[学习笔记]黑马程序员python教程
文章目录
- 思维导图
- Python基础知识图谱
- 面向对象
- SQL入门和实战
- Python高阶技巧
- 第一阶段
- 第九章:Python异常、模块与包
- 1.9.1异常的捕获
- 1.9.1.1 为什么要捕获异常
- 1.9.1.2 捕获常规的异常
- 1.9.1.3 捕获指定的异常
- 1.9.1.4 捕获多个异常
- 1.9.1.5 捕获全部异常
- 1.9.1.6 异常的else
- 1.9.1.7 异常的finally
- 1.9.2 异常的传递
- 1.9.3 Python模块
- 1.9.3.1 什么是模块
- 1.9.3.2 模块的导入
- 1.9.3.3 自定义模块
- 1.9.4 Python包
- 1.9.4.1 什么是Python包
- 1.9.4.2 导入包
- 1.9.4.3 安装第三方包
- 第十章:数据可视化-折线图可视化
- 1.10.1 json数据格式
- 1.10.2 pyecharts模块
- 1.10.3 数据处理
- 1.10.4 创建折线图
- 第十一章:数据可视化-地图可视化
- 1.11.1 基础地图使用
- 1.11.2 国内疫情地图
- 1.11.3 省级疫情地图-河南省
- 第十二章:数据可视化-动态柱状图
- 1.12.1 基础柱状图
- 1.12.2 基础时间线柱状图
- 1.12.3 GDP动态柱状图绘制
- 1.12.3.1 列表的sort方法
- 1.12.3.2 数据处理
- 第二阶段
- 第一章:面向对象
- 2.1.1 初识对象
- 2.1.2 类的成员方法
- 2.1.3 类和对象
- 2.1.4 构造方法
- 2.1.5 其他内置方法-魔术方法
- 2.1.5.1 __str__字符串方法
- 2.1.5.2 __lt__小于符号比较方法
- 2.1.5.3 __le__小于等于比较符号方法
- 2.1.5.4 __eq__比较运算符实现方法
- 2.1.6 封装
- 2.1.6.1 私有成员
- 2.1.7 继承
- 2.1.7.1 单继承
- 2.1.7.2 多继承
- 2.1.7.3 复写和使用父类成员
- 2.1.8 类型注解
- 2.1.8.1 变量的类型注解
- 2.1.8.2 函数(方法)的类型注解
- 2.1.8.3 Union类型
- 2.1.9 多态
- 2.1.10 综合案例
- 2.1.10.1 要求和数据内容
- 2.1.10.2 需求分析
- 2.1.10.3 文件读取
- 2.1.10.4 数据计算
- 2.1.10.5 可视化开发
- 第二章:SQL入门和实战
- 2.2.1 数据库介绍
- 2.2.1.1 数据库管理系统
- 2.2.1.2 数据库和SQL的关系
- 2.2.2 MySQL的安装
- 2.2.3 MySQL的入门使用
- 2.2.4 SQL基础与DDL
- 2.2.4.1 SQL语法特征
- 2.2.4.2 数据库定义语言-DDL
- 2.2.5 SQL-DML
- 2.2.6 SQL-DQL
- 2.2.7 Python & MySQL
- 2.2.7.1 安装pymysql
- 2.2.7.2 创建到MySQL的数据库链接
- 2.2.7.3 执行非查询性质的SQL语句
- 2.2.7.4 执行查询性质的SQL语句
- 2.2.7.5 数据插入
- 2.2.8 综合案例
- 2.2.8.1 创建表
- 2.2.8.2 实现步骤
- 2.2.8.3 作业
- 第三阶段:PySpark案例实战
- 3.1.1 Spark是什么
- 3.1.2 PySpark
- 3.2 Python高阶技巧
- 3.2.1 闭包
- 3.2.2 装饰器
- 3.2.3 设计模式
- 3.2.3.1 单例模式
- 3.2.3.2 工厂模式
- 3.2.4 多线程
- 3.2.4.1 进程、线程
- 3.2.4.2 并行执行
- 3.2.4.3 多线程编程
- 3.2.5 网络编程
- 3.2.5.1 Socket
- 3.2.5.2 客户端和服务端
- 3.2.5.3 Socket服务端编程
- 3.2.5.4 Socket客户端开发
- 3.2.6 正则表达式
- 3.2.6.1 正则的三个基础方法
- 3.2.6.2 元字符匹配
- 3.2.7 递归
思维导图
Python基础知识图谱
面向对象
SQL入门和实战
Python高阶技巧
第一阶段
第九章:Python异常、模块与包
1.9.1异常的捕获
1.9.1.1 为什么要捕获异常
1.9.1.2 捕获常规的异常
1.9.1.3 捕获指定的异常
e是接受异常信息的变量
1.9.1.4 捕获多个异常
1.9.1.5 捕获全部异常
try:代码
except Exception as e:处理异常
1.9.1.6 异常的else
1.9.1.7 异常的finally
1.9.2 异常的传递
如果异常是在某一层产生,但是没有被catch,那么会继续往上层抛出,此时这一层的后续代码就不会执行。直到异常在某一层被catch,这一层的后续代码能继续执行。
1.9.3 Python模块
1.9.3.1 什么是模块
1.9.3.2 模块的导入
一般不要用from 模块名 import *
,因为这样相当于把模块里的全部代码都导入python程序内,可能会出现重名问题。
1.9.3.3 自定义模块
注意:当导入多个模块时,且模块内有同名功能。当调用这个同名功能时,调用的是后面导入的模块的功能。
- __main__
- __all__变量
指定导入不受__all__影响
1.9.4 Python包
1.9.4.1 什么是Python包
必须有__init__.py文件才是python包
1.9.4.2 导入包
- 方式一:
import 包名.模块名
包名.模块名.功能
from 包名 import 模块名
模块名.功能
from 包名.模块名 import 功能
功能
- 方式二:
必须在__init__.py
文件中添加__all__ = []
,来控制from 包名 import *
允许导入的模块列表
1.9.4.3 安装第三方包
- 如何安装第三方包
pip install 包名
- pip的网络优化
pip默认连接国外的服务器下载包,可以通过命令在国内的镜像服务器下载包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名
