關係型數據庫幾大範式的理解總結

範式的定義

  • 關係型數據庫中的關係是需要滿足一定條件的,滿足這些不同程度的規範化就叫做範式。

  • 範式按照規範化程度從低到高排序為第一範式,第二範式,第三範式,BC範式,第四範式,第五範式。

前導知識

函數依賴

R(U)是屬性集U的關係模型,X,Y是U的一個子集,對於R(U)中的任一個關係r,不可能存在兩個元組在X上屬性值相同,而在Y上屬性值不同。則稱X函數確定Y,或Y函數依賴X。

  • 說人話:U是表(可能不止一個表,可以是有關係的多個表)的所有列,X,Y分別是這些屬性列的一個子集,也就是若干個屬性,對於所有在X這些屬性上的值一樣的行,在Y上的屬性上也必須一樣,滿足這樣條件的這若干個屬性 X和Y叫稱其函數依賴。
  • X相同則Y必須相同,但X不同Y可以相同,也可以不同
  • 如果Y是X的子集,就叫平凡的函數依賴,一般不考慮這種,因為就是廢話,X整個都相同,子集肯定相同。
  • 如果Y不是X的子集,叫做非平凡的函數依賴
  • 如果Y函數依賴X,那麼X稱為決定因素。
  • 如果Y函數依賴X,但不依賴X的任何一個真子集,也就是X是極小的,那就稱Y完全函數依賴X,否則稱Y部分函數依賴X
  • 如果X決定Y,Y決定Z,且Y不決定X,那麼稱Z對X傳遞函數依賴

碼(鍵)

  • U是屬性全集,K是U的子集,若U完全函數依賴K,則稱K為候選碼,候選碼若有多個,任意選擇一個都可作為主碼,若U部分函數依賴K,則稱K為超碼。顯然,候選碼當然也是超碼,而且是最小的超碼。
  • 包含在任何一個候選碼的屬性都叫主屬性,其他都叫非主屬性
  • 在本書中主碼和候選碼統稱為,屬性集K不是該關係模式(表)的碼,而是另一個關係模式(表)的碼,則稱K為該關係模式(表)的外碼

求候選碼

例子:

舉例

有這樣一個配件管理表WPE(WNO,PNO,ENO,QNT),其中WNO表示倉庫號,PNO表示配件號,ENO表示職工號,QNT表示數量。

有以下約束要求:

(1)一個倉庫有多名職工;

(2)一個職工僅在一個倉庫工作;

(3)每個倉庫里一種型號的配件由專人負責,但一個人可以管理幾種配件;

(4)同一種型號的配件可以分放在幾個倉庫中。

分析表中的函數依賴關係,可以得到:

(1)ENO->WNO;

(2)(WNO,PNO)->QNT

(3)(WNO,PNO)->ENO

(4)(ENO,PNO)->QNT

觀察法?:

候選碼的定義就是一組能決定所有列(某一個元組)的屬性。

所以根據這4個函數依賴關係,(WNO,PNO)顯然肯定是,因為它可以決定QNT,也可以決定ENO,加上它本身,就是屬性全集U了。

而(ENO,PNO),雖然只有一個決定QNT,但是ENO可以單獨決定WNO,所以顯然(ENO,PNO)也就能一起決定QNT和WNO,因此也是候選碼。

六大範式?

第一範式

定義

滿足最基本的條件,每一個分量都是不可分的數據項。

  • 說人話,每一列對應只有一個值。

第二範式

定義

R屬於第一範式,且每一個非主屬性完全函數依賴於任何一個候選碼,則R屬於第二範式

  • 說人話,除了主碼候選碼之外的其他屬性都要完全函數依賴於主碼。
  • 因為任意一個候選碼都能作為主碼,所以,也就是說,如果存在某個屬性不是完全函數依賴於某一個候選碼,可能是部分函數依賴,那就沒了。
  • 比如主鍵是(學號,課程號),但是現在有一個屬性完全函數依賴於學號,而部分函數依賴於(學號,課程號),那就不滿足第二範式。

第三範式

定義

R屬於第二範式,若R中不存在碼X,屬性子集Y,非主屬性Z,使得X決定Y,Y不決定X,Y決定Z,則R屬於第三範式。

  • 說人話,非主屬性必須直接完全函數依賴於主鍵,中間不能有其他函數,即不能是傳遞函數依賴。

BC範式

定義

R屬於第一範式,若X決定Y,且Y不是X的子集時X必含有碼,即每一個決定因素都包含碼,則R屬於BC範式。

  • 說人話, 若R是第一範式,且每個屬性不部分函數依賴於候選碼也不傳遞函數依賴於候選碼,則R是BC範式,具體以下三點。
    • 所有非主屬性對每一個碼都是完全函數依賴。(也是第二範式要求)
    • 所有主屬性對每一個不包含它的碼也是完全函數依賴。(也就是排除了所有屬性對碼的部分依賴)
    • 沒有任何屬性完全函數依賴於非碼的任何一組屬性。(排除傳遞函數依賴)
  • 實際上,BC範式就是在第三範式的基礎上消除了主屬性的傳遞依賴

第四範式

多值依賴

  • 說人話,多值依賴就是一個表中多對多的關係,如果可以分成兩列,這兩列多對多,這就平凡的多值依賴,如果是分成三列,固定某一列的值,其他兩列多對多,這就是非平凡的多值依賴,第四範式要消除的就是非平凡的多值依賴。

  • 函數依賴是特殊的多值依賴,因為多對多其實也是一對多。

定義

R屬於第一範式,對應R的每一個非平凡多值依賴,X->->Y,X都含有碼,則R屬於第四範式。

  • 說人話,在滿足第三範式的基礎上,關係表中不能含有一個實體的兩個或多個相互獨立的多值因子。
  • 或者說,滿足第四範式即要求每個非平凡的多值依賴都含有碼,也就是實際上是函數依賴。

第五範式

定義

第五範式是指關係模式R依賴均由R候選碼所隱含。

這輩子應該不會用到的內容,就不管了。

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Spring中常見的設計模式——工廠模式

一、簡單工廠模式

  簡單工廠模式(Simple Factory Pattern)由一個工廠對象決定創建哪一種產品類的實例,簡單工廠模式適用於工廠類負責創建對象較少的情況,且客戶端只需要傳入工廠類的參數,對於如何創建對像不關心。

public  interface IBlog {
     // 寫隨筆
    public  void write();
}
public  class JavaBlog implements IBlog {
    @Override
    public  void write() {
        System.out.println( "寫java隨筆" );
    }
}
public  class WriteBlog {
     public  static  void main(String[] args) {
        IBlog blog = new JavaBlog();
        blog.write();
    }
}

  上述代碼中,父類 IBlog 指向子類JavaBlog 的引用,應用層需要依賴JavaBlog,如果增加PythonBlog等等更多的課程,客戶端就會越來越臃腫。因此要把依賴減弱,把創建細節隱藏。現在我們用簡單工廠優化:

public class BlogFactory {
    public IBlog create(Class<? extends IBlog> clazz) {
        if (null != clazz) {
            try {
                return clazz.newInstance();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return null;
    }
}

客戶端改變:

  public static void main(String[] args) {
        BlogFactory blogFactory = new BlogFactory();
        IBlog blog = blogFactory.create(JavaBlog. class );
        blog.write();
    }

  簡單工廠模式在JDK中很常見,如Calender類(感興趣去看源碼),還有logback,LoggerFactory中有很多重載的方法getLogger()。但是簡單工廠也有缺點:工廠類的職責相對過重,不易於擴展過於複雜的產品結構。

二、工廠方法模式

   工廠方法模式(Factory Method Pattern)是指定義一個創建對象的接口,但讓實現這個接口的類來決定實例化哪個類,工廠方法模式讓類的實例化推遲到子類中進行。在工廠方法模式中,用戶只需要關心所需產品對應工廠,無須關心創建的細節,而且加入新產品時符合開閉原則。

  工廠方法模式主要解決產品擴展問題。在簡單工廠模式中,隨著產品的增多,如果不同語言書寫隨筆的邏輯各不相同,工廠職責越來越多,那工廠裏面就會亂搞一氣,狗屁不通。根據單一職責原則,我們將只能進行拆分,不同工廠做不同事,Java隨筆由Java工廠創建,Python隨筆由Python工廠創建,對工廠本身進行抽象。

先創建工廠類:

public  interface IBlogFactory {
    IBlog create();
}

再創建對應工廠:

public  class JavaBlogFactory implements IBlogFactory {
    @Override
    public IBlog create() {
        return new JavaBlog();
    }
}

public class PythonBlogFactory implements IBlogFactory {
    @Override
    public IBlog create() {
        return new PythonBlog();
    }
}

