Python字典 你必須知道的用法系列

本文Python版本為3.7.X,閱讀本文之前需了解python字典的基本用法。

介紹

字典(dict)是Python中內置的一個數據結構,由多個鍵值對組成,鍵(key)和值(value)用冒號分隔,每個鍵值對之間用逗號(,)分隔,整個字典包括在大括號中({}),鍵必須是唯一的,值可以取任何類型,但是鍵必須是不可變類型,如字符串,数字或元組。

底層使用了hash表來關聯key和value,dict是無序的。特點包括:

  1. 查找和插入的速度極快,不會隨着key的增加而變慢;
  2. 需要佔用的內存較多

所以,dict是一種以空間換取時間的數據結構,應用於需要快速查找的場景。

操作

常用方法

get()

返回指定鍵的值,如果key不存在,則返回默認值(默認為None),而不會報錯,語法為dict.get(key)。

dict_1['age'] = 24

In [7]: print(dict_1.get('age'))
24

In [11]: print(dict_1.get('nama'))
None

In [12]: print(dict_1['nama'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-ef61a380920e> in <module>
----> 1 print(dict_1['nama'])

KeyError: 'nama'

key in dict

使用in操作符來判斷鍵是否存在於字典中,存在則返回True,否則返回False,語法為:key in dict。

In [15]: dict_1
Out[15]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [16]: print('name' in dict_1)
True

In [17]: print('nama' in dict_1)
False

在python 2中該功能使用has_key()方法實現。

items()

以列表形式返回可遍歷的(鍵, 值)元組數組,語法為dict.items()。

In [18]: dict_1
Out[18]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [19]: print(dict_1.items())
dict_items([('name', None), ('age', 24), ('sex', None)])

In [20]: for key, value in dict_1.items():
    ...:     print(key, value)
    ...:
name None
age 24
sex None

keys()

以列表返回一個字典的所有鍵:dict.keys()

In [21]: dict_1
Out[21]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [22]: print(dict_1.keys())
dict_keys(['name', 'age', 'sex'])

values()

以列表形式返回字典中的所有值:dict.values()

In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

In [28]: print(dict_1.values())
dict_values([None, 24, None, 'Tony'])

setdefault()

和get()類似,用戶獲得與給頂尖相關聯的值,不同的是,該方法如果鍵不存在時會添加鍵並將值設為默認值,語法為:dict.setdefault(key, default=None)。

In [23]: dict_1
Out[23]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [24]: print(dict_1.setdefault('name'))
None

In [25]: print(dict_1.setdefault('name', 'Tony'))
None

In [26]: print(dict_1.setdefault('sub_name', 'Tony'))
Tony

In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

update()

語法為:dict_1.update(dict_2),用於把dict_2的鍵值對更新到dict_1中,如果有相同的鍵會被覆蓋。

In [31]: dict_1
Out[31]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

In [32]: dict_2
Out[32]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}

In [33]: dict_1.update(dict_2)

In [34]: dict_1
Out[34]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}

clear()

刪除字典中的所有項,dict.clear(),舉個例子:

In [1]: dict_1 = dict(name="Tony", age=24)

In [2]: dict_2 = dict_1

In [3]: print(dict_2)
{'name': 'Tony', 'age': 24}

In [4]: dict_2.clear()

In [5]: dict_2
Out[5]: {}

In [6]: dict_1
Out[6]: {}

copy()

淺拷貝原始字典,返回一個具有相同鍵值對的新字典,dict.copy(),舉個例子:

In [1]: dict_1 = dict(name='Tony', info=['boy', 24])

In [2]: dict_3 = dict_1.copy()

In [3]: dict_3['name'] = "Ring"

In [4]: dict_3['info'].remove('boy')

In [5]: dict_3
Out[5]: {'name': 'Ring', 'info': [24]}

In [6]: dict_1
Out[6]: {'name': 'Tony', 'info': [24]}

fromkeys()

創建一個新字典,dict.fromkeys(seq[, value]),以序列seq中的元素做字典的鍵,value為字典所有鍵對應的初始值,其中value為可選參數, 默認為None。適用於數據初始化,舉個例子:

In [1]: info = ['name', 'age', 'sex']

In [2]: dict_1 = dict.fromkeys(info)

In [3]: dict_1
Out[3]: {'name': None, 'age': None, 'sex': None}

常見操作

合併字典

有四種方式:

  1. 常規處理
In [15]: dict_1
Out[15]: {'Tony': 24}

In [16]: dict_2
Out[16]: {'ben': 18}

In [17]: dict3 = dict()

In [18]: for key, value in dict_1.items():
    ...:     dict_3[key] = value
    ...:

In [19]: for key, value in dict_2.items():
    ...:     dict_3[key] = value
    ...:

In [20]: dict_3
Out[20]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
  1. update()
In [9]: dict_1
Out[9]: {'Tony': 24}

In [10]: dict_2
Out[10]: {'ben': 18}

In [12]: dict_3 = dict_1.copy()

In [13]: dict_3.update(dict_2)

In [14]: dict_3
Out[14]: {'Tony': 24, 'ben': 18}
  1. 藉助字典的dict(d1, **d2)方法
In [33]: dict_1
Out[33]: {'Tony': 24}

In [34]: dict_2
Out[34]: {'ben': 18}

In [35]: dict_3 = dict(dict_1, **dict_2)

In [36]: dict_3
Out[36]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

進階

字典推導式

和列表推導式類似,優點是底層用C實現,會快很多,推薦使用。

對換字典的鍵值

使用字典推導式可以輕鬆對換一個字典的鍵值:

In [42]: dict_4
Out[42]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}

In [43]: dict_3
Out[43]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

In [44]: dict_4 = {k:v for v, k in dict_3.items()}

In [45]: dict_4
Out[45]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}

從字典中提取子集

想創建一個字典,其本身是另一個字典的子集。

舉個例子:

In [88]: a = {'Ben': 18, 'Jack': 12, 'Ring': 23, 'Tony': 24}

In [89]: b = {k:v for k, v in a.items() if v > 18}

In [90]: b
Out[90]: {'Ring': 23, 'Tony': 24}

生成有序字典

在Python3.6之前的字典是無序的,但是有時候我們需要保持字典的有序性,orderDict可以在dict的基礎上實現字典的有序性,這裏的有序指的是按照字典key插入的順序來排列,這樣就實現了一個先進先出的dict,當容量超出限制時,先刪除最早添加的key。
舉例:

In [49]: from collections import OrderedDict

In [50]: ordered_dict = OrderedDict([('a', 2), ('b', 4), ('c', 5)])

In [51]: for key, value in ordered_dict.items():
    ...:     print(key, value)
    ...:
a 2
b 4
c 5

可以看到OrderedDict是按照字典創建時的插入順序來排序。

原理:OrderedDict內部維護了一個雙向鏈表,它會根據元素加入的順序來排列鍵的位置,這也就導致OrderedDict的大小是普通字典的2倍多。

合併列表中key相同的字典

也就是生成所謂的一鍵多值字典,需要將對應的多個值保存在其它容器比如列表或集合,取決於多值是否需要保證唯一性。

舉個例子:

In [64]: from collections import defaultdict

In [65]: a = [{'a': 1}, {'b': 3}, {'c': 4}, {'a':5}, {'b':2}, {'b': 4}]

In [66]: b = defaultdict(list)

In [67]: [b[k].append(v) for item in a for k, v in item.items()]
Out[67]: [None, None, None, None, None, None]

In [68]: b
Out[68]: defaultdict(list, {'a': [1, 5], 'b': [3, 2, 4], 'c': [4]})

In [69]: b['a']
Out[69]: [1, 5]

尋找兩個字典的異同

場景:尋找兩個字典中的異同,包括相同的鍵或者相同的值。

分析:字典是一系列鍵值之間的映射集合,有以下特點:

  1. keys()會返回字典中的所有鍵,並且字典的鍵是支持集合操作的,所以利用集合的交叉並補即可對字典的鍵進行處理;
  2. items()返回(key, value)組成的對象,支持集合操作;
  3. values()並不支持集合操作,因為並不能保證所有的值是唯一的,但是如果必須要判斷操作,可以先將值轉化為集合來實現。

