当前位置: 首页 > news >正文

【python海洋专题二十】subplots_adjust布局调整

上期读取soda,并subplot

但是存在一些不完美,本期修饰

本期内容

subplots_adjust布局调整

1:未调整布局的

图片

2:调整布局

在这里插入图片描述

往期推荐

【python海洋专题一】查看数据nc文件的属性并输出属性到txt文件

【python海洋专题二】读取水深nc文件并水深地形图
【python海洋专题三】图像修饰之画布和坐标轴

【Python海洋专题四】之水深地图图像修饰

【Python海洋专题五】之水深地形图海岸填充

【Python海洋专题六】之Cartopy画地形水深图

【python海洋专题】测试数据

【Python海洋专题七】Cartopy画地形水深图的陆地填充

【python海洋专题八】Cartopy画地形水深图的contourf填充间隔数调整

【python海洋专题九】Cartopy画地形等深线图

【python海洋专题十】Cartopy画特定区域的地形等深线图

【python海洋专题十一】colormap调色

【python海洋专题十二】年平均的南海海表面温度图

【python海洋专题十三】读取多个nc文件画温度季节变化图

【python海洋专题十四】读取多个盐度nc数据画盐度季节变化图

【python海洋专题十五】给colorbar加单位

【python海洋专题十六】对大陆周边的数据进行临近插值

【python海洋专题十七】读取几十年的OHC数据,画四季图

【python海洋专题十八】读取Soda数据,画subplot的海表面高度四季变化图

【python海洋专题十九】找范围的语句进阶版本

参考文献及其在本文中的作用

1:matplotlib之pyplot模块——调整子图布局(subplots_adjust、tight_layout)_tight_layout函数_mighty13的博客-CSDN博客