客戶端:

public class CreateBlog {
    public static void main(String[] args) {
        IBlogFactory factory = new PythonBlogFactory();
        IBlog blog = factory.create();
        blog.write();

        factory = new JavaBlogFactory();
        blog = factory.create();
        blog.write();
    }
}

總結來說就是:不同工廠抽像出一個工廠頭子,不同的工廠創建不同的實例。

工廠方法模式適用於以下場景:

1.創建對象需要大量重複代碼。

2.客戶端(應用層)不依賴於產品類實例如何被創建、如何被實現等細節。

3.一個類通過其子類來指定創建哪個對象。

缺點:

1.類的個數容易過多,增加複雜度。

2.增加了系統的抽象性和理解難度。

三、抽象工廠

  抽象工廠(Abstract Factory Pattern)提供一個黃健一系列相關或相互依賴對象的接口,無需指定具體類。客戶端(應用層)不依賴於產品類實例如何被創建、如何被實現等細節,強調的是一系列相關得產品對象(屬於同一產品族)一起使用創建對象需要大量重複代碼。需要提供一個產品類的庫,所有產品以同樣接口出現,從而是客戶端不依賴於具體實現。

產品族:同一家的不同產品,比如小米,華為,蘋果;

產品等級:不同種類的產品,比如手機,電視,電腦。

工廠要做的就是生產我們牌子的所有產品。以博客為例,java分類的博客有隨筆、文章、日記等。

首先創建文章和日記的抽象接口:

public  interface IDocument {
     void write();
}

public  interface INote {
     void make();
}

再創建抽象工廠:

public  interface BlogFactory {
    INote createNote();

    IDocument createDocument();
}

實現Java文章和日記:

public  class JavaDocument implements IDocument {
    @Override
    public  void write() {
        System.out.println( "寫Java文章" );
    }
}

public  class JavaNote implements INote {
    @Override
    public  void make() {
        System.out.println( "寫Java筆記" );
    }
}

實現Java產品族具體工廠:

public  class JavaBlogFactory implements BlogFactory {
    @Override
    public INote createNote() {
         return  new JavaNote();
    }

    @Override
    public IDocument createDocument() {
         return  new JavaDocument();
    }
}

實現Python文章和日記、實現Python具體工廠參考Java的。

客戶端調用:

public  class BlogTest {
     public  static  void main(String[] args) {
        JavaBlogFactory factory = new JavaBlogFactory();
        factory.createDocument().write();
        factory.createNote().make();
    }
}

  上述代碼描述了兩個產品族的工廠,如果想要擴展產品等級(就是再加點評啥的),要調整抽象工廠、具體工廠。由此可見抽象工廠模式的缺點:

1.規定所有可能被創建的產品集合,產品族(Java系列)中擴展新產品很困難,需要修改抽象工廠及實現;

2.增加系統抽象性和理解難度;

  我們可以利用工廠模式創建好數據源連接池並放到容器中,業務需要時再取出。就避免了用一次創建一次的尷尬。

 

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PL真有意思(五):數據類型

前言

現在大多數程序設計語言中都有表達式和/或對象的類型概念。類型起着兩種主要作用:

  • 為許多操作提供了隱含的上下文信息,使程序員可以在許多情況下不必显示的描述這種上下文。比如int類型的兩個對象相加就是整數相加、兩個字符串類型的對象相加就是拼接字符串、在Java和C#中new object()隱含在背後的就是要分配內存返回對象的引用等等。

  • 類型描述了其對象上一些合法的可以執行的操作集合。類型系統將不允許程序員去做一個字符和一個記錄的加法。編譯器可以使用這個合法的集合進行錯誤檢查,好的類型系統能夠在實踐中捕獲很多錯誤

類型系統

從編譯方面的知識我們可以知道,計算機硬件可以按多種不同的方式去解釋寄存器里的一組二進制位。處理器的不同功能單元可能把一組二進制位解釋為指令、地址、字符、各種長度的整數或者浮點數等。當然,二進制位本身是無類型的,對存儲器的哪些位置應該如何解釋,大部分硬件也無任何保留信息。彙編語言由於僅僅是對一些二進制指令的“助記符號”翻譯,它也是這種無類型情況。高級語言中則總是關聯值與其類型,需要這種關聯的一些原因和用途就如前面說到的上下文信息和錯誤檢測。

一般來說,一個類型系統包含一種定義類型並將它們與特定的語言結構關聯的機制;以及一些關於類型等價、類型相容、類型推理的規則。 必須具有類型的結構就是那些可以有值的,或者可以引用具有值得對象的結構。類型等價規則確定兩個值得類型何時相同;類型相容規則確定特定類型的值是否可以用在特定的上下文環境里;類型推理規則基於一個表達式的各部分組成部分的類型以及其外圍上下文來確定這個表達式的類型。

在一些多態性變量或參數的語言中,區分表達式(如一個名字)的類型與它所引用的那個對象的類型非常重要,因為同一個名字在不同時刻有可能引用不同類型的對象。

在一些語言中,子程序也是有類型的,如果子程序是一級或者二級值,其值是動態確定的子程序,這時語言就需要通過類型信息,根據特定的子程序接口(即參數的個數和類型)提供給這種結構的可接受的值集合,那麼子程序就必須具有類型信息。在那些不能動態創建子程序引用的靜態作用域語言(這種語言中子程序是三級值),編譯器時就能確定一個名字所引用的子程序,因此不需要子程序具有類型就可以保證子程序的正確調用。

類型檢查

類型檢查時一個處理過程,其目的就是保證程序遵循了語言的類型相容規則,違背這種規則的情況稱為類型衝突。說一個語言是強類型的,那麼就表示這個語言的實現遵循一種禁止把任何操作應用到不支持這種操作的類型對象上的規則。說一個語言是靜態類型化(statically type)的,那麼它就是強類型的,且所有的類型檢查都能在編譯時進行(現實中很少有語言是真正的靜態類型,通常這一術語是指大部分類型檢查可以在編譯器執行,其餘一小部分在運行時檢查)。如C#我們通常都認為它是靜態類型化的語言。

動態(運行時)類型檢查是遲約束的一種形式,把大部分的檢查操作都推遲到運行的時候進行。採用動態作用域規則的語言大部分都是動態類型語言,因為它的名字和對象的引用都是在運行時確定的,而確定引用對象的類型則更是要在引用確定之後才能做出的。

類型檢查是把雙刃劍,嚴格的類型檢查會使編譯器更早的發現一些程序上的錯誤,但是也會損失一部分靈活性;動態類型檢查靈活性大大的,但是運行時的代價、錯誤的推遲檢查,各種語言的實現也都在這種利弊上進行權衡。

多態性

多態性使得同一段代碼體可以對多個類型的對象工作。它意味着可能需要運行時的動態檢查,但也未必一定需要。在Lisp、Smalltalk以及一些腳本語言中,完全的動態類型化允許程序員把任何操作應用於任何對象,只有到了運行時採取檢查一個對象是否實現了具體的操作。由於對象的類型可以看作它們的一個隱式的(未明確聲明的,一個不恰當的比喻就如C#中的this)參數,動態類型化也被說成是支持隱式的參數多態性。

雖然動態類型化具有強大的威力(靈活性),但卻會帶來很大的運行時開銷,還會推遲錯誤報告。一些語言如ML採用了一種複雜的類型推理系統,設法通過靜態類型化支持隱式的參數多態性。

在面向對象語言里,子類型多態性允許類型T的變量X引用了從T派生的任何類型的對象,由於派生類型必定支持基類型的所有操作,因此編譯器完全可以保證類型T的對象能接受的任何操作,X引用的對象也都能接受。對於簡單的繼承模型,子類型多態的類型檢查就能完全在編譯時實現。採用了這種實現的大多數語言(如C++,JAVA和C#)都提供另一種显示的參數化類型(泛型),允許程序員定義帶有類型參數的類。泛型對於容器(集合)類型特別有用,如T的列表(List )和T的棧(Stack )等,其中T只是一個類型佔位符,在初始化的這個容器對象時提供具體的類型來代替它。與子類型多態類似,泛型也可以在編譯時完成類型檢查。比如C++的模板完全就是編譯期間的東西,編譯后就完全沒有了模板的痕迹;JAVA則是利用一種“擦除”的技術實現的泛型,需要在運行時做一些檢查。