pycharm也可以在右下角“解释器设置”中添加新的python包,下载时可以添加option参数来通过国内镜像服务器下载包
第十章:数据可视化-折线图可视化
1.10.1 json数据格式
为了将含中文的python数据转化为json字符串,需要使用参数ensure_ascii为False,表明不使用ascii码进行转化,而把内容直接输出出去,为True,则中文会转化为Unicode的字符
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
1.10.2 pyecharts模块
pyecharts官网:pyecharts.org
pyecharts画廊官网:gallery.pyecharts.org(类似美术的展览会)
全局配置:针对图像进行设置,如标题、图例、工具箱
系列配置:针对具体轴数据进行设置
1.10.3 数据处理
1.10.4 创建折线图
第十一章:数据可视化-地图可视化
1.11.1 基础地图使用
is_piecewise=True表示开始手动校准范围
pieces表示具体的范围是多少
可以通过ab173.com的前端rgb颜色对照表来查看某种颜色对应的16位的颜色代码
1.11.2 国内疫情地图
1.11.3 省级疫情地图-河南省
略
第十二章:数据可视化-动态柱状图
1.12.1 基础柱状图
- 反转柱状图,同时将数值标签放在右边
bar.add_yaxis("GDP", [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis()
1.12.2 基础时间线柱状图
- 设置自动播放
timeline.add_schema(play_interval=1000,is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=True
)
- 时间线设置主题
import pyecharts.globals import ThemeType
timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT}
)
1.12.3 GDP动态柱状图绘制
1.12.3.1 列表的sort方法
1.12.3.2 数据处理
python3.6后,字典是有序的,参考:https://juejin.cn/post/7041433783362387982
由于bar.reversal_axis()
会将从左到右从大到小变成从上到下,从小到大,所以在绘制柱状图之前需要将x_data和y_data都反转一下
from pyecharts.charts import Bar, Timeline
from pyecharts.options import LabelOpts, TitleOpts
from pyecharts.globals import ThemeTypewith open("D:\计算机\Python\黑马程序员python教程\资料\可视化案例数据\动态柱状图数据\\1960-2019全球GDP数据.csv", "r", encoding="GB18030") as f:data_lines = f.readlines()data_lines.pop(0)data_dict = {}
for line in data_lines:line_list = line.split(",")year = int(line_list[0])country = line_list[1]gdp = float(line_list[2])try:data_dict[year].append([country, gdp])except KeyError:data_dict[year] = [[country, gdp]]timeline = Timeline({"theme": ThemeType.LIGHT}
)for year in data_dict:data_dict[year].sort(key = lambda x: x[1], reverse=True)year_data = data_dict[year][:8]x_data = []y_data = []for country_gdp in year_data:x_data.append(country_gdp[0])y_data.append(country_gdp[1] / 1E8)bar = Bar()x_data.reverse()y_data.reverse()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis("GDP(亿)", y_data, label_opts=LabelOpts(position="right"))bar.reversal_axis()bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title=f"{year}年全球前8GDP数据"))timeline.add(bar, str(year))timeline.add_schema(play_interval=1000,is_timeline_show=True,is_auto_play=True,is_loop_play=True
)timeline.render("1960-2019全球GDP前8国家.html")
第二阶段
第一章:面向对象
2.1.1 初识对象
2.1.2 类的成员方法
定义在类内部的函数称之为类的方法
self相当于以后会创建但在定义类时还不存在的对象
2.1.3 类和对象
面向对象编程:设计类,基于类创建对象,由对象做具体的工作
2.1.4 构造方法
2.1.5 其他内置方法-魔术方法
2.1.5.1 __str__字符串方法
2.1.5.2 __lt__小于符号比较方法
2.1.5.3 __le__小于等于比较符号方法
2.1.5.4 __eq__比较运算符实现方法
2.1.6 封装
面向对象包含3大特性:封装、继承、多态
2.1.6.1 私有成员
2.1.7 继承
2.1.7.1 单继承
继承表示:将从父类那里继承(复制)成员变量和成员方法(不含私有)
2.1.7.2 多继承
pass关键字是用来补全语法的
2.1.7.3 复写和使用父类成员
2.1.8 类型注解
2.1.8.1 变量的类型注解