全文代码

1:# -*- coding: utf-8 -*-
# ---导入数据读取和处理的模块-------
from netCDF4 import Dataset
from pathlib import Path
import xarray as xr
import numpy as np
# ------导入画图相关函数--------
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.ticker as ticker
from cartopy import mpl
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as feature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
from pylab import *
# -----导入颜色包---------
import seaborn as sns
from matplotlib import cm
import palettable
from palettable.cmocean.diverging import Delta_4
from palettable.colorbrewer.sequential import GnBu_9
from palettable.colorbrewer.sequential import Blues_9
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Delta_20
from palettable.scientific.diverging import Roma_20
from palettable.cmocean.diverging import Balance_20
from matplotlib.colors import ListedColormap
#     -------导入插值模块-----
from scipy.interpolate import interp1d  # 引入scipy中的一维插值库
from scipy.interpolate import griddata  # 引入scipy中的二维插值库
from scipy.interpolate import interp2d# ----define reverse_colourmap定义颜色的反向函数----
def reverse_colourmap(cmap, name='my_cmap_r'):reverse = []k = []for key in cmap._segmentdata:k.append(key)channel = cmap._segmentdata[key]data = []for t in channel:data.append((1 - t[0], t[2], t[1]))reverse.append(sorted(data))LinearL = dict(zip(k, reverse))my_cmap_r = mpl.colors.LinearSegmentedColormap(name, LinearL)return my_cmap_r# ---colormap的读取和反向----
cmap01 = Balance_20.mpl_colormap
cmap0 = Blues_9.mpl_colormap
cmap_r = reverse_colourmap(cmap0)
cmap1 = GnBu_9.mpl_colormap
cmap_r1 = reverse_colourmap(cmap1)
cmap2 = Roma_20.mpl_colormap
cmap_r2 = reverse_colourmap(cmap2)
# ---read_data---
f1 = xr.open_dataset(r'E:\data\soda\soda3.12.2_5dy_ocean_reg_2017.nc')
print(f1)
# # 提取经纬度(这样就不需要重复读取)
lat = f1['yt_ocean'].data
lon = f1['xt_ocean'].data
ssh = f1['ssh'].data
time = f1['time'].data
print(time)
# # -------- find scs 's temp-----------
ln1 = np.where(lon >= 100)[0][0]
ln2 = np.where(lon >= 125)[0][0]
la1 = np.where(lat >= 0)[0][0]
la2 = np.where(lat >= 25)[0][0]
# # # 画图网格
lon1 = lon[ln1:ln2]
lat1 = lat[la1:la2]
X, Y = np.meshgrid(lon1, lat1)
ssh_aim = ssh[:, la1:la2, ln1:ln2]
# # ----------对时间维度求平均 得到春夏秋冬的ssh------------------
ssh_spr_mean = np.mean(ssh_aim[2:5, :, :], axis=0)
ssh_sum_mean = np.mean(ssh_aim[5:8, :, :], axis=0)
ssh_atu_mean = np.mean(ssh_aim[8:11, :, :], axis=0)
ssh_win_mean = (ssh_aim[0, :, :]+ssh_aim[1, :, :]+ssh_aim[11, :, :])/3
# # -------------# plot  ------------
scale = '50m'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']  # 设置整体的字体为Times New Roman
fig = plt.figure(dpi=300, figsize=(3, 2), facecolor='w', edgecolor='blue')  # 设置一个画板,将其返还给fig
# 通过subplots_adjust()设置间距配置
fig.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.05, right=0.9, top=0.95, wspace=0.05, hspace=0.1)
# --------第一个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_spr_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第二个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 2, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_sum_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第三个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 3, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_atu_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# --------第四个子图----------
ax = fig.add_subplot(2, 2, 4, projection=ccrs.PlateCarree(central_longitude=180))
ax.set_extent([100, 125, 0, 25], crs=ccrs.PlateCarree())  # 设置显示范围
land = feature.NaturalEarthFeature('physical', 'land', scale, edgecolor='face',facecolor=feature.COLORS['land'])
ax.add_feature(land, facecolor='0.6')
ax.add_feature(feature.COASTLINE.with_scale('50m'), lw=0.3)  # 添加海岸线:关键字lw设置线宽; lifestyle设置线型
cs = ax.contourf(X, Y, ssh_win_mean, extend='both', cmap=cmap_r2, levels=np.linspace(0, 1, 50),transform=ccrs.PlateCarree())  #
# ------color-bar设置------------
cb = plt.colorbar(cs, ax=ax, extend='both', orientation='vertical', ticks=[0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])  #
# cb.set_label('SSH', fontsize=4, color='k')  # 设置color-bar的标签字体及其大小
cb.ax.tick_params(labelsize=4, direction='in', length=1.5, color='k')  # 设置color-bar刻度字体大小。
# --------------添加标题----------------
# ax.set_title('SSH', fontsize=4)
# ------------------利用Formatter格式化刻度标签-----------------
ax.set_xticks(np.arange(100, 126, 5), crs=ccrs.PlateCarree())  # 添加经纬度
ax.set_xticklabels(np.arange(100, 126, 5), fontsize=4)
ax.set_yticks(np.arange(0, 26, 5), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticklabels(np.arange(0, 26, 5), fontsize=4)
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.tick_params(axis='x', top=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 刻度样式
ax.tick_params(axis='y', right=True, which='major', direction='in', length=2, width=0.8, labelsize=4, pad=1,color='k')  # 更改刻度指向为朝内,颜色设置为蓝色
gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=False, xlocs=np.arange(100, 126, 5), ylocs=np.arange(0, 26, 5),linewidth=0.25, linestyle='--', color='k', alpha=0.8)  # 添加网格线
gl.top_labels, gl.bottom_labels, gl.right_labels, gl.left_labels = False, False, False, False
# -------添加子图的大标题--------
plt.suptitle("SSH", x=0.48, y=0.995, fontsize=6, color='red')
plt.savefig('SSH_2.jpg', dpi=600, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1)  # 输出地图,并设置边框空白紧密
plt.show()

相关文章:

【python海洋专题二十】subplots_adjust布局调整

上期读取soda,并subplot 但是存在一些不完美,本期修饰 本期内容 subplots_adjust布局调整 1:未调整布局的 2:调整布局 往期推荐 【python海洋专题一】查看数据nc文件的属性并输出属性到txt文件 【python海洋专题二】读取水深…...

