它提供了按照最佳实践创建新项目的工作流，实现了与开发平台的集成，并可以将产品工件分发给商家。...语言决策回顾 在 Shopify CLI 之前，Theme 开发人员用的是我们的另一个 CLI——ThemeKit。我们从 2014 年 10 月就开始维护它。...从 Ruby 迁移到 Node 在 Shopify 使用的所有编程语言中，Ruby 是大多数开发人员都熟悉的语言，其次是 Node、Go 和 Rust。...我们决定以重写为契机改变这种局面，将所有组件放入同一个存储库 shopify/cli 中。Monorepo 设置允许跨多个包和模板原子地贡献更改。 4....你可能知道的，E2E 以维护麻烦和可能引入古怪行为而闻名。不过，在 CLI 中不会那样，因为这里的设置更简单。执行可以隔离，并将范围限定在测试场景中，防止全局状态泄漏到其他测试中导致它们表现异常。
文件中的Liquid元素充当占位符：当文件中的代码被编译并发送到浏览器时，Liquid替换为安装主题的Shopify商店中的数据。...Liquid代码具有三个主要功能： Objects Tags Filters Objects对象 Liquid对象从Shopify管理员输出数据。...可以在Shopify主题的产品模板中找到{{product.title}} Liquid对象。 当文件中的代码被编译并呈现在Shopify商店的产品页面上时，Liquid对象的输出将是产品的标题。...例如，在服装店中，结果可能是： Awesome T-Shirt 即使Shopify商店中的每个产品都使用相同的模板，模板中的Liquid对象也会根据您正在查看的产品页面输出不同的数据。...Additional filters 访问主题模板 您可以从Shopify管理员的“主题”部分访问主题的Liquid文件： 进入站点后台，找到Online Store > Themes.
后来一步步完成了从网站搭建工具到平台再到生态的过程，打造了一个100亿美金的电子商务王国。...Shopify是如何将他们的产品从单纯的服务网店店主的工具慢慢扩展到对开发者和更大的电子商务社区都有益的产品形态上的？...但是业务还是发展很快，最后Shopify提出了Pod概念，虽然Pod类似于K8s中的Pod但是和这个Pod是两个事情。...Shopify的Pod概念是：Pod是一个独立的Shopify微服务实例，Pod中拥有自己的数据存储，mysql，redis等，同时包含自己的定时任务和ROR服务。...前端系统随着需求越来越多，迭代越来越快，从最开始的JQuery变为了模块化的TypeScript和React。
将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...直接用df1 = df[df["Sales"]>=s]这样的语句就可以完成。 但是这在我们的场景上并不太适用。当然，可以提前遍历一遍把title做成集合再循环遍历，不过这也不是很pythonic。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历，结果是一个(name,subDF)的二元组，name为分组的元素名称，subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName
相比之下，AOP 允许将横切关注点（如安全性、日志记录、事务管理等）从主要业务逻辑中分离出来，并将它们定义为“方面”（Aspect）。...如果该bean引用了其他尚未创建的bean，则Spring将开始创建依赖项，并将其放入第二级缓存中。...如果在创建过程中遇到循环依赖，则Spring将从第二级缓存中获取先前创建的bean实例，并注入当前bean中。最后，当bean创建完成时，它将从第一级缓存中移除并放入第三级缓存中。...这个方法会尝试从二级缓存（earlySingletonObjects）中获取Bean实例，如果找到了则直接返回，否则会继续创建Bean实例并放入二级缓存中。...，并将代理对象放入三级缓存（singletonFactories）中。