舉例:

In [78]: a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}

In [79]: b = {'b':3, 'c':3, 'd':4}

In [80]: a.keys() & b.keys()
Out[80]: {'b', 'c'}

In [81]: a.keys() - b.keys()
Out[81]: {'a'}

In [82]: a.items() & b.items()
Out[82]: {('c', 3)}

再舉一個例子,在創建一個字典時,期望可以去除某些鍵:

In [85]: a
Out[85]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In [86]: c = {k: a[key] for k in a.keys() - {'b'}}

In [87]: c
Out[87]: {'a': 3, 'c': 3}

以上。

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王傳福:到2030年私家車將全面電動化

近日,第二屆中國電動汽車百人會論壇在京召開。比亞迪股份有限公司董事長王傳福在本屆大會上指出:國家政策對新能源車發展具有巨大推動作用。在這體種體制優勢的推動下,到2020年大巴和計程車將全面電動化,到2025年,貨車(物流車)全面電動化,到2030年私家車將全面電動化。

縱觀全球新能源車市場,歐洲新能源車在2015年有所增長,美國則因為油價下降導致新能源車增速放緩,而中國則是增長最為迅速的新能源車市場。“可以看出兩種機制下增長的態勢,中國是體制在推動,國外是市場資源的配製在推動,兩個手造成的結果是完全不一樣的。中國新能源汽車市場產銷快速增長,最後的推手凸顯了政府的體制優勢。”王傳福表示。

王傳福稱,我國體制機制的優勢在於強有力的政策支持。一個標誌性事件就是2013年7月份國務院頒佈了新能源汽車發展指導意見,後來被人們稱為“三十條”。王傳福認為,“三十條”是全球最系統、最科學、最全面、最有效的政策體系,囊括了財稅、政策、法規、標準、基礎設施等一系列政策。“三十條”已經逐項落實,帶來了如今新能源車市場飛速發展的現狀。

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常隆客車和AESC公司達成了電動客車錳酸鋰離子電池供應協定

2016年1月14日, 江蘇常隆客車有限公司(江蘇省江陰市)和AESC公司(神奈川縣座間市)達成了電動客車錳酸鋰離子電池供應協定,雙方高層出席了隆重的簽字儀式。本次合作協定初期電池供給規模為30MWh,可以滿足100台12米電動客車的錳酸鋰電池。雙方還預計到2017年可以持續供貨900MWh規模的錳酸鋰電池,滿足3000輛純電動客車生產需求。

通過雙方合作,常隆電動客車將更加安全可靠、經久耐用,努力為市場提供最好的電動客車、最優質的服務、最值得信賴的品牌。同時雙方約定今後持續探討本次合作的動力電池在儲能領域應用的可行性。雙方計畫同步開拓中國市場和國際市場。

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MySQL InnoDB 事務

MySQL 原理篇

MySQL5.5 及以後版本的默認存儲引擎使用的是 InnoDB,接下來針對事務的講解都是基於 InnoDB 存儲引擎的。

事務的定義

事務:數據庫操作的最小工作單元,是作為單個邏輯工作單元執行的一系列操作; 事務是一組不可再分割的操作集合(工作邏輯單元)。

典型事務使用場景:轉賬

update user_account set balance = balance - 1000 where userID = 3;
update user_account set balance = balance + 1000 where userID = 1;

MySQL 開啟事務

/*
  BEGIN / START TRANSACTION        --手工
  COMMIT / ROLLBACK                --事務提交或回滾
  SET SESSION autocommit = ON/OFF  --設定會話級別事務是否自動開啟
*/

MySQL 默認是開啟事務的,通過 SHOW VARIABLES like 'autocommit'; 可以查看 MySQL 的事務開啟情況。

  • 在 autocommit = ON(自動提交事務)的情況下,可以執行 BEGIN; 或者 START TRANSACTION; 命令,改為手動提交事務,執行完 SQL 語句后,需要通過 COMMIT 命令提交事務,或者通過 ROLLBACK 命令回滾事務。
  • 在 autocommit = OFF(手動提交事務)的情況下,執行完 SQL 語句后,需要通過 COMMIT 命令提交事務,或者通過 ROLLBACK 命令回滾事務。