類型的含義

現在至少存在三種不同的考慮類型問題的方式,分別稱之為指稱的、構造的和基於抽象的

  • 指稱的

按照指稱的觀點,一個類型就是一組值,一個值具有某個類型的條件是他屬於這個值集合,一個對象具有某個類型的條件是他的值保證屬於這個值集合

  • 構造的

從構造的觀點看,一個類型或者是以一小組內部類型,或者是通過對一個或幾個更簡單些的類型,應用某個類型的構造符構造出來的

  • 基於抽象的

從基於抽象的角度來看,一個類型就是一個接口,由一組定義良好而且具有相互協調的語義的操作組成。

類型的分類

在不同語言里,有關類型的術語也不相同,這裏說的通常都是常用的術語,大部分語言多提供的內部類型差不多就是大部分處理器所支持的類型:整數、字符、布爾和實數。

一般語言規範中都會規定數值類型的精度問題,以及一些字符的編碼規定。通常特殊的一個數值類型是枚舉類型,具體的語法在不同的語言中略有差異,但是其也都是一個目的(用一個字符友好的表示一個數值)。

關於枚舉類型,由一組命名元素組成。在C中可以這樣寫:

enum weekday { sun, mon, tue, wed, thu, fri, sat };

在C中這樣的寫法和直接對裏面的元素直接賦值除了語法上效果完全一樣。但是在之後的許多語言中,枚舉類型是一個真正的類型

還有一些語言中提供一種稱為子界的類型,它表示一種基於基本數值的一個連續的區間。比如Pascal中表示1到100:

type test_score = 0..100

複合類型:由一些簡單的基本類型組合成的一些類型稱為複合類型,比如常見的記錄、變體記錄、數組、集合、指針、表等,具體的都會在後面詳細介紹。

類型檢查

大多數的靜態類型語言中,定義一個對象都是需要描述清楚它的類型,進一步講,這些對象出現的上下文也都是有類型的,也就是說語言中的一些規則限制了這種上下文中可以合法出現的對象類型。

類型相容確定了一個特定類型的對象的能否用在一個特定上下文中。在最極端的情況下,對象可使用的條件就是它的類型與上下文所期望的類型等價。但是在大多數語言中,相容關係都比等價更寬鬆一些,即使對象與上下文的類型不同,它們也可以相容。

而類型推理想回答的是從一個簡單的表達式出發構造另一個表達式時,這整個的表達式的類型是什麼

類型等價

在用戶可以定義新類型的語言中,類型等價的定義一般基於兩種形式。

type R2 = record
    a : integer
    b : integer
end;

type R2 = record
    b : integer
    a : integer
end;
  • 結構等價

基於類型定義的內容,就是它們由同樣的組成部分且按照同樣的方式組合而成

它的準確定義在不同的語言中也不一樣,因為它們要決定類型之間的哪些潛在差異是重要的,哪些是可以接受的(比如上面的兩個定義,是否還認為是等價的)。結構等價是一種很直接的認識類型的方式,早期的一些語言(Algol 68、Modula-3、ML)有些事基於結構等價的,現在的大部分語言(Java、C#)大都是基於名字等價了,為何呢?因為從某種意義上看,結構等價是由底層、由實現決定的,屬於比較低級的思考方式。就如一個上下文,如果你傳遞了一個結構等價但是不是所期待對象,實施結構等價的編譯器是不會拒絕這種情況的(假如這不是你希望的,那麼你也不會得到任何提示或者錯誤信息,很難排查的)。

  • 名字等價

基於類型的詞法形式,可以認為是每一個名字都引進一個新的類型;

它基於一種假設,就是說程序員花時間定義了兩個類型,雖然它們的組成部分可能相同,但是程序員要表達的意思就是這是兩個不同的類型。名字等價的常規判斷就非常簡單了,看看聲明兩個對象的類型是否是一個就是了。但是也會有一些特殊的情況出現,比如類型別名(C、C++的程序員很熟悉這種東西吧),比如 typedef int Age; 就為int類型重新定義了一個別名”Age”。那些認為int不等價越Age的語言稱為嚴格名字等價,認為等價的稱為寬鬆名字等價。其實這兩種也是很容易區分的,只要能區分聲明和定義兩個概念的差異就可以區分。在嚴格名字等價中看待typedef int Age是認為定義了一個新類型Age,在寬鬆名字等價看來這就是一個類型聲明而已,int和Age共享同一個關於整數的定義。

類型變換和轉換

在靜態類型的語言中,如果“a=b”,那麼我們會期望b的類型和a的相同;現在假定所提供的類型和期望的類型和所提供的類型相同,那麼我們在要求某個類型的上下文中使用另外一個類型時就需要显示的寫出類型變換(或稱為類型轉換)。根據具體的變換的具體情況,在運行時執行這種變化會有以下三種主要的情況出現:

  • 所涉及的類型可以認為是結構等價的,這種情況裏面因為涉及的類型採用了相同的底層的表示,則這種變換純粹就是概念上的操作,不需要運行時執行任何代碼。

  • 所涉及的類型具有不同的值集合,但它們的值集合具有相同的表示形式。比如一個類型和它的子類型,一個整數和一個無符號的整數。拿無符號整數變換為整數來說,由於無符號整數的最大值是整數類型所容納不了的,則運行時就必須執行一些代碼來保證這種變換的合法性,如果合法則繼續下去,否則會產生一個動態語義錯誤。

  • 所涉及的類型具有不同的底層表示,但是我們可以在它們的值之間定義某種對應關係。比如32位整數可以變換到IEEE的雙精度浮點數,且不會丟失精度。浮點數也可以通過舍入或割斷的形式變換成整數,但是會丟失小數部分。

非變換的類型轉換

有這麼一種情況,我們需要改變一個值,但是不需要改變它的二進製表示形式,更通俗點說就是我們希望按照另外一個類型的方式去解釋某個類型的二進制位,這種情況稱為非變換類型轉換。最簡單的一個例子比如說,一個byte類型的數值65,按byte類型來解釋它是65,如果按照char類型來解釋它就是字符“A”。比如C++中的static_cast執行類型變換,reinterpret_cast執行非變換的類型轉換。c中出現的union形式的結構,就可以認為是這種非變換的類型轉換的合法的安全的語言結構。在比如下面C中一般性非變換類型轉換代碼:

r=*((float *) &n);

任何非變換的類型轉換都極其危險的顛覆了語言的類型系統。在弱類型系統的語言中,這種顛覆可能很難發現,在強類型系統的語言中显示的使用這種非變換的類型轉換,起碼從代碼上可以看得出來它是這麼一回事,或多或少的有利於排查問題。

類型相容

大多數語言的上下文中並不要求類型等價,相應的一般都是實施較為“寬鬆”的類型相容規則。比如賦值語句要求右值相容與左值、參數類型相容,實際返回類型與指定的返回類型相容。在語言中,只要允許把一個類型的值用到期望的另外一個類型的上下文中,語言都必須執行一個到所期望類型的自動隱式變換,稱為類型強制(比如int b;double a=b;)。就像前面說的显示的類型變換一樣,隱式的類型變換也可能需要執行底層代碼或者做一些動態類型檢查。

重載

一個重載的名字可能引用不同類型的對象,這種歧義性需要通過上下文信息進行解析。比如a+b這個表達式可以表示整數或者浮點數的加法運算,在沒有強制的語言中,a和b必須都是整數或都是浮點數。如果是有強制的語言,那麼在a或者b有一個是浮點數的情況下,編譯器就必須使用浮點數的加法運算(另外一個整數強制轉換為浮點數)。如果語言中+只是進行浮點數運算,那麼即使a和b都是整數,也會被全部轉成浮點數進行運算(這代價就高了好多了)。

通用引用類型

通用引用類型:一些語言根據實習需求,設計有通用的引用類型,比如C中的void*、C#中的Object,任意的值都可以賦值給通用引用類型的對象。但是問題是存進去容易取出來難,當通用引用類型是右值的時候,左值的類型可能支持某些操作,然而這些操作右值對象是不具備的。為了保證通用類型到具體類型的賦值安全,一種解決辦法是讓對象可以自描述(也就是這個對象包含其真實類型的描述信息),C++,JAVA,C#都是這種方式,C#中如果賦值的類型不匹配則會拋出異常,而C++則是使用dynamic_cast做這種賦值操作,具體的後果呢,也是C++程序員負責。

