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Python setup.py entry_points 详解

java 打包 python 命令行工具

一个 Python 软件包中的 setup.py 文件包含这个 Python 包如何打包发布等重要信息。本文主要对这篇博客(https://amir.rachum.com/blog/2017/07/28/python-entry-points/)进行了翻译解读，以解释 Python setup.py 文件中 entry_point 用法。

2022-09-20

1.1K0

Java函数式编程快速入门： Lambda表达式与Stream API

serverless java 编程算法大数据

函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式。它已经有近60年的历史，因其更适合做并行计算，近年来开始受到大数据开发者的广泛关注。Python、JavaScript等当红语言对函数式编程支持都不错，Scala更是以函数式编程的优势在大数据领域攻城略地，即使是老牌的Java为了适应函数式编程，也加大对函数式编程的支持。未来的程序员或多或少都要了解一些函数式编程思想。本文抛开一些数学推理等各类复杂的概念，从使用的角度带领读者入门函数式编程。

2020-02-26

1.2K0

Java/Scala 泛型快速入门教程

java scala 大数据编程算法

泛型（Generics）是强类型编程语言中经常使用的一种技术。很多框架的代码中都会大量使用到泛型，比如在Java中我们经常看到的：

2020-02-26

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聊聊Java/Scala的继承和多态

面向对象编程 java scala

继承和多态是现代编程语言最为重要的概念。继承和多态允许用户将一些概念进行抽象，以达到代码复用的目的。本文用一些例子快速回顾一下Java/Scala的继承和多态。

2020-02-19

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Flink状态管理详解：Keyed State和Operator List State深度解析

大数据编程算法数据结构 java 文件存储

有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能，因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态，然后在新流入数据的基础上不断更新状态。下面的几个场景都需要使用流处理的状态功能：

2020-02-17

3.5K0

Flink进阶教程：数据类型和序列化机制简介

文件存储 java scala apache

几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化：序列化就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象，这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题，在Java和大数据生态圈中，已有不少序列化工具，比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能，比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf，这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。

2020-01-14

2.3K0

Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群

maven java scala spark

上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。

2019-12-26

1.5K0

Python | 加一行注释，让你的程序提速10+倍！numba十分钟上手指南

打包 python java ide

之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。

2019-12-26

6.9K0

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