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛,对训练结果有着重要的影响。 初始化学习参数需要注意的规则 不可以将网络中的所有参数初始化为0,也不能全部初始化为同一个值。如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造…...

工厂WMS系统货架位管理:优化仓储效率

货架位管理作为WMS系统中的重要环节,对于提高工厂的仓储效率和精确库存管理至关重要。本文将从多个角度全方位介绍工厂的WMS系统货架位管理,探讨其重要性以及如何优化、应用该系统,提升工厂的仓储效率和运营水平。 1. 优化仓库空间利用&…...

[C++随想录] 继承

继承 继承的引言基类和子类的赋值转换继承中的作用域派生类中的默认成员函数继承与友元继承与静态成员多继承的结构棱形继承的结构棱形虚拟继承的结构继承与组合 继承的引言 概念 继承(inheritance)机制是面向对象程序设计使代码可以 复用的最重要的手段,它允许程序…...

ARM-day9

按键控制小灯、蜂鸣器、风扇&#xff0c;按一次启动&#xff0c;第二次关闭 key_it.c #include "key_it.h"//按键3的配置 void key3_it_config() {//RCC使能GPIOF时钟RCC->MP_AHB4ENSETR | (0x1<<5);GPIOF->MODER & (~(0x3<<16));EXTI->E…...

2386: [余姚2015] 幸运数字(luck)

目录 题目描述 输入 输出 样例输入 样例输出 提示 来源: 代码&#xff1a; 题目描述 今年圣诞节&#xff0c;小明收到了很多礼物&#xff0c;每个礼物上都有一个数字&#xff0c;表示对小明的祝福。可是小明有自己的想法&#xff0c;对小明来说&#xff0c;4或者7的倍数…...

【JUC系列-13】深入理解DelayQueue延迟队列的底层原理

JUC系列整体栏目 内容链接地址【一】深入理解JMM内存模型的底层实现原理https://zhenghuisheng.blog.csdn.net/article/details/132400429【二】深入理解CAS底层原理和基本使用https://blog.csdn.net/zhenghuishengq/article/details/132478786【三】熟练掌握Atomic原子系列基本…...

Leetcode---365周赛

题目列表 2873. 有序三元组中的最大值 I 2874. 有序三元组中的最大值 II 2875. 无限数组的最短子数组 2876. 有向图访问计数 一、有序三元组中的最大值I 看一眼该题的数据范围&#xff0c;直接三层for循环暴力枚举&#xff0c;时间复杂度O(n^3)&#xff0c;代码如下 class…...

Java使用opencv实现人脸识别、人脸比对

1. opencv概述 OpenCV是一个开源的计算机视觉库&#xff0c;它提供了一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法&#xff0c;包括图像读取、显示、滤波、特征检测、目标跟踪等功能。 opencv官网&#xff1a;https://opencv.org/ opencv官网文档&#xff1a;https://docs.opencv.or…...

Redis HyperLogLog的使用

Redis HyperLogLog知识总结 一、简介二、使用 一、简介 Redis HyperLogLog是一种数据结构&#xff0c;用于高效地计算基数&#xff08;集合中唯一元素的数量&#xff09;。它的主要作用是用于在内存中高效地存储和计算大量数据的基数&#xff0c;而无需完全存储所有的数据。Hy…...

Apisix-Ingress服务发现详解

apisix Apache APISIX 是一个基于微服务 API 网关&#xff0c;其不仅可以处理南北向的流量&#xff0c;也可以处理东西向的流量即服务之间的流量。Apache APISIX 集成了控制面板和数据面&#xff0c;与其他 API 网关相比&#xff0c;Apache APISIX 的上游、路由、插件全是动态的…...

spring6-事务

文章目录 1、JdbcTemplate1.1、简介1.2、准备工作1.3、实现CURD①装配 JdbcTemplate②测试增删改功能③查询数据返回对象④查询数据返回list集合⑤查询返回单个的值 2、声明式事务概念2.1、事务基本概念①什么是事务②事务的特性 2.2、编程式事务2.3、声明式事务 3、基于注解的…...

