ScalaTest几乎已经成为Scala语言默认的测试框架,而在JVM平台下,无论是否使用Scala进行开发,我认为仍有尝试ScalaTest的必要。这主要源于它提供了多种表达力超强的测试风格,能够满足各种层次的需求包括单元测试、BDD、验收测试、数据驱动测试。正如ScalaTest的创建者Bill Venners所说: A guiding design principle of ScalaTest is that different people on a team should be able look
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
Use .toBe to compare primitive values or to check referential identity of object instances. It calls Object.is to compare values, which is even better for testing than === strict equality operator.
原文地址:https://dzone.com/articles/building-microservices-with-akka-http-a-cdc-approa
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具,主要用在scala,也可以用在java项目,本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
PromQL(Prometheus Query Language)为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
通过上一篇文章,我们已经大致了解怎么使用 Akka,期待细致用法。这篇文章将介绍如何用 Akka-testkit 对 Akka 程序进行测试。 并行程序是最难调试的程序类型之一,因此做好测
1、背景 以前还是学生的时候,有学习一门与测试相关的课程。那个时候,觉得测试就是写 test case,写断言,跑测试,以及查看 test case 的 coverage。整个流程和写法也不是特别难,所以就理所当然地觉得,写测试也不是特别难。 加上之前实际的工作中,也没有太多的写测试的经历,所以当自己需要对组件库补充单元测试的时候,发现并不能照葫芦画瓢来写单测。一时不知道该如何下手,也不知道如何编写有效的单测,人有点懵,于是就比较粗略地研究了一下前端组件单测。 1.1 单测的目的 在频繁的需求变动中可控地保
1. 安装 sbt 打开 terminal,检查 java 版本,安装 sbt: http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装:
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
它类似于 SQL 的语言,但是PromQL表现力非常丰富,并且内置函数很多,在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
由于Scala本身属于JVM下的语言,因此它能够较好地与Java项目融合在一起。在Scala中调用Java库,基本上与在Java中调用Java库的方式是相同的(反过来则未必,必将Java没有Scala中独有的语法糖)。因此,在Scala中可以非常方便地调用Spring Cloud,使其支持Spring Cloud提供的微服务基础设施,例如Eureka、Feign以及Spring Boot等。 不过仍然有几点需要注意,这些方面包括: Maven依赖 Spring的语法 Json的序列化 Maven依赖 在Sc
scala如何解决类型强转问题 scala属于强类型语言,在指定变量类型时必须确定数据类型,即便scala拥有引以为傲的隐式推到,这某些场合也有些有心无力。 例如: java同属强类型
应用层 80/20原则:80%的代码是 纯函数,其余如处理IO,数据库,用户交互等方面的20%的代码也应该尽量轻量级 培养面向表达式的编程思维,培养函数式编程思维 用Actor模型实现并发功能 将更多的 行为 从 类里 移到 更细粒度的 trait中 代码层 坚持写纯函数 习惯将函数作为变量和参数进行传递 重点学习scala的集合类和其API 尽量使用immutable代码,优先使用val和immutable集合 使用Option/Some/None/ 忘记 java null的概念
参考Intellj idea中使用Gradle创建Scala项目 下载安装jdk gradle scala. 创建gradle项目. File->New->Project.. 打开窗口,选择grad
自打接触 Underscore 以来就对其爱不释手,尔后又了解到 Lodash。这两个类库为我们提供了一系列相当不错的跟函数式编程相关的方法。Underscore 以 API 实现简洁著称。Lodash 作为 Underscore 的后继者,除了对 Underscore 现有 API 功能使用上进行扩充外,更是添加了不少令人难忘的 API,在性能上也更为出彩,而且还能根据需要构建自己的子集方法。相较而言,我更亲睐于 Lodash,而且成了日常项目开发的标配。
笔者认为,在研究一个开源项目的之前,看看起依赖管理的文件,比如说 Maven 的 pom.xml 文件,或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。
本文最初发表于 v8.dev(Faster JavaScript calls),基于 CC 3.0 协议分享,由 InfoQ 翻译并发布。
本系列文章主要介绍天猫团队开源的Tangram框架的使用心得和原理,由于Tangram底层基于vlayout,所以也会简单讲解,该系列将按以下大纲进行介绍:
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据,不代表0而是说没有赋值数据,类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因,缺失不是错误、无效,需要对缺失的数据进行必要的技术处理,以便后续的计算、统计。
# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作。 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 3
这是一篇为公司内部”scala热情workshop”活动准备的文章,面向Scala初学者,目的在于帮助大家能尽早就建立起对Scala的整体认识,少走弯路。当然由于水平有限,有些地方可能不准确,不过如果
com.google.common.base Class CharMatcher
Mockito 通过使用 equals() 这种自然的 Java 样式来校验参数值。有时候,当需要有其他一些灵活性的时候,你可能会要求使用参数匹配(argument matchers)。
Pandas是数据分析、机器学习等常用的工具,其中的DataFrame又是最常用的数据类型,对它的操作,不得不熟练。在《跟老齐学Python:数据分析》一书中,对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容,并参考其他文献,专门汇总了合并操作的各种方法。
https://technet.microsoft.com/zh-cn/learning/bb531344.aspx
现在我们有两份数据,一份记录着每天不同玩家购买某道具的时候实际支付的购买金额,另外一份记录着该道具调整售价的日期及对应售价。
在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言(如Python、Perl、R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理。幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具,可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式,请尽管
尽管我在过去 7 年中几乎每天都在写 JavaScript 代码,但不得不承认,我实际上并不是很注意 ES 语言的发布声明。async/await 和 Proxies 之类的主要特性是一回事,但是每年都有稳定的小规模、渐进式的改进在不断涌现,因为总有一些东西需要学习。
以上代码df1应该是3列10行,之后和df2对齐。 对齐操作列名应该匹配,无法对齐的列整列置为NAN。
设计模式(Design Pattern)是软件开发领域的宝贵经验,是多人反复借鉴和广泛应用的代码设计指导。它们是一系列经过分类和归纳的代码组织方法,旨在实现可重用性、可维护性和可理解性。使用设计模式,我们能够编写高质量的代码,使其更易于他人理解,并提供了代码可靠性的保证。
https://github.com/LightSwordSpringBoot/lightsword
接口的改变,是一个需要程序员们必须(虽然很不情愿)接受和处理的普遍问题。程序提供者们修改他们的代码;系统库被修正;各种程序语言以及相关库的发展和进化。
劳埃德银行是一家提供全球性服务的国际性银行。境外账户持有人的税率为 0.03%。 在印度,它提供2种类型的账户,普通和白金。税法不适用于印度账户。 现在离岸账户就匹配不了印度账户了。 所以需要设计出一个账户适配器 AccountAdapter 促使2种不同的账户类型还可以继续一块工作。
... 是 ES6 中的扩展运算符,相当于:push(1, 2, 3); push 方法返回的是该数组的新长度。因此是 3。Array 中的各个方法的返回值都是什么,可以往下看第五个问题。
一般情况下,每个端口只能为一个服务所用,如果复用,会报"port is already in use"
本文实例讲述了PHP设计模式:适配器模式Adapter。分享给大家供大家参考,具体如下:
load data infile 和 select into outfile 是 MySQL 用于导入和导出数据的命令。select into outfile 语句用于将检索出来的数据按格式导出到文件中。load data infile 是将带有格式的数据文件导入到表中。使用 load data infile 的方式插入数据比直接执行 insert 语句插入至少快几十倍。
输入位32bit的一个机器字,按照课本MIPS 指令格式,完成add、sub、lw、sw指令译码,其他指令一律译码成nop指令。输入信号名为Instr_word,对上述四条指令义译码输出信号名为add_op、sub_op、lw_op和sw_op,其余指令一律译码为nop;
TypeScript 开发者可能遇到的一个问题:既要确保表达式匹配某些类型,又要保留该表达式的具体类型。
package yjmyzz import java.io.PrintWriter import java.util.Date import scala.io.Source object ScalaApp02 { def main(args: Array[String]) { tupleDemo println mapDemo println arrayDemo println fileWriteAndRead println(g
rename()方法允许基于一些映射(字典或者系列)或任意函数来重新标记一个轴 参数有 column和index
这篇文章是作者分享的关于构建"简单"分配器的经验。他从构建可以提供4字节对齐和分配内存区块的简单分配器开始。
代码也写了几年了,设计模式处于看了忘,忘了看的状态,最近对设计模式有了点感觉,索性就再学习总结下吧。
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
11 月 1 日,TypeScript 4.9 发布了候选版本 (RC),直到稳定版发布基本上不会有太大变化了,本次带来的更新还是挺有意思的,下面我就跟大家来一起看一下~
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适配器模式(Adapter Pattern):将一个接口转换成客户希望的另一个接口,使接口不兼容的那些类可以一起工作,其别名为包装器(Wrapper)。适配器模式既可以作为类结构型模式,也可以作为对象结构型模式。
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