類型推理

通過前面的類型檢查我們可以保證表達式的各各組成部分具有合適的類型,那麼這整個表達式的類型是什麼來着?其實在大多數的語言中也是比較簡單的,算術表達式的類型與運算對象相同、比較表達式總是布爾類型、函數調用的結果在函數頭聲明、賦值結果就是其左值的類型。在一些特殊的數據類型中,這個問題並不是那麼清晰明了,比如子界類型、複合類型。比如下面的子界類型問題(Pascal):

type Atype=0..20;
type Btype=10..20;

var a: Atype;
var b: Btype;

那麼a+b什麼類型呢???它確實是不能是Atype或者Btype類型,因為它可能的結果是10-40。有人覺得那就新構造一個匿名的子界類型,邊界時10到40。實際情況是Pascal給的答案是它的基礎類型,也就是整數。

在Pascal中,字符串’abc’的類型是array[1..3] of char、而Ada則認為是一種未完全確定的類型,該類型與任何3個字符數組相容,比如在Ada中’abc’ & ‘defg’其結果是一個7字符的數組,那麼這個7字符數組的類型是array[1..7] of cahr呢還是某一個也是7個字符組成的類型array (weekday) of character呢,更或者是其他任意一個也是包含七個字符數組的另外一個類型。這種情況就必須依賴表達式所處的上下文信息才能推到出來具體的類型來。

記錄(結構)與變體(聯合)

一些語言中稱記錄為結構(struct),比如C語言。C++把結構定義為class的一種特殊形式(成員默認全局可見),Java中沒有struct的概念,而C#則對struct採用值模型,對class採用引用模型。

語法與運算

一個簡單的結構體在C中可以這樣定義:

struct element{
    char name[2];
    int number;
    double weight;
    Bool merallic;    
}; 

等價於Pascal中的:

 type two_chars=packed array [1..2] of char;
 type element - record
     name:two_chars;
     number:integer;
     weight:real;
     metallic:Boolean
 end

記錄裏面的成員(如name,number…)稱為域(field)。在需要引用記錄中的域時,大部分語言使用“.”記法形式。比如Pascal中:

 var copper:eement;
 copper.name=6.34;

大部分語言中還允許記錄的嵌套定義,比如在Pascal中:

 type short_string=packed array[1..30] of char;
 type ore=record
      name:short_string;
      element_yielded:record /*嵌套的記錄定義*/
          name:two_chars;
          number:integer;
          weight:real;
          metallic:Boolean
      end
 end

存儲布局及其影響

一個記錄的各個域通常被放入內存中的相鄰位置。編譯器在符號表中保存每個域的偏移量,裝載和保存的時候通過基址寄存器和偏移量即可得到域的內存地址。類型element在32位的機器中可能的布局如下:

此處有圖

(圖在最後面,因為markdown的這個畫表格不符合這個要求,又不想引圖了,就直接用html寫了,會被擠到最後去)

(table標籤和我博客園的樣式生成的時候會出bug,刪除了)

在對結構體的存儲布局方案上,如果使用正常排序,結構中的空洞會浪費空間。但是如果通過壓縮來節省空間,但是可能很帶來很嚴重的訪問時間的代價

數組

數組是最常見也是最重要的複合數據類型。記錄用於組合一些不同類型的域在一起;而數組則不同,它們總是同質的。從語義上看,可以把數組想象成從一個下標類型到成員(元素)類型的映射。

有些語言要求下標類型必須是integer,也有許多語言允許任何離散類型作為下標;有些語言要求數組的元素類型只能是標量,而大多數語言則允許任意類型的元素類型。也有一些語言允許非離散類型的下標,這樣產生的關聯數組只能通過散列表的方式實現,而無法使用高效的連續位置方式存儲,比如C++中的map,C#中的Dictionary。在本節中的討論中我們假定數組的下標是離散的。

語法和操作

大多數的語言都通過數組名后附加下標的方式(圓括號|方括號)來引用數組裡的元素。由於圓括號()一般用於界定子程序調用的實際參數,方括號在區分這兩種情況則有易讀的優勢。Fortran的數組用圓括號,是因為當時IBM的打卡片機器上沒有方括號

維數、上下界和分配

對於數組的形狀在聲明中就已經描述,對於這種有靜態形狀的數組,可以用通常的方式來管理內存:生存期是整個程序的數組使用棧分配,具有更一般的生存期的動態生成數組使用堆分配。但是對於在加工之前不知道其形狀的數組,或其形狀在執行期間可能改變的數組,存儲管理就會更複雜一點。

  • 內情向量

在編譯期間,符號表維護者程序中的每個數組的維度和邊界信息。對於每個記錄,它還維護着每個域的偏移量。如果數組維度的數目和邊界是靜態已知的,編譯器就可以在符號表中找出它們,以便計算數組元素的地址。如果這些值不是靜態已知的,則編譯器就必須生成代碼,在運行時從一個叫內情向量的數據結構來查找它

  • 棧分配

子程序參數是動態形狀數組最簡單的例子,其中數組的上下界在運行時才確定,調用方都會傳遞數組的數據和一個適當的內情向量,但是如果一個數組的形狀只能到加工時才知道,這種情況下仍可以在子程序的棧幀里為數組分配空間,但是需要多做一層操作

  • 堆分配

在任意時間都可以改變形狀的數組,有時被稱為是完全動態的。因為大小的變化不會以先進先出的順序進行,所以棧分配就不夠用了。完全動態的數組必須在堆中分配。比如Java中的ArrayList

#### 內存布局

大多數語言的實現里,一個數組都存放在內存的一批連續地址中,比如第二個元素緊挨着第一個,第三個緊挨着第二個元素。對於多維數組而言,則是一個矩陣,會出現行優先和列優先的選擇題,這種選擇題對於語言使用者而言是透明的,而對語言的實現者則需要考慮底層方面的優化問題了。

在一些語言中,還有另外一種方式,對於數組不再用連續地址分配,也不要求各行連續存放,而是允許放置在內存的任何地方,再創建一個指向各元素的輔助指針數組,如果數組的維數多於兩維,就再分配一個指向指針數組的指針數組。這種方式稱為行指針布局,這種方式需要更多的內存空間,但是卻有兩個優點:

  • 首先,可能加快訪問數組裡單獨元素的速度;
  • 其次,允許創建不用長度的行,而且不需要再各行的最後留下對齊所用的空洞空間,這樣節省下來的空間有時候可能會超過指針佔據的空間。C,C++和C#都支持連續方式或行指針方式組織多維數組,從技術上講,連續布局才是真正的多維數組,而行指針方式則只是指向數組的指針數組。

字符串

許多語言中,字符串也就是字符的數組。而在另一些語言中,字符串的情況特殊,允許對它們做一些其他數組不能用的操作,比如Icon以及一些腳本語言中就有強大的字符串操作功能。

字符串是編程中非常重要的一個數據類型,故而很多語言都對字符串有特殊的處理以便優化其性能以及存儲(比如C#中的字符串不可變性保證了性能,字符串駐留技術照顧了存儲方面的需要),由於這些特殊的處理,故而各各語言中為字符串提供的操作集合嚴重依賴語言設計者對於實現的考慮。

集合

程序設計語言中的一個集合,也就是具有某個公共類型的任意數目的一組值的一種無序彙集。集合的元素所具有的類型叫做元類型或者基類型。現在的大多數程序設計語言都對集合提供了很大的支持,為集合提供了很多相關的操作

指針和遞歸類型

所謂的遞歸類型,就是可以在其對象中包含一個或多個本類型對象的引用類型。遞歸類型用於構造各種各樣的“鏈接”數據結構,比如樹。在一些對變量採用引用模型的語言中,很容易在創建這種遞歸類型,因為每個變量都是引用;在一些對變量採用值模型的語言中,定義遞歸類型就需要使用指針的概念,指針就是一種變量,其值是對其他對象的引用。

對於任何允許在堆里分配新對象的語言,都存在一個問題:若這種對象不在需要了,何時以及以何種方式收回對象佔用的空間?對於那些活動時間很短的程序,讓不用的存儲留在那裡,可能還可以接受,畢竟在它不活動時系統會負責回收它所使用的任何空間。但是大部分情況下,不用的對象都必須回收,以便騰出空間,如果一個程序不能把不再使用的對象存儲回收,我們就認為它存在“內存泄漏”。如果這種程序運行很長一段時間,那麼它可能就會用完所有的空間而崩潰。許多早期的語言要求程序員显示的回收空間,如C,C++等,另一些語言則要求語言實現自動回收不再使用的對象,如Java,C#以及所有的函數式語言和腳本語言。显示的存儲回收可以簡化語言的實現,但會增加程序員忘記回收不再使用的對象(造成內存泄漏),或者不當的回收了不該回收的正在使用的對象(造成懸空引用)的可能性。自動回收可以大大簡化程序員的工作,但是為語言的實現帶來了複雜度。