2.1.8.2 函数(方法)的类型注解
- 函数(方法)的形参的类型注解
- 函数(方法)的返回值的类型注解
2.1.8.3 Union类型
2.1.9 多态
2.1.10 综合案例
2.1.10.1 要求和数据内容
2.1.10.2 需求分析
2.1.10.3 文件读取
- data_define.py
"""
数据定义的类
"""class Record:def __init__(self, date, order_id, money, province):self.date = date # 订单日期self.order_id = order_id # 订单IDself.money = money # 订单金额self.province = province # 销售省份def __str__(self):return f"{self.date}, {self.order_id}, {self.money}, {self.province}"
- file_define.py
"""
和文件相关的类定义
"""
import json
from data_define import Record# 先定义一个抽象类用来做顶层设计,确定有哪些功能需要实现
class FileReader:def read_data(self) -> list[Record]:"""读取文件的数据,读到的每一条数据都转换为Record对象,将它们都封装到list内返回即可"""passclass TextFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径# 复写(实现抽象方法)父类的方法def read_data(self) -> list[Record]:with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f:record_list: list[Record] = []for line in f.readlines():line = line.strip() # 消除读取到的每一行数据中的\ndata_list = line.split(",")record = Record(data_list[0], data_list[1], int(data_list[2]), data_list[3])record_list.append(record)return record_listclass JsonFileReader(FileReader):def __init__(self, path):self.path = path # 定义成员变量记录文件的路径def read_data(self) -> list[Record]:with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f:record_list: list[Record] = []for line in f.readlines():data_dict = json.loads(line)record = Record(data_dict['date'], data_dict['order_id'], int(data_dict['money']), data_dict['province'])record_list.append(record)return record_listif __name__ == '__main__':text_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")list1 = text_file_reader.read_data()list2 = json_file_reader.read_data()for l in list1:print(l)for l in list2:print(l)
2.1.10.4 数据计算
- main.py
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Recordtext_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_data# 开始进行数据计算
data_dict = {}
for record in all_data:if record.date in data_dict:data_dict[record.date] += record.moneyelse:data_dict[record.date] = record.money
2.1.10.5 可视化开发
# 可视化图表开发
bar = Bar(init_opts=InitOpts(ThemeType.LIGHT))
bar.add_xaxis(list(data_dict.keys())) # 添加x轴数据
bar.add_yaxis("销售额", list(data_dict.values()), label_opts=LabelOpts(is_show=False))
bar.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="每日销售额")
)bar.render("每日销售额柱状图.html")
第二章:SQL入门和实战
2.2.1 数据库介绍
2.2.1.1 数据库管理系统
2.2.1.2 数据库和SQL的关系
2.2.2 MySQL的安装
mysql的官网:www.mysql.com
略,详细请参考视频
2.2.3 MySQL的入门使用
2.2.4 SQL基础与DDL
2.2.4.1 SQL语法特征
2.2.4.2 数据库定义语言-DDL
- DDL-库管理
# 查看数据库
SHOW DATABASES;
# 使用数据库
USE 数据库名称;
# 创建数据库
CREATE DATABASE 数据库名称 [CHARSET UTF8];
# 删除数据库
DROP DATABASE 数据库名称;
# 查看当前使用的数据库
SELECT DATABASE();
- DDL-表管理
# 查看有哪些表
show tables;
# 删除表
drop table 表名称;
drop table if exists 表名称;
# 创建表
create table 表名称(列名称 列类型,列名称 列类型,......