JDBC 編程

connection.setAutoCommit(boolean);

測試命令

SHOW VARIABLES like 'autocommit';

/* autocommit為ON */
update teacher set name ='seven' where id =1;
insert teacher (name,age) value ('james',22);
delete from teacher where name = 'james';

/* autocommit為ON如何開啟事務 */
BEGIN;
START TRANSACTION;

update teacher set name ='seven' where id =1;
insert teacher (name,age) value ('james',22);
delete from teacher where name = 'james';

COMMIT;
ROLLBACK;

/* 將autocommit改成OFF */
set session autocommit = OFF;
update teacher set name ='seven' where id =1;
insert teacher (name,age) value ('james',22);
delete from teacher where name = 'james';

COMMIT;
ROLLBACK;

事務 ACID 特性

原子性(Atomicity):最小的工作單元,整個工作單元要麼一起提交成功,要麼全部失敗回滾。

一致性(Consistency):事務中操作的數據及狀態改變是一致的,即寫入資料的結果必須完全符合預設的規則,不會因為出現系統意外等原因導致狀態的不一致。

隔離型(Isolation):一個事務所操作的數據在提交之前,對其他事務的可見性設定(一般設定為不可見)。

持久性(Durability):事務所做的修改就會永久保存,不會因為系統意外導致數據的丟失。

參考()這篇博文,講了一下原子性和一致性的區別。

事務併發帶來了哪些問題

臟讀

比如 user 表中有一條用戶數據,執行了如下操作:

  1. 事務B更新 id=1 的數據,age 更新為18,不提交事務
  2. 事務A查詢 id=1 的數據
  3. 事務B回滾剛才的更新操作

這個時候,事務A中查詢出的 id=1 的數據,age 的值是16還是18?

不可重複讀

 

比如 user 表中有一條用戶數據,執行了如下操作:

  1. 事務A查詢 id=1 的數據
  2. 事務B更新 id=1 的數據,age 更新為18,並提交事務
  3. 事務A再次查詢 id=1 的數據

這個時候,事務A兩次查詢出的 id=1 的數據,age 的值是16還是18?

幻讀

比如在 user 表中執行了如下操作:

  1. 事務A查詢 age>15 的數據
  2. 事務B新增一條數據,age=22,並提交事務
  3. 事務A再次查詢 age>15 的數據

這個時候,事務A兩次查詢出的數據,數量是1條還是2條?

事務四種隔離級別

SQL92 ANSI/ISO標準:http://www.contrib.andrew.cmu.edu/~shadow/sql/sql1992.txt

Read Uncommitted(未提交讀未解決併發問題

事務未提交對其他事務也是可見的,臟讀(dirty read)

Read Committed(提交讀)解決臟讀問題

一個事務開始之後,只能看到自己提交的事務所做的修改,不可重複讀(non repeatable read)

Repeatable Read(可重複讀解決不可重複讀問題

在同一個事務中多次讀取同樣的數據結果是一樣的,這種隔離級別未定義解決幻讀的問題

Serializable(串行化)解決所有問題

最高的隔離級別,通過強制事務的串行執行

InnoDB 引擎對隔離級別的支持程度

事務隔離級別

臟讀

不可重複讀

幻讀

未提交讀(Read Uncommitted)

可能

可能

可能

已提交讀(Read Committed)

不可能

可能

可能

可重複讀(Repeatable Read)

不可能

不可能

對 InnoDB 不可能

串行化(Serializable)

不可能

不可能

不可能

事務隔離級別的併發能力:未提交讀 > 已提交讀 > 可重複讀 > 串行化

InnDB 引擎默認的事務隔離級別是可重複讀(Repeatable Read),在該級別中它把幻讀的問題也解決了。InnDB 中事務隔離級別通過鎖、MVCC 實現。

通過如下語句查看 InnoDB 的默認事務隔離級別:

/* 全局、當前會話的隔離級別 */
SELECT @@global.tx_isolation, @@tx_isolation;

通過如下語句設置 InnoDB 的事務隔離級別:

/* 設置全局隔離級別 */
set global transaction isolation level read committed;
/* 設置當前會話的隔離級別 */
set session transaction isolation level read committed;

接下來我們來測試一下 InnoDB 的默認事務隔離級別(Repeatable Read)是否解決了臟讀、不可重複讀、幻讀的問題。

數據準備:

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(32) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

insert into `user` (`id`, `name`, `age`) values('1','Ada','16');

是否解決了臟讀的問題?