Shopify是现存最大的Ruby on Rails代码库之一。它已被超过一千名开发人员使用了十多年。它封装了来自计费商家，管理第三方开发者应用程序，更新产品，处理运输等许多不同功能。...它最初是作为整体构建的，这意味着所有这些不同的功能都构建在相同的代码库中，它们之间没有边界。多年来，这种架构为我们工作，但最终，我们达到了这样一个临界点，即单体monolith的缺点超过了好处。...单体架构可以将应用程序推向极致，因为它易于构建，并允许团队在一开始就非常快速地移动，以便更早地将产品提供给客户。 将整个代码库保存在一个位置并将应用程序部署到一个位置具有许多优点。...为实现这一目标，我们编写了一个工具，在CI期间挂钩到Ruby跟踪点以获得完整的调用图。然后，我们按组件对调用者和被调用者进行排序，仅选择跨组件边界的调用，并将它们发送到Wedge。...我们还想 通过删除意外和循环依赖关系来解开域依赖关系图。实现完全隔离是一项持续的任务，但是Shopify的所有开发人员都在投资，我们已经看到了一些预期的好处。
如第一部分所述，信息时代的三个主要驱动力（数据、云和人工智能）可以统一为一个“网络化”过程，因此本文的其余部分分为三个相应的部分： 数据：组织如何将他们的数据从单独的盒形表格中移出，并进入像拼图一样组合在一起的网络形碎片...，以及这些组织中的人员如何将他们的知识和概念理解作为这些网络的一部分——形状的碎片。...云：组织如何将数据保存在原处并将其“从源头”集成，而不是将其移动到中央位置以由小型中央团队进行工业化清理和集成，以及这种分散式架构如何使数据集成过程民主化一个组织。...例如，假设我们将人们分组到家庭中，按订购的电影类别计算家庭的订单数量，并且当我们随着时间的推移这样做时，我们注意到一个平衡的反馈循环（还记得吗？） 订购的动作片数量和订购的浪漫电影数量之间。...要创建数据插件，我们必须将两部分数据转换为明确建模关系的三部分数据。这不是火箭科学，任何称职的开发人员都可以遍历数据库中的表，并将它们转换为三部分的语句，这些语句组合起来形成一个网络。
对于那些正在启动业务的shopify卖家来说，Spark主题是很好的选择，它跨越了你的愿景和市场之间的差距，将美感和必要性结合在一起，这样你就可以用最小的触角将事情进行下去。...可购物功能 让客户在一张图片中发现多个产品，并通过互动热点链接让他们购物。 特色产品 在一个单一的部分中显示产品页面，这样客户可以快速地将产品添加到他们的购物车中，你可以提高转换率。...特色系列 在一个可调整的网格中展示一个特殊的系列或畅销产品。 特色系列行 展示一个特殊系列或畅销产品的单行旋转木马。...社会证明 展示您在社交媒体上最喜欢的图片，并将它们链接到您的网页上，让您的客户了解您的情况。 问题和答案 在一个全宽的手风琴中添加一个带下拉答案的问题列表。...://deweycrush.com/ Shopify Spark主题是个不错的模板，但是想驾驭它不是很容易，需要合理搭配版块，有时可能需要自己创建一些新的功能模块。
2017 年：Shopify 通过 Shopify 二维码进一步缩小了线上和线下购物的差距。这使得购物者可以用他们的手机摄像头扫描物理商品上的代码，并直接访问商家的在线商店中的商品。...（1）前端部分：Shopify的软件使商家能够轻松地在十几个不同的销售渠道中展示、管理和销售他们的产品，超过三分之二的商家使用两个或者更多的渠道。...（2）后端部分：Shopify的商家可以通过仪表盘跨越多个渠道进行业务管理，包括但不限于管理产品和库存、处理订单和付款、进行订单发货、发现新买家和建立客户关系、采购产品以及获得融资。...由此可见，Shopify的收入已经从订阅费逐渐转向支付佣金。...或许，改变中国电商格局的下一轮剧变就是从它们开始的。就像近两年业内热议的那样，国内庞大的企业服务市场能否孕育出“中国版的Shopify”，无疑是件令人无比期待的事情。
我们： 针对特定商家，优化了 Shopify 客户管理和订单页面的长尾部分的加载时间——其中一个包含 8 万个列表的页面，加载时间从 20 秒左右缩短到 400 毫秒左右。...对于具有多个变种的产品（不同的版本、型号、尺寸、颜色、配置等），现在对它们进行序列化（即为每个变种分配一个唯一 ID）的速度提高了 200 倍。...我们将这些查询从 Shopify 核心代码逻辑中提取到了 Storefront Renderer。这是一件好事，因为过去一年里，Storefront API 的流量显著增加。...将一个用于在线购物网站的后台进程的内存使用量从 3GB 左右减少到了 400MB 左右。这是一个针对开发者体验的重大优化，这对我们来说很重要，因为我们致力于使 Shopify 成为最佳的构建平台。...— Ian Ker-Seymer(一位 Shopify 产品工程师) 为了持续培养这种文化，我们将会继续庆祝并分享这些成就。基础决定上层建筑，我们的文化有助于让这一基础一直做到坚实、敏捷和令人愉悦。
