10萬級顏值數一數二!這款合資三廂車還很好開?

而在SpORT模式下,它的動力輸出變得激進,變速箱的換擋時機更靠後、開起來相當的“沖”。而ECO模式下,變速箱會把發動機的轉速緊緊控制在3000轉以下,動力響應變得遲緩一點。領動的底盤其實還是比較有韌性的,雖然採用后扭力梁式非獨立懸架,但是走爛路時車身沒有太大幅度的彈跳。

主打性價比的韓系車,因為外觀設計常常緊貼着潮流,所以很多85后、90后的朋友,都會更多留意到它們。今天編者就來和大家聊聊,前段時間我試駕過的現代領動!

北京現代 領動

指導價:9.98-15.18萬

首先外觀設計方面,領動是名副其實的目光收割器。中網六邊形的大嘴、流線型的車燈以及車身線條,如果配上檸檬黃、深海藍這兩種車身顏色,是相當前衛、運動的。

而從定價來看,9.98萬的起售價比較低,而編者試駕的是最走量的1.6L+6AT的車型。它的定價為11.18-14.58萬,市面上一般有着5000元左右的優惠。

1.6L自動擋車型採用了缸內直噴的供油方式,最大功率130馬力、最大扭矩157牛米。在功率方面表現不錯。

搭配6擋手自一體變速箱,它提供了ECO/SpORT駕駛模式,主要是通過換擋的時機選擇來決定動力和油耗的表現。

進入到車內,它的內飾給你的感覺是簡潔明了的,按鍵的布局也簡約、常規。而黑色的內飾,也帶有一定運動感。

方向盤的尺寸中等,而多功能按鍵使用起來也是順手拈來。在人機工程學上完善度不錯。

駕駛感受怎樣?

首先,領動的油門調校相當靈敏,起步時轉速提升相當快、提速過程爽快。而在SpORT模式下,它的動力輸出變得激進,變速箱的換擋時機更靠後、開起來相當的“沖”。

而ECO模式下,變速箱會把發動機的轉速緊緊控制在3000轉以下,動力響應變得遲緩一點。

領動的底盤其實還是比較有韌性的,雖然採用后扭力梁式非獨立懸架,但是走爛路時車身沒有太大幅度的彈跳。

只是懸架對於大震動的過濾稍有一點生硬,而對於像減速帶一樣的震動過濾得不錯。

油耗如何?

1.6L自動擋車型車主口碑油耗:7.2L/100km。

1.6L手動擋車型車主口碑油耗:6.8L/100km。

因為自動擋車型採用了缸內直噴等技術,加上變速箱表現不錯,所以油耗也比較的低。

另外,1.6L自動擋車型的百公里加速時間約為11.26秒,屬於中等水平。

競爭對手:

上汽通用別克-英朗

指導價:10.99-15.99萬

英朗和領動也是配置高、性價比給力的車型。不過英朗設計大氣穩重,而領動的設計則比較超前。所以它們針對的消費群體還是有一定差異。

編者語:

領動能滿足很多年輕消費者的需求,設計漂亮、動力夠用、油耗比較經濟。而如果你喜歡這款車,就可以先去4S店試駕一番再作決定。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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比寶馬奧迪要拉風的豪華車型 車主都說拉風到極點?

8AT變速箱在加速過程中順暢而且有強烈的推背感。還有F SpORT版車型的外觀真的很動感、犀利,和朋友那些寶馬、奧迪停在一起時,我的車真的要個性拉風很多。目前行駛里程:我是2015年9月份提車的,現在跑了也有11000公里了。平時跑高速多,在高速行駛平均百公里油耗7。

雷克薩斯-雷克薩斯IS

指導價:36.90-48.00萬

車主:秋名山文太

購買車型:2015款 200t 領先版

裸車價格:35.8萬

車主點評:最滿意的當然就是雷克薩斯的品質還有做工了!特別是內飾部分,它細節縫線工藝可以看出日本工匠精神。外觀不用多說,犀利又運動。車內的隔音也很棒,我特滿意。

比較不滿意的地方是腳剎,因為是進口車的原因,所以性價比和奔馳C級、寶馬3系對比沒有優勢。不過性能相當於對手車型的高功率版了,所以還能接受,買車就要買自己喜歡的!

目前行駛里程:我是今年3月份提車的,到現在行駛了7300公里,平均百公里油耗是9.8L。2.0T+8擋手自一體變速箱效率是不錯的。

車主:Elpacoco

購買車型:2015款 200t F SpORT

裸車價格:35.9萬

車主點評:裝配了2.0T發動機,動力提升油耗卻降低了。8AT變速箱在加速過程中順暢而且有強烈的推背感!

還有F SpORT版車型的外觀真的很動感、犀利,和朋友那些寶馬、奧迪停在一起時,我的車真的要個性拉風很多!