開啟兩個 MySQL 客戶端,模擬事務A和事務B的操作,執行步驟如下:

  1. 事務B開啟手動事務,更新 id=1 的數據,age 更新為18,不提交事務
  2. 事務A查詢 id=1 的數據
  3. 事務B回滾剛才的更新操作

圖中的数字是執行步驟,通過下圖可以看出事務A的執行結果是16,InnDB 的默認事務隔離級別完美的解決了臟讀的問題。

是否解決了不可重複讀的問題?

開啟兩個 MySQL 客戶端,模擬事務A和事務B的操作,執行步驟如下:

  1. 事務A開啟手動事務,查詢 id=1 的數據
  2. 事務B更新 id=1 的數據,age 更新為18,並提交事務
  3. 事務A再次查詢 id=1 的數據

圖中的数字是執行步驟,通過下圖可以看出事務A兩次的執行結果都是16,沒有受事務B更新操作的影響,InnDB 的默認事務隔離級別完美的解決了不可重複讀的問題。

是否解決了幻讀的問題?

開啟兩個 MySQL 客戶端,模擬事務A和事務B的操作,執行步驟如下:

  1. 事務A開啟手動事務,查詢 age>15 的數據
  2. 事務B新增一條數據,age=22,並提交事務
  3. 事務A再次查詢 age>15 的數據

圖中的数字是執行步驟,通過下圖可以看出事務A兩次的執行結果都是一條數據,沒有受事務B新增操作的影響,InnDB 的默認事務隔離級別完美的解決了幻讀的問題。

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口香糖變身藝術品 英藝術家巧手改造垃圾

摘錄自2020年2月24日公視新聞網報導

英國藝術家和美國設計師用他們的巧思,讓街邊亂吐的口香糖或是廢棄布料大變身。

紡織和時裝業是地球上第二大的淡水污染源,美國環保署統計,全美紡織品垃圾2017年統計有1700萬噸,其中1100萬噸送到垃圾場掩埋,只有約260萬噸被回收。

紐約設計師丹尼爾使用廢棄布料創造流行服飾,希望業界能做出反思。2015年開了自己的服飾店,店名叫零廢棄,他的設計受到年輕人喜愛,也在博物館展出,他甚至希望同業複製模仿他的設計,鼓吹透過處理舊服飾和廢棄碎布,創造出環保永續的時尚理念。

而現年57歲的英國人威爾森,原本是一名木雕師,15年前在街上看到黏在地上的口香糖,決定進行大改造。威爾森解釋:「我使用壓克力瓷漆來作畫,然後將口香糖加熱,等它乾後我再噴上噴漆。」一個作品約花費2小時完成,他的作品目前遍布歐洲各地,估計有數千個,他說這就像是每個城市的隱藏藝術,希望人們在欣賞藝術的同時,也不要再亂丟垃圾了。

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樂視與阿斯頓•馬丁將成立電動汽車合資公司 2018年推出量產版RapidE

樂視與阿斯頓•馬丁將成立電動汽車合資公司,該合資公司中雙方占股比為50:50,未來合作合資公司的經營內容將電動汽車的研發、生產、製造與銷售等。

合作範圍將涵蓋阿斯頓•馬丁品牌、樂視超級汽車以及樂視的合作夥伴Faraday Future的電動車型。同時,樂視還將有望利用其電商平臺以及豐富的互聯網傳播及行銷資源,幫助阿斯頓•馬丁的車型提升銷量。