語法和操作

對指針的操作包括堆中對象的分配和釋放,對指針間接操作以訪問被它們所指的對象,以及用一個指針給另一個指針賦值。這些操作的行為高度依賴於語言是函數式還是命令式,以及變量/名字使用的是引用模型還是值模型。

函數式語言一般對名字採用某種引用模型(純的函數式語言里根本沒有變量和賦值)。函數式語言里的對象傾向於採取根據需要自動分配的方式。

命令式語言里的變量可能採用值模型或引用模型,有時是兩者的某種組合。比如 A=B;

  • 值模型: 把B的值放入A。
  • 引用模型: 使A去引用B所引用的那個對象。

Java的實現方式區分了內部類型和用戶定義的類型,對內部類型採用值模型,對用戶定義的類型採用則採用引用模型,C#的默認方式與Java類似,另外還提供一些附加的語言特性,比如“unsafe”可以讓程序員在程序中使用指針。

懸空引用

在前兩篇的名字、作用域和約束中我們列舉了對象的3種存儲類別:靜態、棧和堆。靜態對象在程序的執行期間始終是活動的,棧對象在它們的聲明所在的子程序執行期間是活動的,而堆對象則沒有明確定義活動時間。

在對象不在活動時,長時間運行的程序就需要回收該對象的空間,棧對象的回收將作為子程序調用序列的一部分被自動執行。而在堆中的對象,由程序員或者語言的自動回收機制負責創建或者釋放,那麼如果一個活動的指針並沒有引用合法的活動對象,這種情況就是懸空引用。比如程序員显示的釋放了仍有指針引用着的對象,就會造成懸空指針,再進一步假設,這個懸空指針原來指向的位置被其他的數據存放進去了,但是實際卻不是這個懸空指針該指向的數據,如果對此存儲位置的數據進行操作,就會破壞正常的程序數據。

那麼如何從語言層面應對這種問題呢?Algol 68的做法是禁止任何指針指向生存周期短於這個指針本身的對象,不幸的是這條規則很難貫徹執行。因為由於指針和被指對象都可能作為子程序的參數傳遞,只有在所有引用參數都帶有隱含的生存周期信息的情況下,才有可能動態的去執行這種規則的檢查。

廢料收集

對程序員而已,显示釋放堆對象是很沉重的負擔,也是程序出錯的主要根源之一,為了追蹤對象的生存軌跡所需的代碼,會導致程序更難設計、實現,也更難維護。一種很有吸引力的方案就是讓語言在實現層面去處理這個問題。隨着時間的推移,自動廢料收集回收都快成了大多數新生語言的標配了,雖然它的有很高的代價,但也消除了去檢查懸空引用的必要性了。關於這方面的爭執集中在兩方:以方便和安全為主的一方,以性能為主的另一方。這也說明了一件事,編程中的很多地方的設計,架構等等方面都是在現實中做出權衡。

廢料收集一般有這兩種思想,就不詳細說了。

  • 引用計算
  • 追溯式收集

表具有遞歸定義的結構,它或者是空表,或者是一個有序對,有序對由一個對象和另一個表組成。表對於函數式或者邏輯式語言程序設計非常適用,因為那裡的大多數工作都是通過遞歸函數或高階函數來完成的。

在Lisp中:

(cons 'a '(b))  => (a b)
(car '(a b))    => a
(cdr '(a b c))  => (b c)

在Haskell和Python還由一個非常有用的功能,叫做列表推導。在Python中可以這樣推導出一個列表

[i * i for i in range(1, 100) if i % 2 == 1]

文件和輸入/輸出

輸入/輸出(I/O)功能使程序可以與外部世界通信。在討論這種通信時,將交互式I/O和文件I/O分開可能有些幫助。交互式IO通常意味着與人或物理設備通信,人或設備都與運行着的程序并行工作,送給程序的輸入可能依賴程序在此之前的輸出。文件通常對應於程序的地址空間之外的存儲器,由操作系統實現。

有些語言提供了內置的File數據類型,另外一些語言將IO工作完全委託給庫程序包,這些程序包導出一個file類型。所以IO也算作是一種數據類型

相等檢測和賦值

對於簡單的基本數據類型,如整數、浮點數和字符,相等檢測和賦值相對來說都是直截了當的操作。其語義和實現也很明確,可以直接按照二進制位方式比較或複製,但是,對於更加複雜或抽象的數據類型,就可能還需要其它的比較方式

  • 相互是別名?
  • 二進制位是否都相等?
  • 包含同樣的字符序列?
  • 如果打印出來,看起來完全一樣?

就許多情況下,當存在引用的情況下,只有兩個表達式引用相同的對象時它們才相等,這種稱為淺比較。而對於引用的對象本身存在相等的含義時,這種比較稱為深比較。對於複雜的數據結構,進行深比較可能要進行遞歸的遍歷。所以相對來說,賦值也有深淺之分。深賦值時是進行完整的拷貝。

大多數的語言都使用淺比較和淺賦值

小結

本文從語言為何需要類型系統出發,解釋了類型系統為語言提供了那些有價值的用途:1是為許多操作提供隱含的上下文,使程序員在許多情況下不必显示的描述這種上下文;2是使得編譯器可以捕捉更廣泛的各種各樣的程序錯誤。 然後介紹了類型系統的三個重要規則:類型等價、類型相容、類型推理。以此3個規則推導出的強類型(絕不允許把任何操作應用到不支持該操作的對象上)、弱類型以及靜態類型化(在編譯階段貫徹實施強類型的性質)、動態類型化的性質以及在對語言的使用方面的影響。以及後續介紹了語言中常見的一些數據類型的用途以及語言在實現這種類型方面所遇到的問題以及其大致的實現方式。

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Python中lambda的使用,與它的三個好基友介紹!

匿名函數lambda

除了def語句,python還提供了一種生成函數對象的表達式形式。由於它與LISP語言中的一個工具類似,所以稱為lambda。

就像def一樣,這個表達式創建了一個之後能夠調用的函數,但是它返回一個函數而不是將這個函數賦值給一個變量。這些就是lambda叫做匿名函數的原因。實際上,他常常以一種行內進行函數定義的方式使用,或者用作推遲執行一些代碼。

lambda的一般形式是關鍵字lambda之後跟着一個或多個參數(與一個def頭部內用括號括起來的參數列表類似),緊跟着是一個冒號,之後是表達式

lambda arg1,arg2,argn:expression using arguments

由lambda表達式所返回的函數對象與由def創建並複製后的函數對象工作起來是完全一致的,但lambda有一些不同之處,讓其扮演特定的角色時更有用:

lambda是一個表達式,而不是一個語句

因為這一點,lambda可以出現在python語法不允許def出現的地方。
此外,作為一個表達式,lambda返回一個值(一個新的函數),可以選擇性的賦值給一個變量
相反,def語句總是得在頭部將一個新的函數賦值給一個變量,而不是將這個函數作為結果返回。

lambda的主題是單個表達式,而不是一個代碼塊

這個lambda的主題簡單的就好像放在def主體return語句中的代碼一樣。
簡單的將結果寫成一個順暢的表達式,而不是明確的返回。
但由於它僅限於表達式,故lambda通常要比def功能少…你僅能夠在lambda主體中封裝有限的邏輯進去,因為他是一個為編寫簡單函數而設計的。
除了上述這些差別,def和lambda都能過做同樣種類的工作

def與lambda的相同用法

x = lambda x, y, z: x + y + z
x(2, 3, 4)
>>> 9

y = (lambda a='hello', b='world': a + b)
y(b='Python')
>>> 'hellopython'

為什麼使用lambda

看過上面的兩個小例子,很多人會說這個和def沒什麼差別,我們又為什麼要使用lambda呢?

