artifactId>micronaut-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micronaut</groupId>
    <artifactId>micronaut-http-server-netty</artifactId>
</dependency>

3 構建訂單微服務

訂單微服務是唯一一個啟動嵌入式HTTP服務器並暴露REST API的應用程序。這就是為什麼我們可以為Kafka提供內置Micronaut健康檢查。要做到這一點,我們首先應該添加micronaut-management依賴:

<dependency>
    <groupId>io.micronaut</groupId>
    <artifactId>micronaut-management</artifactId>
</dependency>

為了方便起見,我們將通過在application.yml中定義以下配置來啟用所有管理端點並禁用它們的HTTP身份驗證。

endpoints:
  all:
    enabled: true
    sensitive: false

現在,可以在地址欄下使用health check我們的示例應用程序還將暴露添加新訂單列出所有以前創建的訂單的簡單REST API下面是暴露這些端點的Micronaut控制器實現:

@Controller("orders")
public class OrderController {

    @Inject
    OrderInMemoryRepository repository;
    @Inject
    OrderClient client;

    @Post
    public Order add(@Body Order order) {
        order = repository.add(order);
        client.send(order);
        return order;
    }

    @Get
    public Set<Order> findAll() {
        return repository.findAll();
    }

}

每個微服務都使用內存存儲庫實現。以下是訂單微服務(Order-Service)中的存儲庫實現:

@Singleton
public class OrderInMemoryRepository {

    private Set<Order> orders = new HashSet<>();

    public Order add(Order order) {
        order.setId((long) (orders.size() + 1));
        orders.add(order);
        return order;
    }

    public void update(Order order) {
        orders.remove(order);
        orders.add(order);
    }

    public Optional<Order> findByTripIdAndType(Long tripId, OrderType type) {
        return orders.stream().filter(order -> order.getTripId().equals(tripId) && order.getType() == type).findAny();
    }

    public Optional<Order> findNewestByUserIdAndType(Long userId, OrderType type) {
        return orders.stream().filter(order -> order.getUserId().equals(userId) && order.getType() == type)
                .max(Comparator.comparing(Order::getId));
    }

    public Set<Order> findAll() {
        return orders;
    }

}

內存存儲庫存儲Order對象實例。Order對象還被發送到名為orders的Kafka主題。下面是Order類的實現:

public class Order {

    private Long id;
    private LocalDateTime createdAt;
    private OrderType type;
    private Long userId;
    private Long tripId;
    private float currentLocationX;
    private float currentLocationY;
    private OrderStatus status;
    
    // ... GETTERS AND SETTERS
}

4 使用Kafka異步通信

現在,讓我們想一個可以通過示例係統實現的用例—— 添加新的行程

我們創建了OrderType.NEW_TRIP類型的新訂單。在此之後,(1) 訂單服務創建一個訂單並將其發送到orders主題。訂單由三個微服務接收: 司機服務乘客服務行程服務
(2)所有這些應用程序都處理這個新訂單。乘客服務應用程序檢查乘客帳戶上是否有足夠的資金。如果沒有,它就取消了行程,否則它什麼也做不了。司機服務正在尋找最近可用的司機,(3) 行程服務創建和存儲新的行程。司機服務行程服務都將事件發送到它們的主題( drivers, trips),其中包含相關更改的信息。

每一個事件可以被其他microservices訪問,例如,(4) 行程服務偵聽來自司機服務的事件,以便為行程分配一個新的司機

下圖說明了在添加新的行程時,我們的微服務之間的通信過程。

現在,讓我們繼續討論實現細節。

4.1 發送訂單

首先,我們需要創建Kafka客戶端,負責向主題發送消息。我們創建的一個接口,命名為OrderClient,為它添加@KafkaClient並聲明用於發送消息的一個或多個方法。每個方法都應該通過@Topic註解設置目標主題名稱。對於方法參數,我們可以使用三個註解@KafkaKey@Body@Header@KafkaKey用於分區,這是我們的示例應用程序所需要的。在下面可用的客戶端實現中,我們只使用@Body註解。

@KafkaClient
public interface OrderClient {

    @Topic("orders")
    void send(@Body Order order);