首款合作車型為RapidE

據雙方透露,阿斯頓•馬丁RapidE將成為雙方合力打造的首款車型。其中,阿斯頓•馬丁負責提供RapidE的整車技術,而樂視則將提供動力總成和車聯網技術。

RapidE是阿斯頓•馬丁推出的首款電動超跑概念車。該款概念車亮相以來,阿斯頓•馬丁和樂視一直在密切合作以推進該車的量產,包括尋求電池系統和動力總成的解決方案,力爭於2018年推出量產版的RapidE。

據悉,RapidE將會在阿斯頓•馬丁的總部所在地英國華威郡蓋登(Gaydon)進行生產,同時該車型會從全球頂尖的供應商那裡獲得先進的技術解決方案,這其中也包括來自英國和中國的供應商企業。

阿斯頓•馬丁為樂視超級汽車代工、提供研發支援

根據雙方的合作計畫,阿斯頓•馬丁將成為未來樂視超級汽車的代工商,並作為工程服務提供者提供車身和整車技術。同時,阿斯頓•馬丁還將為樂視提供研發支援,利用其在高端車型領域的經驗幫助樂視打造超級汽車。

 

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補償計畫,美國要求福斯在美生產電動車

福斯汽車先前傳出廢氣排放測試造假的醜聞,引發喧然大波。為進行補償,美國環境保護署(EPA)要求福斯汽車在美國本土生產電動車,同時建置電動車充電網絡。

路透社引述德國媒體《Welt am Sonntag》表示,EPA正與福斯汽車洽談福斯60萬輛柴油汽車排氣檢測造假之事要如何補償。這些排氣造假汽車所排放的廢氣,比美國法定廢氣排放標準高出40倍。

文章指出,EPA要求福斯汽車在美國田納西州的Chattanooga工廠就地生產電動車,同時須在美國建立電動汽車衝電網絡。不過,文章並未明確指出EPA是要求福斯生產福斯在美既有的電動車與油電混和車車款,還是要研發、生產新的車款。

此外,福斯表示仍在持續與EPA協商補償事宜中。

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中國鬆口承認蝗蟲可能從印巴入侵 急發防蝗緊急通知

摘錄自2020年3月3日中央廣播電台報導

源自東非的蝗災肆虐南亞逐漸向中國逼近,早先中國農業農村部與中國科學院院士康樂才對外表示這波蝗災影響中國可能性不大,不過中國國家林草局2日卻發出緊急通知,明白指出沙漠蝗蟲可能從巴基斯坦和印度沿青藏高原河谷地帶入侵西藏、雲南、新疆等地,坦言存在造成危害的風險,要求確實做好防控。

武漢肺炎(COVID-19)疫情還在中國持續流竄,但源自於非洲的蝗災卻已經蔓延到巴基斯坦、印度等地,早先聯合國糧農組織(Food and Agriculture Organization, FAO)透露,這波蝗災有可能延續至2020年6月,屆時蝗群規模可能比目前大出500倍,呼籲全球戒備,但中國農業單位認為,中國蝗蟲監測預警和防治能力提升,防蝗藥械儲備充足,大面積爆發蝗災的風險很低。不過中國國家林草局2日則是發出一份緊急通知,公開呼籲民眾做好蝗災的防範。

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奔馳下一代汽車將棄用特斯拉電動傳動系統 採用自家技術

戴姆勒電動汽車主管哈拉爾德•克勒格爾(Harald Kroeger)在接受德國媒體採訪時說,為了開發自有傳動系統和電池技術,奔馳已經投資了5.5億美元,下一代B級Electric Drive電動汽車不會使用特斯拉傳動系統。

奔馳這樣做合情合理。2014年年末時,奔馳基本上已經清空了特斯拉持股。在2014年的年報中特斯拉也說B級車研發合作已經基本完成。到了2015年年底,特斯拉已經銷售10萬輛電動汽車。以前特斯拉是矽谷新崛起的明星企業,一些大型汽車公司有興趣與它合作,現在汽車公司已經將特斯拉當成了競爭對手。比如豐田,在特斯拉成立之初,豐田也曾參與投資,特斯拉還為豐田電動版RAV4提供傳動系統。