通常來說,lambda起到一種函數的速寫作用,允許在使用的代碼內嵌一個函數的定義,他完全是可選的(是可以使用def代替他們),但是在你僅需要切入一段可執行代碼的情況下,它會帶來一個更簡潔的書寫效果。

lambda通常用來編寫跳轉表,也就是行為的列表或者字典,能夠按照需求執行操作,比如:

l = [lambda x: x ** 2, lambda x: x ** 3, lambda x: x ** 4]
for f in l:
    print(f(2))
>>> 4
>>> 8
>>> 16
print(l[0](3))
>>> 9

當需要把小段的可執行代碼編寫進def語句從語法上不能實現的地方是,lambda表達式作為def的一種速寫來說,是最為有用的,如果上面的代碼用def編寫,則變為:

def f1(x):
    return x ** 2
 
def f2(x):
    return x ** 3
 
def f3(x):
    return x ** 4
 
l = [f1, f2, f3]

for f in l:
    print(f(2))
print(l[0](3))

實際上,我們可以用python中的字典或者其他的數據結構來構建更多種類的行為表,從而做同樣的事情。

lambda中實現if-else

Python中具備的單行表達式:if a:b else c語法在lambda中同樣適用:

lower = lambda x,y:x if x<y else y
lower(4,5)
>>> 4

看了半天,大家可能也並未覺得lambda在python中到底比def優越與便利在哪裡,那麼說到lambda,就必須要提及三個函數map、filter、reduce,當你接觸了這三個函數,那麼你才能感受到lambda真實的方便之處

map 函數

程序對列表或者其他序列常常要做的一件事就是對每個元素進行一個操作,並把其結果集合起來。
python提供了一個工具map,它會對一個序列對象中的每一個元素應用該的函數,並返回一個包含了所有函數調用結果的列表。

舉個栗子,我們有一個列表,需要將列表的每一個字段+10,我們該如何操作?

list_show = [1, 2, 3, 4]
# 方式1
new_list_show = []
for i in list_show:
    new_list_show.append(i + 10)

print(new_list_show)

# 方式2
def adds(x):
    return x + 10

print(list(map(adds, list_show)))

# 更優雅的方式3:
print(list(map(lambda x: x + 10, list_show)))

看看上面三個實現方式,你覺得那種更加Pythonic?

eg:需要注意一點,map在python3中是一個可迭代對象,引入需要使用列表調用來使它生成所有的結果用於显示,python2不必如此。

當然map的闡述函數,不僅僅支持自己編寫的,同樣也支持python自帶的多種函數,比如:

list_show = [1, -2, 3, -4, 5, -6]
print(list(map(abs, list_show)))
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6]

filter函數

filter通過字面意思,大家就知道它的用處了,用於數據的過濾操作,它也是lambda的一個好基友,舉個栗子。
我們需要過濾0-9中,能被2整除的数字組成一個列表,我們該如何操作?只需要一行代碼:

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10))))
>>> [0, 2, 4, 6, 8]

沒錯,filter就是這麼的簡單實用….

reduce的妙用

reduce在python2中是一個簡單的函數,但在python3中它責備收錄與functools中。
它接收一個迭代器來處理並返回一個單個的結果。

list_show = [1, 2, 3, 4]
print(reduce(lambda x, y: x + y, list_show))
>>> 10
print(reduce(lambda x, y: x * y, list_show))
>>> 24

lambda的實用與它的好基友就介紹到這裏,希望對大家有所幫助。

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GDG Xi’an DevFest 2019 閃電演講 -《假如我是一個瀏覽器》PPT(經典多圖,建議收藏)

GDG Xi’an DevFest2019演講PPT鏈接:

閃電演講《假如我是一個瀏覽器》PPT鏈接:

關於我的一篇雞湯文,獻給所有努力中的野生前端:

摘要

內容講述了HTML,CSS和JavaScript文件從代碼到瀏覽器中圖形的基本過程,實際上每個階段正好代表了高級前端工程師可以選擇的三大細分方向——架構師,工程化,圖形學。PPT基本上全是圖,引用了一些知名的前端神圖,大部分都是自己一點點做的,畢竟圖的表現力比文字要生動直觀一些,原稿幾乎每一頁都加了備註!!!,有需要的可以在我的博客或者GDG西安官方公眾號獲取到。

作者簡介

請求階段

請求階段從解析DNS開始,它是一個遞歸的過程,可以在Linux系統中使用dig+trace工具進行追蹤查看;查詢到地址后就需要開始建立連接(三次握手建立連接),然後從服務器獲取第一個文件,通常是index.html,獲取到文件后就需要根據響應頭裡的信息進行一些處理,對這塊不太熟悉的同學可以閱讀《圖解Http》一書,強制緩存和協商緩存這一塊是很重要的考點,index.html在解析時可能還會碰到請求其他資源的情況,這時又會引出CDN等等其他話題,本次分享中並未涉及。如果對於前端可用性及資源部署方面感興趣,可以考慮向架構師的方向發展,也就是只將前端應用視為整個鏈路中的一環,嘗試去關注整個鏈路中各個環節,前端工程師切入時並不需要特別關注去解決細枝末節的技術問題,那畢竟需要時間和經驗的積累,請記住你是有夥伴的,我個人比較推薦前端工程師嘗試建設全鏈路的異常監控體系,去了解各個環節有哪些關鍵指標,如何去呈現,如何去判斷異常等等,以盡可能穩定有效的方式把關鍵信息呈現給能解決問題的人。

解析階段

我在分享時已經提及過,解析階段的關鍵詞就是“編譯原理”,前端基礎的HTML,CSS,JS,以及常見的工程化工具例如Webpack,Babel,Eslint等等,全部都是基於編譯原理來運作的,如果從純學術的角度來看,它的確很晦澀,但是從應用的角度來理解,實際上無論是分詞,轉換還是遍歷AST以及最終的代碼生成,實際上都是看得見摸得着的,並不算特別難理解,B站上有很多國內外的《編譯原理》課程錄像,你懂的(B站真的是學習用的)。其中還涉及到了一些基本的數據結構和基礎算法的知識,這裏的知識是對基本功的硬考驗,也就是“設計模式”“數據結構”和“基礎算法”的三座大山,爬山很慢,但真的很值。這一塊的知識可以翻看朱永盛的《Webkit技術內幕》一書,慎重,沒有老司機帶的話這本書很容易看的人懷疑人生。

種樹階段

種樹階段只是戲稱,就是為了不同的目的構建了許許多多的樹和層。HTML解析後生成DOM樹,它表示文檔的結構,CSS在內部優化時也會生成樹,為了將用於渲染的信息整合在一起,兩者被合併生成了RenderObject樹,為了解決層疊順序問題,又在此基礎上生成了RenderLayer層,為了利用硬件加速渲染,又為滿足另一些條件的層生成CompositingLayer合成層,合成層又使用GraphicsLayer來進行後端存儲。概念之多,相對複雜。為了排除干擾,本次分享中並沒有講述Chrome瀏覽器的多進程模型和多線程結構,它們只是為了更好更高效地處理好關鍵渲染步驟,一次性信息量太大反而會影響吸收。

畫畫階段

畫畫階段實際上是指將對象信息通過光柵化處理后得到位圖信息並展示在显示器上的過程,PPT中並沒有涉及,它涉及到很多圖形學相關的知識,基本的WebGL以及Chromium渲染管線方面的知識。對此感興趣的讀者可以掃描下面的二維碼關注我技術博客中系列博文,比較詳細地描述了這部分相關知識。最後提一下,原稿最後一頁的資料在播放模式下都可以直接點擊跳轉,還有每一頁的備註信息如果看不見可能需要手動把畫面向上拖拽縮小一點。

硬廣時間

我的博文集《大史住在大前端》是關於前端基礎的文章,掃下面右邊的二維碼就可以看到,基本都是系列專題,沒有太多關於三大框架或是熱門技術的東西,都是基礎基礎基礎,或許會對你有幫助。最後再次感謝GDGXi’an提供的這次機會,讓我認識了好多好多優秀的大佬和開發者。

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【python測試開發棧】python內存管理機制(一)—引用計數

什麼是內存

在開始進入正題之前,我們先來回憶下,計算機基礎原理的知識,為什麼需要內存。我們都知道計算機的CPU相當於人類的大腦,其運算速度非常的快,而我們平時寫的數據,比如:文檔、代碼等都是存儲在磁盤上的。磁盤的存取速度完全不能匹配cpu的運算速度,因此就需要一个中間層來適配兩者的不對等,內存由此而來,內存的存取速率很快,但是存儲空間不大。

舉一個圖書館的例子,便於大家理解,我們圖書館的書架就相當於磁盤,存放了大量的圖書可以供我們閱讀,但是如果書放在書架上,我們沒辦法直接閱讀(效率低),只能將書取出來,放在書桌上看,那書桌就相當於內存。

內存回收

內存資源畢竟是有限的,所以在使用之後,必須被回收掉,否則系統運行一段時間后就會因無內存可用而癱瘓。我們軟件測試領域常用的兩種語言:java和python,全部都採用內存自動回收的方法,也就是我們只管申請內存,但是不管釋放內存,由jvm和python解釋器來定期觸發內存回收。作為對比,C語言和C++中,程序員需要使用malloc申請內存,使用free去釋放內存,malloc和free必須成對的出現,否則非常容易出現內存問題。

