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Python setup.py entry_points 详解
java
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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。
PP鲁
2022-09-20
1.1K
0
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。
PP鲁
2020-02-26
1.2K
0
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:
PP鲁
2020-02-26
771
0
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。
PP鲁
2020-02-19
840
0
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:
PP鲁
2020-02-17
3.5K
0
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。
PP鲁
2020-01-14
2.3K
0
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。
PP鲁
2019-12-26
1.5K
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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。
PP鲁
2019-12-26
6.9K
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