那時的特斯拉還很年輕,它還沒有推出Model S轎車,如果能與大型汽車商合作對公司的發展無疑是有利的。特斯拉需要增加營收,只有有了營收,公司才有可能轉變為主流汽車製造商。另外,在公司沒有上市之前,它需要吸引早期投資者來支援自己。今天的特斯拉已經完全不同了,Model S大獲成功,Model X剛剛開始向用戶交貨。本月晚些時候Model 3也將上市,這是一款低價電動汽車。可以說現在的特斯拉已經是一家規模雖小但是卻很成熟的電動汽車製造商了。

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不止面試—jvm類加載面試題詳解

面試題

帶着問題學習是最高效的,本次我們將嘗試回答以下問題:

  1. 什麼是類的加載?
  2. 哪些情況會觸發類的加載?
  3. 講一下JVM加載一個類的過程
  4. 什麼時候會為變量分配內存?
  5. JVM的類加載機制是什麼?
  6. 雙親委派機制可以打破嗎?為什麼

答案放在文章的最後,來不及看原理也可以直接跳到最後直接看答案。

深入原理

類的生命周期

類的生命周期相信大家已經耳熟能詳,就像下面這樣:

不過這東西總是背了就忘,忘了又背,就像馬什麼梅一樣,對吧?

其實理解之後,基本上就不會再忘了。

加載

加載主要做三件事:

  1. 找到類文件(通過類的全限定名來獲取定義此類的二進制字節流)
  2. 放入方法區(將這個字節流所代表的靜態存儲結構轉化為方法區的運行時數據結構)
  3. 開個入口(生成一個代表此類的java.lang.Class對象,作為訪問方法區這些數據結構的入口)

總的來講,這一步就是通過類加載器把類讀入內存。需要注意的是,第三步雖然生成了對象,但並不在堆里,而是在方法區里。

連接

連接分為三步,一般面試都比較喜歡問準備這一步。

校驗

顧名思義,檢查Class文件的字節流中包含的信息是否符合當前虛擬機的要求。

準備

這一步中將為靜態變量和靜態常量分配內存,並賦值。

需要注意的是,靜態變量只會給默認值。比如下面這個:

public static int value = 123;

此時賦給value的值是0,不是123。

靜態常量(static final修飾的)則會直接賦值。比如下面這個:

public static final int value = 123;

此時賦給value的值是123。

解析

解析階段就是jvm將常量池的符號引用替換為直接引用。

恩……啥是常量池?啥是符號引用?啥是直接引用?

常量池我們放在jvm內存結構里說。先來說下什麼是符號引用和直接引用。

符號引用和直接引用

假設有一個Worker類,包含了一個Car類的run()方法,像下面這樣:

class Worker{
    ......
    public void gotoWork(){
        car.run(); //這段代碼在Worker類中的二進製表示為符號引用        
    }
    ......
}

在解析階段之前,Worker類並不知道car.run()這個方法內存的什麼地方,於是只能用一個字符串來表示這個方法。該字符串包含了足夠的信息,比如類的信息,方法名,方法參數等,以供實際使用時可以找到相應的位置。

這個字符串就被稱為符號引用

在解析階段,jvm根據字符串的內容找到內存區域中相應的地址,然後把符號引用替換成直接指向目標的指針、句柄、偏移量等,這之後就可以直接使用了。

這些直接指向目標的指針、句柄、偏移量就被成為直接引用

初始化

類的初始化的主要工作是為靜態變量賦程序設定的初值。

還記得上面的靜態變量嗎:

public static int value = 123;

經過這一步,value的值終於是123了。

總結如下圖:

類初始化的條件

Java虛擬機規範中嚴格規定了有且只有五種情況必須對類進行初始化:

  1. 使用new字節碼指令創建類的實例,或者使用getstatic、putstatic讀取或設置一個靜態字段的值(放入常量池中的常量除外),或者調用一個靜態方法的時候,對應類必須進行過初始化。
  2. 通過java.lang.reflect包的方法對類進行反射調用的時候,如果類沒有進行過初始化,則要首先進行初始化。
  3. 當初始化一個類的時候,如果發現其父類沒有進行過初始化,則首先觸發父類初始化。
  4. 當虛擬機啟動時,用戶需要指定一個主類(包含main()方法的類),虛擬機會首先初始化這個類。
  5. 使用jdk1.7的動態語言支持時,如果一個java.lang.invoke.MethodHandle實例最後的解析結果REF_getStatic、REF_putStatic、RE_invokeStatic的方法句柄,並且這個方法句柄對應的類沒有進行初始化,則需要先觸發其初始化。