}

4.2 接收訂單

一旦客戶端發送了一個訂單,它就會被監聽orders主題的所有其他微服務接收。下面是司機服務中的監聽器實現。監聽器類OrderListener應該添加@KafkaListener註解。我們可以聲明groupId作為一個註解參數,以防止單個應用程序的多個實例接收相同的消息。然後,我們聲明用於處理傳入消息的方法。與客戶端方法相同,應該通過@Topic註解設置目標主題名稱,因為我們正在監聽Order對象,所以應該使用@Body註解——與對應的客戶端方法相同。

@KafkaListener(groupId = "driver")
public class OrderListener {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderListener.class);

    private DriverService service;

    public OrderListener(DriverService service) {
        this.service = service;
    }

    @Topic("orders")
    public void receive(@Body Order order) {
        LOGGER.info("Received: {}", order);
        switch (order.getType()) {
            case NEW_TRIP -> service.processNewTripOrder(order);
        }
    }

}

4.3 發送到其他主題

現在,讓我們看一下司機服務中的processNewTripOrder方法。DriverService注入兩個不同的Kafka Client
bean: OrderClientDriverClient當處理新訂單時,它將試圖尋找與發送訂單的乘客最近的司機。找到他之後,將該司機的狀態更改為UNAVAILABLE,並將帶有Driver對象的事件發送到drivers主題。

@Singleton
public class DriverService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DriverService.class);

    private DriverClient client;
    private OrderClient orderClient;
    private DriverInMemoryRepository repository;

    public DriverService(DriverClient client, OrderClient orderClient, DriverInMemoryRepository repository) {
        this.client = client;
        this.orderClient = orderClient;
        this.repository = repository;
    }

    public void processNewTripOrder(Order order) {
        LOGGER.info("Processing: {}", order);
        Optional<Driver> driver = repository.findNearestDriver(order.getCurrentLocationX(), order.getCurrentLocationY());
        driver.ifPresent(driverLocal -> {
            driverLocal.setStatus(DriverStatus.UNAVAILABLE);
            repository.updateDriver(driverLocal);
            client.send(driverLocal, String.valueOf(order.getId()));
            LOGGER.info("Message sent: {}", driverLocal);
        });
    }
    
    // ...
}

這是Kafka Client司機服務中的實現,用於向driver主題發送消息。因為我們需要將DriverOrder關聯起來,所以我們使用@Header註解的orderId參數。沒有必要把它包括到Driver類中,將其分配給監聽器端的正確行程。

@KafkaClient
public interface DriverClient {

    @Topic("drivers")
    void send(@Body Driver driver, @Header("Order-Id") String orderId);

}

4.4 服務間通信

DriverListener收到@KafkaListener行程服務中聲明。它監聽傳入到trip主題。接收方法的參數和客戶端發送方法的類似,如下所示:

@KafkaListener(groupId = "trip")
public class DriverListener {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderListener.class);

    private TripService service;

    public DriverListener(TripService service) {
        this.service = service;
    }

    @Topic("drivers")
    public void receive(@Body Driver driver, @Header("Order-Id") String orderId) {
        LOGGER.info("Received: driver->{}, header->{}", driver, orderId);
        service.processNewDriver(driver);
    }

}

最後一步,將orderId查詢到的行程TripdriverId關聯,這樣整個流程就結束。

@Singleton
public class TripService {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TripService.class);

    private TripInMemoryRepository repository;
    private TripClient client;

    public TripService(TripInMemoryRepository repository, TripClient client) {
        this.repository = repository;
        this.client = client;
    }


    public void processNewDriver(Driver driver, String orderId) {
        LOGGER.info("Processing: {}", driver);
        Optional<Trip> trip = repository.findByOrderId(Long.valueOf(orderId));
        trip.ifPresent(tripLocal -> {
            tripLocal.setDriverId(driver.getId());
            repository.update(tripLocal);
        });
    }
    
    // ... OTHER METHODS

}

5 跟蹤

我們可以使用Micronaut Kafka輕鬆地啟用分佈式跟蹤。首先,我們需要啟用和配置Micronaut跟蹤。要做到這一點,首先應該添加一些依賴項:

<dependency>
    <groupId>io.micronaut</groupId>
    <artifactId>micronaut-tracing</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
    <artifactId>brave-instrumentation-http</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
    <artifactId>zipkin-reporter</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.opentracing.brave</groupId>
    <artifactId>brave-opentracing</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-kafka-client</artifactId>
    <version>0.0.16</version>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