目前行駛里程:我是2015年9月份提車的,現在跑了也有11000公里了。平時跑高速多,在高速行駛平均百公里油耗7.8L,在城市郊區混合路面行駛則為8.4L左右!油耗比較省。

車主:德原朗

購買車型:2015款 200t F SpORT

裸車價格:34.8萬

車主點評:最滿意它騷氣的外觀,显示效果出色的儀錶盤。操控方面,在S模式下方向盤的回饋力度很適中,開起來讓人慾罷不能。跑山的時候會有一點側傾,但是不需要擔心,底盤的支撐性還是相當到位的。

還有紅色的座椅,視覺效果很出色。

中控屏幕尺寸有點小,手套箱的空間也有點小,看來這款進口車還是比較我行我素的!

目前行駛里程:我的IS目前行駛了4800公里,在磨合期,現在平均百公里油耗是10.8L。

編輯點評:

在BBA的一些對手車型給出比較大幅度優惠的現在,雷克薩斯IS的售價則非常堅挺。它的2.0T發動機,最大功率245馬力,並且搭配8AT變速箱的表現出色。在做工、隔音、操控方面都是有較高水準。如果你喜歡它的話,馬上去4S店體驗一番吧。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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扭矩達230牛米!這輛前衛車型有思域、卡羅拉強嗎?

而懸架具有彈性,對於大小震動都做出了不錯的過濾。只是懸挂行程比起兩廂的標緻308S更長,所以過彎時的車身擺動稍大些,不過支撐性已經不錯了。油耗表現如何。1。2T自動擋車型的車主口碑油耗:7。5L/100km。1。2T發動機的排量小,而且變速箱在D擋時的經濟性不錯。

最近有很多粉絲提議我們多聊一下靈活好開的家用轎車,這讓編者想起前段時間試駕過朋友的標緻308 1.2T車型。

標緻308 1.2T車型售價:10.97-13.57萬

308的外觀設計是標緻最新設計語言的縮影,這個設計年輕、時尚,車尾的線條流暢,比較大氣。兩個尾燈之間還採用了黑色裝飾板來點綴,讓它給人一種過目不忘的感覺。

它靈活好開,有駕駛樂趣的同時也給乘客不錯的舒適性,下面我們就來聊聊編者對這款車的感受!

動力總成採用了新穎的1.2T(三缸)渦輪增壓發動機,最大功率136馬力、峰值扭矩還達到了230牛米/1750-3500轉!動力參數漂亮,而編者的朋友買這款車也是衝著這發動機去的。

傳動方面搭配的是6擋手自一體變速箱,而同級別的日系對手,如卡羅拉1.2T車型採用的則是CVT變速箱。

上到車內,前衛的內飾讓年輕人覺得它前衛和很有設計感。尺寸很小的方向盤充滿玩味!

但問題是,儀錶盤的位置設計在中控的頂部,容易出現方向盤頂端擋住部分儀錶盤的情況。這與方向盤的高度調節和駕駛人的身高有關,所以在駕駛前盡量調好方向盤的位置。

駕駛起來,在D擋模式下,它的調校側重於降低油耗,所以總是积極升擋、降擋出現一點點“猶豫”的情況,在市區中代步動力夠用也平順。

而打開運動模式,變速箱的降擋直接乾脆!發動機在1900轉以後的動力爆發比較猛,提速能力強,而且在時速超過100km/h后,再加速能力也不錯,這套動力總成實際的表現已經接近1.8L的自然吸氣發動機了,所以在動力方面不用擔心。

小尺寸方向盤握感出眾,指向性精準,所以轉動起來充滿着玩味。而懸架具有彈性,對於大小震動都做出了不錯的過濾!只是懸挂行程比起兩廂的標緻308S更長,所以過彎時的車身擺動稍大些,不過支撐性已經不錯了!

油耗表現如何?

1.2T自動擋車型的車主口碑油耗:7.5L/100km。

1.2T發動機的排量小,而且變速箱在D擋時的經濟性不錯!所以油耗是較低的。

競爭對手

東風本田-思域

1.0T車型售價:11.59-12.79萬

在駕駛體驗上,標緻308 1.2T車型表現更好、也更有樂趣,而思域的空間表現更佳,不過購買思域的買家大多會選擇1.5T車型,所以兩者在進行着差異化競爭!

一汽豐田-卡羅拉

1.2T車型售價:10.98-14.38萬

卡羅拉採用的1.2T發動機最大功率為116馬力,數據沒有標緻308的漂亮,但是卡羅拉普遍優惠較大、車型選擇豐富,所以性價比較高些。

最後總結:

其實標緻308在駕駛樂趣和舒適性方面達到了不錯的平衡,如果你想要一款開起來有樂趣、不乏味的家用車,它是不錯的選擇。而它的優惠沒有對手車型多,所以性價比不算太高。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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要大,要硬,要安全,才是一輛好車