除了以上這五種情況,其他任何情況都不會觸發類的初始化。

比如下面這幾種情況就不會觸發類初始化:

  1. 通過子類調用父類的靜態字段。此時父類符合情況一,而子類不符合任何情況。所以只有父類被初始化。
  2. 通過數組來引用類,不會觸發類的初始化。因為new的是數組,而不是類。
  3. 調用類的靜態常量不會觸發類的初始化,因為靜態常量在編譯階段就會被存入調用類的常量池中,不會引用到定義常量的類。

類加載機制

類加載器

在上面咱們曾經說到,加載階段需要“通過一個類的全限定名來獲取描述此類的二進制字節流”。這件事情就是類加載器在做。

jvm自帶三種類加載器,分別是:

  1. 啟動類加載器。
  2. 擴展類加載器。
  3. 應用程序類加載器

他們的繼承關係如下圖:

雙親委派

雙親委派機制工作過程如下:

  1. 當前ClassLoader首先從自己已經加載的類中查詢是否此類已經加載,如果已經加載則直接返回原來已經加載的類。每個類加載器都有自己的加載緩存,當一個類被加載了以後就會放入緩存,等下次加載的時候就可以直接返回了。

  2.  當前classLoader的緩存中沒有找到被加載的類的時候,委託父類加載器去加載,父類加載器採用同樣的策略,首先查看自己的緩存,然後委託父類的父類去加載,一直到bootstrp ClassLoader.

  3.  當所有的父類加載器都沒有加載的時候,再由當前的類加載器加載,並將其放入它自己的緩存中,以便下次有加載請求的時候直接返回。

為啥要搞這麼複雜?自己處理不好嗎?

雙親委派的優點如下:

  1. 避免重複加載。當父親已經加載了該類的時候,就沒有必要子ClassLoader再加載一次。
  2. 為了安全。避免核心類,比如String被替換。

打破雙親委派

“雙親委派”機制只是Java推薦的機制,並不是強制的機制。

比如JDBC就打破了雙親委派機制。它通過Thread.currentThread().getContextClassLoader()得到線程上下文加載器來加載Driver實現類,從而打破了雙親委派機制。

至於為什麼,以後再說吧。

答案

現在,我們可以回答文章開頭提出的問題了。盡量在理解的基礎上回答,不需要死記硬背。

  1. 什麼是類的加載?

    JVM把通過類名獲得類的二進制流之後,把類放入方法區,並創建入口對象的過程被稱為類的加載。經過加載,類就被放到內存里了。

  2. 哪些情況會觸發類的初始化?

    類在5種情況下會被初始化:

    第一,假如這個類是入口類,他會被初始化。

    第二,使用new創建對象,或者調用類的靜態變量,類會被初始化。不過靜態常量不算。

    第三,通過反射獲取類,類會被初始化

    第四,如果子類被初始化,他的父類也會被初始化。

    第五,使用jdk1.7的動態語言支持時,調用到靜態句柄,也會被初始化。

  3. 講一下JVM加載一個類的過程

    同問題1。不過這裏也可以問下面試官是不是想問類的生命周期。如果是問類的生命周期,可以回答有”加載、連接、初始化、使用、卸載“五個階段,連接又可以分為”校驗、準備、解析“三個階段。

  4. 什麼時候會為變量分配內存?

    在準備階段為靜態變量分配內存。

  5. JVM的類加載機制是什麼?

    雙親委派機制,類加載器會先讓自己的父類來加載,父類無法加載的話,才會自己來加載。

  6. 雙親委派機制可以打破嗎?為什麼

    可以打破,比如JDBC使用線程上下文加載器打破了雙親委派機制。原因是JDBC只提供了接口,並沒有提供實現。這個問題可以再看下引用文獻的內容。

引用文獻

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