我们优化的基本思路是将所有消费相同结果分区的顶点放入一个ConsumedPartitionGroup，将所有具有相同消费者顶点的结果分区放入一个ConsumedPartitionGroup。...在构建流水线区域的过程中，会出现一个问题：流水线区域之间可能存在循环依赖。当且仅当其所有依赖项都已完成时，才能调度流水线区域。但是，如果有两个相互之间存在循环依赖的流水线区域，就会出现调度死锁。...因此，采用Tarjan 的强连通分量算法来发现区域之间的循环依赖关系，并将它们合并为一个流水线区域。它将遍历拓扑中的所有边。对于 all-to-all 分布模式，边数为 O(n 2）。...图 6 - 如何将 LogicalPipelinedRegion 转换为 ScheduledPipelinedRegions 优化后，构建流水线区域的整体计算复杂度从 O(n 2 )降低到 O(n)。...在我们的实验中，对于包含两个与阻塞的 all-to-all 边相连的顶点的作业，当它们的并行度均为 10K 时，构建流水线区域的时间减少了 99%，从 8,257 ms 减少到 120 ms。
如果该bean引用了其他尚未创建的bean，则Spring将开始创建依赖项，并将其放入第二级缓存中。...如果在创建过程中遇到循环依赖，则Spring将从第二级缓存中获取先前创建的bean实例，并注入当前bean中。最后，当bean创建完成时，它将从第一级缓存中移除并放入第三级缓存中。...这个方法会尝试从二级缓存（earlySingletonObjects）中获取Bean实例，如果找到了则直接返回，否则会继续创建Bean实例并放入二级缓存中。...，并将代理对象放入三级缓存（singletonFactories）中。...具体来说，在Bean的创建过程中，如果发现Bean之间存在相互依赖的情况，则会将正在创建的Bean暂时存放到二级缓存（earlySingletonObjects）中，并在后续的处理中再完成它们的初始化工作
此前他于 2003 年创立了 ReadWriteWeb，并将其打造成为世界上最有影响力的科技新闻网站之一。...在这两款新兴框架中，Remix 是 Next.js 的更直接竞争对手，因为它们都基于 React 库(Astro 是框架无关的，用户不仅可以与 React 一起使用，还可以与 Vue、Svelte 等一起使用...Next.js 和 Remix 有另一个共同点是它们的企业支持。Next.js 由风险投资支持的公司 Vercel 赞助，而 Remix 在 2022 年 10 月被 Shopify 收购。...“2020 年，我们决定接管其余的技术栈，看看我们是否可以搭建一些从端到端更完整的东西，在 React Router 之上构建一个功能齐全的框架，”Jackson 说，“所以这就是 Remix。...Jackson 的观点是，Remix 对新的 React 特性有自己的实现，所以值得开发者检查它们。
Wasm 满足了我们的三大主要技术需求：安全性、性能和灵活性。 安全性 运行不受信任的代码具有极大的风险。从本质上来讲，这些代码不仅难以预测，并且还很有可能对整个 Shopify 平台造成损害。...因此，我们无法在 Wasm 中写入任何恶意代码，只能使用提供的输入端口操作虚拟环境。在这一点上 Wasm 与字节码有所不同，字节码在语法中直接引用了它们希望在其中运行的计算机或操作系统。...Fastly 这家公司为大批量寿命不长且不受信任的模块提供了一个可编程的边缘云平台，让它们可以在尽可能接近发起请求的地方执行请求。...Shopify 中 Wasm 引擎的工作原理流程图 我们将 Lucet 包装在一个管理 I/O 和模块存储的 Rust Web 服务里，并将其称作是 Wasm 引擎。...正因如此，我们最终决定采用静态编译的语言，并将动态语言编译的可能性留待未来。 通过我们的调研发现，Shopify 生态系统中的开发者大多能对 JavaScript 熟练应用。
多线程进程是在多个序列中执行编程指令。因此，除非多个指令被分组在不同的序列中，否则指令不需要等待执行。 为什么Node.js是单线程的？ Node.js是一个单线程的平台。...例如：服务员从1号桌子上接订单并将其传给厨房，然后去2号桌子接订单。...Node.js Web服务器维护一个有限的线程池，为客户端请求提供服务。多个客户端向Node.js服务器发出多个请求。Node.js接收这些请求并将它们放入事件队列中。...Node.js服务器有一个内部组件，称为事件循环(Event Loop)，它是一个无限循环，接收并处理请求。这个事件循环是单线程的，也就是说，事件循环是事件队列的监听器。...基于分支的版本管理，帮助低代码从项目交付走向定制化产品开发 Redis从入门到实践 一节课带你搞懂数据库事务！ Chrome开发者工具使用教程