還拿上面圖書館的例子,假如圖書館的書看完之後放在書桌上就可以(因為圖書可自動回收),那麼很快的,就沒有位置給新進來的同學看書了。這時候就需要圖書館管理員(jvm或python解釋器)定期的回收圖書,清空書桌。不過正常情況下,我們離開圖書館時,要自己清空書桌,將書放回書架(類似C語言和C++的內存回收方式)。

python內存管理

引用計數

python通過引用計數來進行內存管理,每一個python對象,都維護了一個指向該對象的引用計數。python的sys庫提供了getrefcount()函數來獲取對象的引用計數。下面我們看個例子(注意:不同版本的python,運行結果不同,我這裏採用的是python3.7.4):

"""
    @author: xuanke
    @time: 2019/11/27
    @function: 測試python內存
"""
import sys

class RefClass(object):
    def __init__(self):
        print("this is init")

def ref_count_test():
    # 驗證普通字符串
    str1 = "abc"
    print(sys.getrefcount(str1))
    # 驗證稍微複雜點的字符串
    print(sys.getrefcount("xuankeTester"))
    # 驗證小的数字
    print(sys.getrefcount(12))
    # 驗證大的数字
    print(sys.getrefcount(257))
    # 驗證類
    a = RefClass()
    print(sys.getrefcount(a))
    # 驗證引用計數增加
    b = a
    print(sys.getrefcount(a))

    # 驗證引用計數減少
    b = None
    print(sys.getrefcount(a))

if __name__ == '__main__':
    ref_count_test()

大家先來思考下,最終的結果會是什麼?!我覺得應該很多人都會答錯,因為不同版本的python,對引用變量個數有影響(主要是可復用的對象)。我們先貼出來運行結果,再來分析產生結果的原因:

27
4
9
3
this is init
2
3
2

不過提前聲明一點:sys.getrefcount函數在使用時,因為將對象(比如上例中的str1)作為參數傳入,所以會額外增加一個變量(相當於getrefcount持有了str1的引用),因此實際每個對象的實際引用計數都得減1。下面分別介紹下上面的幾種情況:

  • 字符串: str1=’abc’的引用數是27-1=26,是因為字符串’abc’比較簡單,在python解釋器(CPython)中確實可能存在26個引用。作為對比,在python2.7中,str1的引用變量個數是3-1=2。而字符串’xuanketester’,是我自定義的一個字符串,所以不可能會有其他額外的引用,所以其引用變量個數是3-1=2(至於為什麼是2,理論應該是0,是因為python解釋器默認持有了所有字符串的兩個引用)。
  • 数字: 数字12對應的引用計數個數是9-1=8,而257對應的引用計數個數是3-1=2,這主要是因為,在python初始化過程中,就創建了從-5到256的数字,緩存起來,這樣做是為了頻繁的分配內存,提高效率。而對於不在這個區間的数字,則會重新分配內存空間。所以数字12因為被複用,其引用計數個數是8(在python2.7.14中,其引用計數個數是8)。
  • 類: 在上面例子中,創建一個RefClass對象,其引用計數就是2-1=1,因為其是一個我們自定義的類對象,在python解釋器(Cpython)中肯定不會被複用。

我們可以通過打印內存地址的方式來驗證上面這幾種情況:

    def memory_address_test():
    str1 = 'xuankeTester'
    str2 = 'xuankeTester'
    print(id(str1))
    print(id(str2))

    str3 = 'abc'
    str4 = 'abc'
    print(id(str3))
    print(id(str4))

    a = 12
    b = 12
    print(id(a))
    print(id(b))

    c = 257
    d = 257
    print(id(c))
    print(id(d))

按照我們上面的分析,c和d的地址應該是不一樣的,a和b的地址是一樣的,字符串str1和str2、str3和str4內存地址都是一樣的。但是我在pycharm中,直接運行py文件,結果卻和預想的不一致,結果如下:

2854496960176
2854496960176
2854496857840
2854496857840
140724423258720
140724423258720
2854498931120
2854498931120

所有情況的內存地址都是一樣的,這是為什麼呢?我考慮到是不是pycharm對py文件做了優化,於是我又在命令行嘗試執行,結果還是一樣的。所以,我猜測可能是python解釋器在執行文件時,為了提高py文件的執行效率,對文件的內存地址做了優化—相同內容的對象內存地址都一樣。

為了驗證這個想法,我直接在python交互模式下執行,果然得到了我想要的結果:

Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul  8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> a=12
>>> b=12
>>> id(a)
140724423258720
>>> id(b)
140724423258720
>>> a=257
>>> b=257
>>> id(a)
2559155778384
>>> id(b)
2559155778192
>>> a='xuankeTester'
>>> b='xuankeTester'
>>> id(a)
2559155711280
>>> id(b)
2559155711280
>>>

從上面可以看到兩個257對應的地址確實是不一樣的,和我們最初判斷的是一致的。

總結

python通過對象的引用計數來管理內存,其實java的JVM也有用引用計數,所以理解了引用計數,為我們理解python的垃圾回收方法打下了基礎。本計劃這一篇文章就將python內存管理的機制講完的,但是發現一個內存引用計數就有很多東西得寫,所以索性就分兩篇文章來寫,之後再寫一篇文章來介紹python的垃圾回收方式。

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JavaScript 是否應該重命名

  在誕生 25 年之後,JavaScript 語言仍然讓很多人困惑不已。所以一個老生常談的問題是:它是否應該重命名?呼籲改名的支持者列舉了一系列理由,包括:

  • JavaScript 本意指的是 ECMAScript 的子集,但使用中它經常被指代多種不同的 ECMAScript 超集
  • JavaScript 是甲骨文公司的商標,這與 JavaScript 作為 Web 平台核心組件的身份不相符合,Web 平台是建立在開放技術和標準基礎上的
  • JavaScript 連官方 logo 都沒有
  • JavaScript 與 Java 沒有一點關係,幾十年來它給非技術人員造成了混淆。

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台積電與格芯達成訴訟和解 現在及未來十年專利交互授權

  作者:蘇亞

  【TechWeb】10 月 29 日,台積電宣布與格芯(GlobalFoundries)達成專利訴訟和解,雙方同意撤回所有法律訴訟,並同意對現有及未來十年的半導體技術專利,達成全球專利交互授權協議。

  根據台積電公告,他們將駁回它們之間以及涉及其任何客戶的所有訴訟,兩家公司已經同意相互之間廣泛的專利壽命交叉許可,這些交叉許可適用於彼此在全球範圍內現有的半導體專利以及在未來十年內將要申請的專利,該決議保證了台積電和 GF 的運營自由,並確保各自的客戶將繼續獲得每個代工廠的完整技術和服務。

  “我們很高興很快達成這一承認我們各自知識產權實力的解決方案。今天的公告使我們兩家公司都能專註於創新並更好地為全球客戶提供服務。” GF 首席執行官 Thomas Caulfield 說。“ GF 與台積電之間的這項協議確保了 GF 的增長能力,並且是當今全球經濟核心的整個半導體行業的勝利。”

  半導體行業一直競爭激烈,驅使參与者追求創新,豐富了世界各地數百萬人的生活。台積電已投入數百億美元用於創新,以達到今天的領先地位。”台積電總顧問 Sylvia Fang 說。“這項決議是一項积極的進展,將使我們始終專註於滿足客戶對將不斷帶來創新的技術的需求,這將使整個半導體行業蓬勃發展和繁榮。”

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雲孤島“混而不合” 戴爾推出一致性混合雲平台

  過去的幾十年,IT 基礎架構經歷了從大型機到 PC 機,從數據中心到移動互聯網、IoT 的變化,看起來我們總是在重複集中、分佈的循環演進過程,但戴爾公司認為,每一次的改變都不是簡單的重複,而是在原有基礎上的提升和發展。

  雲計算時代,企業 IT 戰略重點在不斷地轉移,企業看待雲計算的角度也不再以資源視角,而是更多從應用或者工作負載視角。

  在構建企業的核心數據架構以及釋放數據潛能的過程當中,IT 和 OT 的戰略重點在快速融合,創新理念到業務落地,數據管理到業務安全,全球展望到全球服務,所有這一切都在不斷推動每一家企業去實施新 IT 戰略——從資源平台的打造到創新平台的演進。

  為何需要戴爾科技雲平台?