我們還需要在application.yml配置文件中,配置Zipkin的追蹤的地址等

tracing:
  zipkin:
    enabled: true
    http:
      url: http://192.168.99.100:9411
    sampler:
      probability: 1

在啟動應用程序之前,我們必須運行Zipkin容器:

$ docker run -d --name zipkin -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

6 總結

在本文中,您將了解通過Apache Kafka使用異步通信構建微服務架構的過程。我已經向大家展示了Microaut Kafka庫最重要的特性,它允許您輕鬆地聲明Kafka主題的生產者和消費者,為您的微服務啟用健康檢查分佈式跟蹤我已經為我們的系統描述了一個簡單的場景的實現,包括根據客戶的請求添加一個新的行程。本示例係統的整體實現,請查看GitHub上的

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RNN-LSTM講解-基於tensorflow實現

cnn卷積神經網絡在前面已經有所了解了,目前博主也使用它進行了一個圖像分類問題,基於kaggle裏面的food-101進行的圖像識別,識別率有點感人,基於數據集的關係,大致來說還可行。
下面我就繼續學習rnn神經網絡。

rnn神經網絡(遞歸/循環神經網絡)模式如下:

我們在處理文字等問題的時候,我們的輸入會把上一個時間輸出的數據作為下一個時間的輸入數據進行處理。
例如:我們有一段話,我們將其分詞,得到t個數據,我們分別將每一個詞傳入到x0,x1….xt裏面,當x0傳入后,會得到一個結果h0,同時我們會將處理后的數據傳入到下個時間,到下個時間的時候,我們會再傳入一個數據x1,同時還有上一個時間處理后的數據,將這兩個數據進行整合計算,然後再向下傳輸,一直到結束。
rnn本質來說還是一個bp迴路,不過他只是比bp網絡多一個環節,即它可以反饋上一時間點處理后的數據。

上圖細化如下:

rnn實際上還是存在梯度消失的問題,因此如上圖所示,當我們在第一個時間輸入的數據,可能在很久之後他就已經梯度消失了(影響很小),因此我們使用lstm(long short trem memory)

上圖有三個門:輸入門    忘記門   輸出門
1.輸入門:通過input * g 來判斷是否輸入,如果不輸入就為0,輸入就是0,以此判斷信號是否輸入
2.忘記門:這個信號是否需要衰減多少,可能為50%,衰減是根據信號來判斷。
3.輸入門:通過判斷是否輸出,或者輸出多少,例如輸出50%。
因此上述圖可化為:

可以看出,這三個門,所有得影響都是關於輸入和上一個數據得輸出來進行計算的。

可以看下圖:

我們使用lstm得話,通過三個門決定信號是否向下傳輸,傳輸多少都可以控制,是否傳入信號,輸出信息都進行控制。

下面我們還是用tensorflow實現,數據集還是手寫数字,雖然rnn主要是用在文字和語言上,但是它依舊可以用在圖片上。
下面給出代碼:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import  input_data
mnist=input_data.read_data_sets("MNNIST_data",one_hot=True)

#輸入圖片為 28*28
n_inputs=28#輸入一行,一行有28個像素
max_time=28#一共28行,所以為28*28
lstm_size=100#100個隱藏單元
batch_size=50
n_classes=10
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size#計算一共多少批次

#這裏none表示第一個維度可以是任意長度
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])

y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

#初始化權值
weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size,n_classes],stddev=0.1))
#初始化偏置值
biases=tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[n_classes]))

##定義Rnn 網絡
def RNN(X,weights,biases):
    inputs=tf.reshape(X,[-1,max_time,n_inputs])
    #定義lstm基本cell
    lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
    #lstm_cell=tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
    outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype=tf.float32)
    results=tf.nn.softmax(tf.matmul(final_state[1],weights)+biases)
    return results
prediction=RNN(x,weights,biases)
#損失函數
cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction,labels=y))
#優化器
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
#保存結果
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))

accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

init=tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(6):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})

        acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
        print("iter:"+str(epoch)+"testing accuracy"+str(acc))

 

“`
運行結果如下:

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