JavaFx学习问题2--音频、视频播放失败情况

文章目录 一、路径注意事项&#xff1a;① 用相对路径的时候别忘了前面的斜杠② uri问题 二、播放不了的问题① 获取的媒体文件路径本身就是不对的② 必须是uri③ 特殊情况 额外收获: 一、路径注意事项&#xff1a; 完整代码如下: import javafx.application.Application; im…...

第55节—— redux-toolkit中的createReducer——了解

一、概念 当我们使用 Redux 开发应用程序时&#xff0c;一个非常重要的概念就是 reducer。一个 reducer 是一个纯函数&#xff0c;它接受先前的状态和一个动作&#xff0c;然后返回一个新状态。每个动作都会引起状态的变化&#xff0c;从而使应用程序状态管理更加清晰和可控。…...

JUC并发编程——JUC并发编程概述及Lock锁(重点)(基于狂神说的学习笔记)

基于bilibili狂神说JUC并发编程视频所做笔记 概述 什么是JUC JUC时java.util工具包中的三个包的简称 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 业务&#xff1a;普通的线程代码中&#xff0c;我们常使用Runnable接口 但Runnable没有返…...

深入了解 Java 中的时间信息定义、转换、比较和操作

1. 简介 在过去的传统Java日期处理中&#xff0c;经常面临着一些问题。比如&#xff0c;java.util.Date和java.util.Calendar在表示日期和时间时存在着一些奇怪的行为&#xff0c;如月份从0开始计数、对日期进行格式化的方式繁琐不直观等。这些问题给开发带来了一定的困扰。 …...

2023年中国智能矿山发展历程及趋势分析:智能矿山健康有序发展[图]

智能矿山系统对矿山生产提质增效的效果已经开始显现&#xff1a;对不合规、有风险的行动进行及时预警&#xff0c;减少安全事故发生概率&#xff0c;避免因停产整顿产生的巨额亏损&#xff1b;精细化管理整个生产流程&#xff0c;避免过往传统粗放的流程导致的浪费&#xff0c;…...

acwing算法基础之基础算法--整数离散化算法

目录 1 知识点2 模板 1 知识点 整个范围很大&#xff0c;但存在的数据点很少。比如从 − 1 0 9 -10^9 −109到 1 0 9 10^9 109&#xff0c;但总共只有 1 0 6 10^6 106个数。 可以采用离散化的思想来做&#xff0c;即将离散的大数值映射成连续的小数值&#xff08;一般是 1 , …...

基于SSM框架的安全教育平台

末尾获取源码 开发语言&#xff1a;Java Java开发工具&#xff1a;JDK1.8 后端框架&#xff1a;SSM 前端&#xff1a;Vue 数据库&#xff1a;MySQL5.7和Navicat管理工具结合 服务器&#xff1a;Tomcat8.5 开发软件&#xff1a;IDEA / Eclipse 是否Maven项目&#xff1a;是 目录…...

Kafka生产者使用案例

1.生产者发送消息的过程 首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程&#xff1a; 1)Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象&#xff0c; ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容&#xff0c;同时还可以指定键和分区。在发送 ProducerRecord 对象前&#xff0c…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)

文章目录 1.什么是Redis&#xff1f;2.为什么要使用redis作为mysql的缓存&#xff1f;3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿&#xff1f;3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

Nuxt.js 中的路由配置详解

Nuxt.js 通过其内置的路由系统简化了应用的路由配置&#xff0c;使得开发者可以轻松地管理页面导航和 URL 结构。路由配置主要涉及页面组件的组织、动态路由的设置以及路由元信息的配置。 自动路由生成 Nuxt.js 会根据 pages 目录下的文件结构自动生成路由配置。每个文件都会对…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用&#xff0c;而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件&#xff0c;通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

css3笔记 (1) 自用

outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size&#xff1a;0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格&#xff…...

Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析

Java求职者面试指南&#xff1a;Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问&#xff08;基础概念问题&#xff09; 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么&#xff1f;它在Spring中起到什么作用&#xff1f; Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...