);
-- 列类型有
int -- 整数
float -- 浮点数
varchar(长度) -- 文本,长度为数字,做最大长度限制
date -- 日期类型
timestamp -- 时间戳类型
2.2.5 SQL-DML
DML-数据操作语言。
- 插入
- 删除
- 更新
2.2.6 SQL-DQL
2.2.7 Python & MySQL
2.2.7.1 安装pymysql
2.2.7.2 创建到MySQL的数据库链接
2.2.7.3 执行非查询性质的SQL语句
cursor = conn.cursor()
conn.select_db("test")
cursor.execute("create table test_pymysql2(id int)")
2.2.7.4 执行查询性质的SQL语句
cursor = conn.cursor()
conn.select_db("world")
cursor.execute("select * from student")
results = cursor.fetchall()
for r in results:print(r)
2.2.7.5 数据插入
- commit提交
- 自动conmmit
2.2.8 综合案例
2.2.8.1 创建表
2.2.8.2 实现步骤
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connectiontext_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_dataconn = Connection(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="xxxxxx",autocommit=True
)cursor = conn.cursor()
conn.select_db("py_sql")
for record in all_data:sql = f"INSERT INTO orders(`order_date`, `order_id`, `money`, `province`) " \f"VALUES ('{record.date}', '{record.order_id}', {record.money}, '{record.province}')"cursor.execute(sql)conn.close()
2.2.8.3 作业
import json
from file_define import FileReader, TextFileReader, JsonFileReader
from data_define import Record
from pymysql import Connectiontext_file_reader = TextFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年1月销售数据.txt")
json_file_reader = JsonFileReader("D:\\计算机\\Python\\黑马程序员python教程\\资料\\数据分析案例\\2011年2月销售数据JSON.txt")jan_data: list[Record] = text_file_reader.read_data()
feb_data: list[Record] = json_file_reader.read_data()
# 将2个月份的数据合并为1个list来存储
all_data: list[Record] = jan_data + feb_dataconn = Connection(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="xxxxxx",autocommit=True
)cursor = conn.cursor()
conn.select_db("py_sql")
sql = f"select * from orders"
cursor.execute(sql)with open("./json.txt", 'a', encoding='utf-8') as f:for line in cursor.fetchall():dict = {}dict['date'] = str(line[0])dict['order_id'] = line[1]dict['money'] = line[2]dict['province'] = line[3]tmp = json.dumps(dict, ensure_ascii=False)f.write(tmp + '\n')conn.close()
第三阶段:PySpark案例实战
3.1.1 Spark是什么
Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。简单来说,Spark是一款分布式计算框架,可以调度成百上千的服务器集群。
3.1.2 PySpark
因为已经学过PySpark了,这里略。
3.2 Python高阶技巧
3.2.1 闭包
-
闭包(函数)
-
在闭包(函数)内修改外部函数的值-nonlocal关键字
-
优缺点
3.2.2 装饰器
装饰器核心思想是:将需要被包装的函数作为参数传递
语法糖:也叫糖衣语法,对语言的功能并没有影响,而是更方便程序员使用
3.2.3 设计模式
3.2.3.1 单例模式
3.2.3.2 工厂模式
3.2.4 多线程
3.2.4.1 进程、线程
进程是系统资源调度的基本单位,线程是系统资源的最小单位
3.2.4.2 并行执行
3.2.4.3 多线程编程
- threading模块
每个Thread类对象就是多线程中的一个线程
把工作封装到函数里,然后传入到target参数
- 具体需求
- 代码实现
- 传参
3.2.5 网络编程
3.2.5.1 Socket
3.2.5.2 客户端和服务端
3.2.5.3 Socket服务端编程
- 实现服务端并结合客户端进行测试