  戴爾科技集團企業技術戰略架構師總監許良謀表示,隨着雲計算行業發展,一个中大型企業內部存在3-5 朵雲是非常正常的,假如企業客戶把關鍵應用放到公有雲,一定會考慮同時放在兩朵公有雲,再加上生產線私有雲,支持創新業務的測試雲、開發雲等,企業內部有3-5 朵相同或者不同的雲是正常現象。

  以戴爾集團本身為例,戴爾內部有超過 1200 個應用,涵蓋從售前、售後、供應鏈等各個環節,一朵雲解決想要所有的問題是不可能的,所以企業尋求多雲戰略是實際需求推動。

  但多雲同樣帶來困擾,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平解釋道,每家企業的應用和業務流程在不同的時間階段,需要不同的部署方式;每一個雲平台的技術特點不同,決定了它對某些工作負載支持效果好一點,對某些工作支持差一點;此外,多雲形態下的雲計算資源計費,很多用戶發現產生了跟預期偏差較大的情況,尤其是對於網絡資源消耗帶來的費用增長,企業用戶對這方面的估計不足。

  企業難以應付部署在各種雲平台上的工作負載,數據孤島變成了新的雲孤島,數據割裂導致企業在做整體業務規劃、整體戰略實施時徒增困難。

  雷鋒網了解到,今年年初,戴爾科技集團決定整合集團內部所有與雲計算相關的技術和資源,打造一套能夠充分利用各種雲平台技術的落地方案,尤其是 VMware 和戴爾易安信,兩者解決方案深度融合,推出了一個一致性的雲策略——戴爾科技雲平台。

  多雲至簡

  “戴爾科技集團的雲是一朵徹底的混合雲,基於 VMware Cloud Foundation 軟件定義數據中心,開發者無需注意應用所在位置。可以在最合適的位置來運行工作負載”,在一年一度的戴爾科技峰會主論壇演講中,戴爾公司創始人邁克爾·戴爾也着力推廣一致性混合雲。

  多雲至簡是戴爾混合雲解決方案的關鍵詞,看起來“多”和“簡”好像是兩個錯位的反義詞,多雲是企業擁抱雲架構演進的必然過程,至簡表示企業希望混合雲架構帶來價值,卻並不希望帶來額外的複雜。

  從技術視角看,戴爾混合雲解決方案是兩種能力的融合,其一是虛擬化技術,使企業 IT 能夠大規模整合資源,並將資源池化;其二是軟件定義數據中心技術,是把整個數據中心軟件化和敏捷化的關鍵技術。

  “對於一個企業來說,整個平台從資源平台轉型到創新平台,真正的用戶是創新者,創新者根本不用在乎底層平台是什麼技術實現,只要有創新的想法就可以迅速獲取創新所需要的平台”,VMware 大中華區技術部高級總監李剛說道。

  從戴爾混合雲解決方案視角看,不管是基於戴爾科技雲平台結合 VCF 和 VxRail 的方案,還是服務器+存儲三層架構的方案打造 VCF 的平台,戴爾的工作在於推動 VCF 與所有公有雲平台廠商做聯合,即在其他雲廠商的公有雲內部開闢 VMware 雲,這樣不論是數據、技術還是管理都能保持一致性。

  對於已經使用戴爾 EMC 或者 VMware 的企業用戶,保持技術的延續性,使用戴爾混合雲方案是自然的過程,而對其他非戴爾客戶,出於多雲的需求,嘗鮮使用戴爾混合雲方案就有可能轉化為戴爾企業級解決方案的用戶。

  而對戴爾,VMware 雲融於公有雲工作量倍增,戴爾要和不同公有雲平台兼容適配,還涉及到不同私有雲平台,客戶端至簡的代價必然是背後的供應商額外工作量,以戴爾的體量做一致性混合雲平台,也是建立技術和商業壁壘的策略。

  戴爾混合雲的差異化

  同推混合雲概念,戴爾的混合雲和其他雲廠商所強調的混合雲是否有不同?

  雷鋒網了解到,市場出現的所謂混合雲主要分為兩個方向:一種是公有雲廠商做私有雲方案,一家廠商的公私方案整合為混合雲方案;另一種是私有雲廠商開發的產品融合部分公有雲廠商產品,加以整合併推出的混合雲。

  許良謀用中西餐做形象比喻,一些混合雲方案只提供一個菜系,比如山東菜,一些混合雲方案中西餐混着吃,這些混合雲方案都相對封閉,戴爾則希望打造一個“唐人街”——不管是在國內還是國外,家裡還是外出,直接在“唐人街”就可以吃到喜歡的中餐。

  戴爾混合雲是業界支持公有雲平台數量最多的產品,VMware 目前也是全球私有雲環境市場佔有率最高的私有雲方案,這意味着企業客戶可以直接利用戴爾混合雲方案做利舊,保護歷史投資。

  技術支持能力和平台支持數量,以及整體市場佔有率,再加上技術優化細節,成為戴爾的差異化優勢。

  “真正讓用戶能夠擺脫雲孤島,所有的數據、所有的應用和工作負載,無論它的形式上是某個私有雲或者某個公有雲上,實質是在同一個管理平台,這就是戴爾科技集團雲平台的優勢、價值和意義”,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平總結道。

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格力“招親”落定人選 高瓴勝出

  作者:木子松

  【TechWeb】10 月 28 日晚間消息,格力電器公告,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)為最終受讓方。

  公告內容显示,珠海明駿投資成立於 2017 年 5 月,背後實際操盤者是高瓴資本,旗下不同的產品分別出資組成的註冊於橫琴新區的新基金。

  以下是公告全文:

  關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的結果公告

  本公司及董事會全體成員保證信息披露的內容真實、準確、完整,沒有虛假記載、誤導性陳述或重大遺漏。

  珠海格力電器股份有限公司(以下簡稱“格力電器”或“公司”)分別於 2019 年 4 月 1 日、2019 年 4 月 9 日、2019 年 8 月 13 日、2019 年 9 月 3 日披露了《重大事項停牌公告》(公告編號:2019-015)、《關於控股股東擬通過公開徵集受讓方的方式協議轉讓公司部分股權暨復牌的提示性公告》(公告編號: 2019-016)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的公告》(公告編號:2019-052)(以下簡稱“《公開徵集受讓方公告》”)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的進展公告》(公告編號: 2019-057)。

  2019 年 10 月 28 日,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)(以下簡稱“珠海明駿”)為最終受讓方。

  一、最終受讓方的基本情況 

  二、最終受讓方維護管理層穩定的措施及合作方案

  根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應有利於提升上市公司質量,維護公司持續健康發展,且本次受讓申請材料中的受讓意向書要求意向受讓方提出維護管理層穩定的具體措施及未來與管理層合作的具體方案。

  基於上述要求,參与本次公開徵集的兩家意向受讓方珠海明駿投資合夥企業(有限合夥),以及格物厚德股權投資(珠海)合夥企業(有限合夥)與 GENESIS FINANCIAL INVESTMENT COMPANY LIMITED 組成的聯合體均在向格力集團提交的受讓申請材料中提出了維護管理層穩定的具體措施及合作方案。

  鑒於本次公開徵集的最終受讓方確定為珠海明駿,且珠海明駿已通過受讓意向書書面邀請的形式向格力電器管理層提出合作邀請,若格力電器管理層最終接受珠海明駿的邀請,並依據受讓意向書提出的邀請方案展開合作,雙方需在珠海明駿與格力集團簽署本次公開徵集的《股份轉讓協議》前對具體合作方案予以明確並對外披露。 前述合作方案為最終受讓方的單方面邀請,格力電器管理層是否接受最終受讓方的邀請以及雙方最終能否就合作方案達成一致尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

  三、公開徵集後續安排

  根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應自被確定為最終受讓方之日(即本公告發布之日)起 10 個工作日內與格力集團簽訂《股份轉讓協議》,所簽署的《股份轉讓協議》仍須經國有資產監督管理機構及其他有權政府部門批准後方能生效,是否能夠獲得國有資產監督管理機構及其他有權政府部門的批准以及股份轉讓是否能夠最終完成尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

  公司將與格力集團、格力電器管理層保持密切聯繫並根據相關事項進展情況,嚴格按照相關法律、法規的規定及時履行信息披露義務。公司指定的信息披露媒體為《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》、《中國證券報》和巨潮資訊網(www.cninfo.com.cn),敬請廣大投資者謹慎決策,注意投資風險。

  特此公告。

  珠海格力電器股份有限公司

  董事會

  二〇一九年十月二十九日

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