Java Package 菜鳥快速入門教程

Java Package 菜鳥快速入門教程Java

Python單元測試unittest代碼詳解

Python單元測試unittest代碼詳解前言編寫函數或者類時,還可以為其編寫測試。通過測試,可確定代碼面對各種輸入都能夠按要求的那樣工作。本次我將介紹如何使用Python模組unittest中的工具來測試代碼。測試函數  首先我們先編寫一個簡單的函數,它接受姓、名、和中間名三個參數,並返回完整的姓名:names.pydef get_fullname(firstname,lastname,middel=''): '''建立全名''' if middel:

Java GC演算法 垃圾收集器

Java GC演算法 垃圾收集器GC演算法 垃圾收集器概述垃圾收集 Garbage Collection 通常被稱為“GC”,它誕生於1960年 MIT 的 Lisp 語言,經過半個多世紀,目前已經十分成熟了。jvm 中,程式計數器、虛擬機器棧、本地方法棧都是隨線程而生隨線程而滅,棧幀隨著方法的進入和退出做入棧和出棧操作,實現了自動的記憶體清理,因此,我們的記憶體記憶體回收主要集中於 java

Java鎖機制 synchronized 詳解

Java鎖機制 synchronized 詳解進行多線程編程的時候,需要考慮的是線程間的同步問題。對於共用的資源,需要進行互斥的訪問。在Java中可以使用一些手段來達到線程同步的目的:1. synchronized2. ThreadLocal,執行緒區域變數3.

C++ 類型轉換函式 與 explicit

C++ 類型轉換函式 與 explicit類型轉換函式 與 explicit1. 類型轉換函式在C++中,可以使用建構函式將一個指定類型的資料轉換為類的對象,也可以使用類型轉換函式 (type conversion function)將一個類對象轉換為其他類型的資料。我們直接通過一個簡單的代碼介紹轉換函式:#include <iostream>using namespace std;class Fraction{ public: Fraction(int num,

Python服務端多進程壓測工具

Python服務端多進程壓測工具本文描述一個Python實現的多進程壓測工具,這個壓測工具的特點如下:多進程在大多數情況下,壓測一般適用於IO密集型情境(如提供者並等待返回),在這種情境下多線程多進程的區分並不明顯(詳情請參見GIL相關)。不過一旦出現詞表參數加密、返回內容校正等事情的話,多進程對發送效率的提升還是很明顯的。可以指定發送QPS可以指定發壓的QPS,根據並行度和請求相應時間,可以估算出可發送QPS峰值。例如並行度是10,回應時間是100ms,那麼QPS峰值應該是(1s/100ms

Java控制並發線程數的Semaphore

Java控制並發線程數的SemaphoreSemaphore(訊號量)是用來控制同時訪問特定資源的線程數量,它通過協調各個線程,以保證合理的使用公用資源。以前我都覺得從字面上很難理解Semaphore所表達的含義,只能把它比作是控制流程量的紅綠燈,比如XX馬路要限制流量,只允許同時有一百輛車在這條路上行使,其他的都必須在路口等待,所以前一百輛車會看到綠燈,可以開進這條馬路,後面的車會看到紅燈,不能駛入XX馬路,但是如果前一百輛中有五輛車已經離開了XX馬路,那麼後面就允許有5輛車駛入馬路,這個例子

AWS Lambda已支援用Go語言編寫的無伺服器應用

AWS Lambda已支援用Go語言編寫的無伺服器應用Go語言是亞馬遜最近才在AWS Lambda提供支援的語言之一,其它語言套件括Node.js、Python、Java和C#。為了讓你的Go代碼能夠在AWS上部署,你的代碼首先必須位於一個處理常式 (handler)

Java與C++變數初始化的對比

Java與C++變數初始化的對比Java儘力保證:所有變數在使用前都能得到恰當的初始化①函數/方法局部變數的初始化在C/C++中,變數的初始化還是得依賴於程式員的自覺性。對於函數局部變數,編譯器不會為基本類型賦予預設初始值,新手經常會使用未初始化的指標訪問記憶體,導致程式崩潰。對於類對象,編譯器將使用類的預設建構函式對對象進行初始化。而在Java中,對於方法的局部變數,Java以編譯時間錯誤來保證變數在使用前都能得到恰當的初始化。void f(){ int i ; i ++ ; //

Java事件處理機制深入理解

Java事件處理機制深入理解本文是關於Java事件處理機制的梳理,以及有重點的介紹一些注意點,至於基礎的概念啥的不多贅述。一、Java事件處理機制初步介紹(看圖理解)根據,結合生活實際,可以得知監護人可以有多個,壞人對小孩的操作可以是打,也可以是愛。得出結論:一個事件來源並不代表只有一個事件監聽者,它可以有多個事件監聽者。有過一些基礎的都知道,這裡會涉及一些介面和類啊,自己查,不贅述。最下面會有代碼示範和注釋詳解,感興趣的可以拿來練手。二、Java事件處理機制深入理解1.事件編程步驟:①編寫事件

Makefile編寫入門教程

Makefile編寫入門教程Makefile編寫1. make和Makefile的介紹1.1 make工具利用make工具可以自動完成編譯工作。這些工作包括:如果僅僅修改了某幾個源檔案,則只重新編譯這幾個源檔案;如果某個標頭檔被修改,則重新編譯所有包含該標頭檔的源檔案。利用這種自動編譯可大大簡化開發工作,避免不必要的重新編譯。1.2 Makefilemake工具通過一個稱為Makefile的檔案來完成並自動維護編譯工作。Makefile檔案描述了整個工程的編譯、連結等規則。2.