import socket# 创建Socket对象
socket_server = socket.socket()
# 绑定ip地址和端口
socket_server.bind(('localhost', 8888))
# 监听端口
socket_server.listen(1)
# listen方法内接受一个整数传参数,表示接受链接数量
# 等待客户端链接
conn, address = socket_server.accept()
# accpet方法返回的是二元元组(链接对象, 客户端地址信息)
# accpet方法是阻塞方法,等待客户端链接,如果没有链接,就卡在这一行不向下执行
print(f"接收到了客户端的链接,客户端的信息是:{address}")
# 接受客户端信息
data = conn.recv(1024).decode('utf8')
# recv也是阻塞方法,等待客户端发送信息
# recv接受的参数是缓冲区大小,一般给1024即可
# recv方法的返回值是一个字节数组(bytes对象),不是字符串,可以通过decode方法通过utf0编码,将字节数组转换为字符串对象
print(f"客户端发来的消息是:{data}")
# 发送恢复消息
msg = input("请输入你要和客户端回复的消息:")
conn.send(msg.encode('utf8'))
# encode可以将字符串编码为字节数组对象
conn.close()
socket_server.close()
3.2.5.4 Socket客户端开发
3.2.6 正则表达式
3.2.6.1 正则的三个基础方法
- re.match
- re.search
- re.findall
3.2.6.2 元字符匹配
- 单字符匹配
字符串前面带上r的标记,表示字符串中转义字符无效,就是普通字符的意思
- 数量匹配
- 边界匹配
- 分组匹配
- 案例
{}中间别带空格
3.2.7 递归
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前言: 微服务之间通信框架dubbo,使用netty (NIO 模型)完成RPC 接口调用; 1 dubbo 介绍: Apache Dubbo 是一款 RPC 服务开发框架,用于解决微服务架构下的服务治理与通信问题,官方提…...

2023年上半年北京杭州/广州深圳软考中/高级报名入口
软考是全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称软考)项目,是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同组织的国家级考试,既属于国家职业资格考试,又是职称资格考试。 系统集成…...
jupyter notebook配置和使用
简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。 参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33105153 特点 ①编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。 ② 可直接通过浏览器…...

【C++】通过stack、queue、deque理解适配器模式
破镜不能重圆,枯木可以逢春。 文章目录一、stack1.stack的介绍2.stack相关OJ题(巧妙利用stack数据结构的特征)3.stack的模拟实现二、queue1.queue的介绍2.queue的相关OJ题(巧妙利用queue数据结构的特征)3.queue的模拟实…...
Vim 调用外部命令学习笔记
Vim 外部命令集成完全指南 文章目录 Vim 外部命令集成完全指南核心概念理解命令语法解析语法对比 常用外部命令详解文本排序与去重文本筛选与搜索高级 grep 搜索技巧文本替换与编辑字符处理高级文本处理编程语言处理其他实用命令 范围操作示例指定行范围处理复合命令示例 实用技…...

eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明: 想象一下,你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界,里面有虚拟的路由器、交换机、电脑(PC)等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”,它们之间可以互相通信,就像一个封闭的小王国。 但是&#…...

使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...
STM32+rt-thread判断是否联网
一、根据NETDEV_FLAG_INTERNET_UP位判断 static bool is_conncected(void) {struct netdev *dev RT_NULL;dev netdev_get_first_by_flags(NETDEV_FLAG_INTERNET_UP);if (dev RT_NULL){printf("wait netdev internet up...");return false;}else{printf("loc…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...
Java多线程实现之Thread类深度解析
Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?
AI 时代,我们如何理解消费? 作者|王彬 封面|Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时,PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径:信息变得唾手可得,商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...