比如，Shopify 的 Sidekick 可以让用户在平台上采取行动，Discord 的 Clyde 可以让管理员帮忙创建自定义人物，Snap 的 My AI 是一个自定义聊天机器人，可以添加到群聊中并提出建议...模型外部的知识（例如公司员工提供的产品信息或文档）来增强开发人员创建的助手；提供新的 Stateful API 管理上下文； 内置的代码解释器（Code Interpreter），可在沙盒执行环境中编写和运行...这一功能于 3 月份针对 ChatGPT 推出，可以生成图形和图表并处理文件，让使用 Assistants API 创建的助手迭代运行代码来解决代码和数学问题； 改进的函数调用，使助手能够调用开发人员定义的编程函数并将响应合并到他们的消息中...SK团队正在博客里推出系列文章与大家分享我们将Assistants 整合到Semantic kernel中的计划，以及它们如何融入我们的 v1 提案中。...我们将通过插件利用内核中已经注册的现有函数来简化此过程。当您与代理交谈时，我们将为其提供您添加的函数，并在我们从模型获得响应时自动运行它们。
从尾部添加(push)元素，从头部弹出(shift)元素。 具体代码如下： BFS /** * Definition for a binary tree node....queue = temp; // 将下一层节点信息赋值给队列 } return result; }; 总结 本题的难点在于如何将每层的节点放入一个数组中。...当每一层节点刚好遍历完时，队列中所存在的节点刚好就是下一层的所有节点。我们便可以利用这个信息，来通过内层循环处理每一层的节点。 做法就是不断的弹出队头节点，并将节点的值放入cur数组中。...如果当前节点有左右子节点，则继续放入队尾，充当下一层的节点。当遍历完当前层节点时，将cur数组放入结果数组当中。同时需要注意，要将内层循环的子节点放入临时数组中，循环结束后再赋值给队列。...如果不如此做，内层循环就永远不为空，直到遍历完所有的二叉树节点。最后的结果就是一维数组了。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这不是最有效的方法。 glob包将帮助您一次处理多个CSV文件。您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。...: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。
本篇文章所包含的技巧，涵盖从访客正准备离店时意外触发的一个特别折扣优惠，到通过电邮挽留已经将商品加入购物车但却最终放弃付款的顾客。 我们的想法很有趣：在接下来的两周内，每天使用一个技巧。...请确保突出和强调差异，然后询问顾客是否愿意考虑这些升级版的产品。 对商品升级销售来说，两件事至关重要： 1）您想要推销的升级产品一定要和原产品有关联， 2）对您的顾客可接受的价格区间保持敏感。...3 减少购物车弃置 您在流失潜在订单的时候也在损失收益。但别想太多，每家网店都在遭遇同样的问题。 我们对这种现象有充分的研究：顾客在购物车中添置了商品，却在付款时弃置了它们。...正如Shopify关于社交媒体营销的信息图所示，Facebook在由社交媒体引流所来的订单中独占鳌头。 ? 然而，Facebook不仅仅可以作为海量流量的来源。...又或者，准备一封电邮让您的顾客知道他的订单正在处理中，很快就会出货。得知他能很快收货一定会使他开心。 另一个例子：定期发送电邮，让订阅者知悉新的折扣优惠，产品信息，和有趣的公司新闻。
最近，我们决定将 Rust 标准化为我们的系统编程语言。因此，我们正致力于在开发和部署流程中更好地支持 Rust，并帮助 Shopify 工程师开发 Rust 编程方面的专业知识。...希望我们的贡献不仅能使 Rust 在 Shopify 的使用中变得更加高效，而且还能为所有 Rust 开发人员带来改进。 这就是 Shopify 加入 Rust 基金会的原因。...我们希望支持 Rust 优秀的治理模式和“Rust 公地”的维护，并将我们的知识和观点带入到更大的 Rust 对话中。...安全性 Rust 提供了许多让编译器来帮助确保程序正确的工具，包括它们可以安全地管理内存，并且可以“无所畏惧地并行”。...从我们最初的项目中，我们发现与我们评估的其他语言相比，Rust 会在编译时而不是运行时暴露出更多的错误。这促成了 Rust 开发人员经常表达的“有信心部署”情绪。
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