Linux處理序間通訊(System V) --- 共用記憶體

Linux處理序間通訊(System V) --- 共用記憶體共用記憶體 IPC 原理共用記憶體處理序間通訊機制主要用於實現進程間大量的資料轉送,所示為進程間使用共用記憶體實現大量資料轉送的:共用記憶體是在記憶體中單獨開闢的一段記憶體空間,這段記憶體空間有自己特有的資料結構,包括存取權限、大小和最近訪問的時間等。該資料結構定義如下:from /usr/include/linux/shm.hstruct shmid_ds { struct ipc_perm shm_perm; /

C++ 範本參數個人理解

C++ 範本參數個人理解C++ 範本參數個人理解1. 模板參數C++模板的使用一共有以下幾種情況。函數模板類模板模板參數成員模板而本篇介紹模板參數。模板參數就是模板的參數,我們一般指定為T類型,實際上可以使用任何的名字,例如指定一個Foo的模板參數:temlate<typename Foo>Foo calc(const Foo& a, const Foo& b){ return

Python使用@property裝飾類方法

Python使用@property裝飾類方法Python版本:3.5.2假如我們有一個Student類,並在其中定義了一個score屬性,但是score屬性會被顯露出去,沒辦法檢查參數,導致成績可以隨意更改:stu = Student()stu.score = 9999這顯然是不合邏輯的,為了限制score的範圍,可以通過一個set_score()方法來設定成績,並通過一個get_score()方法來擷取成績,這樣的話,就可以實現參數的檢查:class Student(object):

認識Java中的代理模式

認識Java中的代理模式首先來看一下代理模式的定義:為其他對象提供一種代理以控制對這個對象的訪問。在某些情況下,一個對象不適合或者不能直接引用另一個對象,而代理對象可以在用戶端和目標對象之間起到中介的作用, 其特徵是代理類與委託類有同樣的介面。代理模式是常用的Java設計模式。代理模式能夠在不修改源碼的情況下增強方法,在方法前後增加日誌記錄,許可權管理等功能。表現形式如:在java中,代理模式分成2種:靜態代理模式和動態代理模式;今天我們主要討論的是靜態代理。1

Python實現簡單的負載平衡

Python實現簡單的負載平衡提到分發請求,相信大多數人首先會想到Nginx,Nginx作為一種多功能伺服器,不僅提供了反向

GCC 編譯工具入門教程

GCC 編譯工具入門教程GCC編譯過程和原理淺析1. 什麼是GCCGCC(GNU C Compiler)編譯器的作者是Richard Stallman,也是GNU項目的奠基者。GCC是GNU Compiler Collection的縮寫。最初是作為C語言的編譯器,現在已經支援多種語言了,如C、C++、Java、Pascal、Ada、COBOL語言等。GCC支援多種硬體平台,甚至對Don Knuth設計的MMIX這類不常見的電腦都提供了完善的支援。2. GCC的主要特徵GCC是一個可移植的編譯器,

Linux處理序間通訊(System V) --- 訊息佇列

Linux處理序間通訊(System V) --- 訊息佇列訊息佇列 IPC 原理訊息佇列是訊息的鏈式隊列,如為訊息佇列的模型。整個訊息佇列有兩種類型的資料結構。1.msqid_ds 訊息佇列資料結構:描述整個訊息佇列的屬性,主要包括整個訊息佇列的許可權、擁有者、兩個重要的指標(分別指向訊息佇列的第一個訊息和最後一個訊息)。2.msg

Java多線程編程執行個體—鎖最佳化

Java多線程編程執行個體—鎖最佳化本文並發環境下進行編程時,需要使用鎖機制來同步多線程間的操作,保證共用資源的互斥訪問。加鎖會帶來效能上的損壞,似乎是眾所周知的事情。然而,加鎖本身不會帶來多少的效能消耗,效能主要是線上程的擷取鎖的過程。如果只有一個線程競爭鎖,此時並不存在多線程競爭的情況,那麼JVM會進行最佳化,那麼這時加鎖帶來的效能消耗基本可以忽略。因此,規範加鎖的操作,最佳化鎖的使用方法,避免不必要的線程競爭,不僅可以提高程式效能,也能避免不規範加鎖可能造成線程死結問題,提高程式健壯性。下

Python裝飾器樣本流量分析

Python裝飾器樣本流量分析概述裝飾器本質上是一個Python函數,它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能,裝飾器的傳回值也是一個函數對象。我們要需要一個能測試函數已耗用時間的decorator,可以定義如下:def timer(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() res = func(*args, **kwargs) end_time =

總頁數: 6057 1 .... 80 81 82 83 84 .... 6057 Go to: 前往

Beyond APAC's No.1 Cloud

19.6% IaaS Market Share in Asia Pacific - Gartner IT Service report, 2018

Learn more >

Apsara Conference 2019

The Rise of Data Intelligence, September 25th - 27th, Hangzhou, China

Learn more >

Alibaba Cloud Free Trial

Learn and experience the power of Alibaba Cloud with a free trial worth $300-1200 USD

Learn more >

聯繫我們

該頁面正文內容均來源於網絡整理,並不代表阿里雲官方的觀點,該頁面所提到的產品和服務也與阿里云無關,如果該頁面內容對您造成了困擾,歡迎寫郵件給我們,收到郵件我們將在5個工作日內處理。

如果您發現本社區中有涉嫌抄襲的內容,歡迎發送郵件至: info-contact@alibabacloud.com 進行舉報並提供相關證據,工作人員會在 5 個工作天內聯絡您,一經查實,本站將立刻刪除涉嫌侵權內容。