總結:一直以來,物流用途的商用車輛一味地追求大空間和低排放,注重燃油經濟性和裝載能力的提高卻忽視了一輛汽車最應該擁有的安全性能,而不斷在設計、品質、智能、安全方面超越自身的新全順卻從未被對手超越,擁有好品牌、大空間、高安全的福特新全順,是真正意義上的商用車佼佼者,也是創業者和物流運輸業的絕佳選擇。
老陳是物流公司創始人
因為業務擴本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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SwiftUI – iOS10本地推送通知教程UserNotifications在Swift中的實現方式

簡介

消息推送相信在很多人的眼裡都不陌生了吧?像即時聊天微信,好友發信息給你時會在頂部彈下小窗口提醒你。也像是在影院APP預訂了電影票,在開場前一小時你也會收到提醒。這類推送是需要經過後端發送請求的,需要服務器發送推送請求,又或者使用如極光推送等第三方渠道。

那麼如果我們的APP不需要連網呢?這是不是就不能使用消息推送了?不是的,蘋果還提供給我們本地消息通知服務,即便APP不連網也能使用,功能也很強大可靠。本地時鐘的應用場景很廣泛,例如手機上的時鐘、日曆等。

那麼你知道如何去實現它嗎?這篇文章將告知你答案,同時以兩個小案例作為例子,以便更好地去理解它。

筆者環境

Xcode – Version 11.5 (11E608c)

Swift – version 5.2.4 (swiftlang-1103.0.32.9 clang-1103.0.32.53).

權限獲取

UserNotifications 是 iOS10 推出來的框架,因此你只能在 10 或以上的版本使用它。推送服務和以往一樣,也是需要用戶授權的,當用戶同意后才能正常註冊消息通知,當用戶拒絕時應該引導用戶去打開APP的通知權限。利用requestAuthorization方法彈出並獲取通知權限,接收的參數options是具體的授權選項,一般有彈窗、未讀數量圖標和聲音即可,並在回調閉包中可以獲取授權結果和錯誤。

UNUserNotificationCenter.current().requestAuthorization(options: [.alert, .badge, .sound]) { (status, err) in
    if !status {
    		print("用戶不同意授權通知權限")
        return
    }
}

status 為布爾類型,true 表示用戶同意,false 即拒絕。在此種情況下,我們可以使用彈窗去引導用戶去打開通知權限,需要明確告知用戶打開後有什麼好處,如果關閉會造成什麼影響等等。如果讓用戶手動打開設置,找到APP,為APP開啟權限,這樣未免太過複雜,所幸的是可以通過以下代碼為用戶直接跳轉至該應用的權限設置中心。

guard let url = URL(string: UIApplication.openSettingsURLString) else { return }
if UIApplication.shared.canOpenURL(url) {
    UIApplication.shared.open(url, completionHandler: nil)
}

應彈窗提示用戶,待用戶同意后才跳轉至設置,不然容易引起用戶的不滿心理。

觸發器

本地消息通知一般有以下三種類型的觸發器,它們都是繼承於類UNNotificationTrigger

  1. UNTimeIntervalNotificationTrigger – 在經過特定的時間后觸發本地消息推送;
  2. UNCalendarNotificationTrigger – 在特定的時間點觸發本地消息推送;
  3. UNLocationNotificationTrigger – 在進入或離開特定的地理位置時觸發本地消息推送。

UNTimeIntervalNotificationTrigger

手機上的時鐘用過吧,裏面的計時器功能就可以用UNTimeIntervalNotificationTrigger實現,比如開始計時30分鐘,那麼在計時器完成的時候就是使用通知提醒。

那麼設置在經過特定的時間后觸發本地消息推送,一般都經由以下幾個步驟:

  1. 首先創建UNMutableNotificationContent類,設定標題和內容,如果你有子標題還可以設置子標題,一般很少見到會設置子標題的應用。
  2. 創建觸發器,這裏就是UNTimeIntervalNotificationTrigger,設定執行秒數和是否循環通知。
  3. 創建通知請求UNNotificationRequest,這裏需要指定通知的identifier,內容和觸發器,至於identifier,你可以隨意定義。
  4. 最後將通知請求添加到系統的通知中心UNUserNotificationCenter即可。

例子,創建一個通知,在5秒后執行消息推送。實例代碼展示如下:

let content = UNMutableNotificationContent()
content.title = "添加朋友 對着月亮敲代碼"
//content.subtitle = "子標題"
content.body = "公眾號 gh_6a83a7c19315"
content.badge = 1

let trigger = UNTimeIntervalNotificationTrigger(timeInterval: 5, repeats: false)
let request = UNNotificationRequest(identifier: "Notification", content: content, trigger: trigger)
UNUserNotificationCenter.current().add(request) { err in
    err != nil ? print("添加本地通知錯誤", err!.localizedDescription) : print("添加本地通知成功")
}

有一處小 Tips,UNTimeIntervalNotificationTrigger創建時的repeats選項,如果你設定為循環通知時,即需要每隔N秒觸發一次通知,那麼你必須至少設置為60秒的時間間隔,如若低於60秒,你將會得到這樣一條錯誤。

*** Terminating app due to uncaught exception 'NSInternalInconsistencyException', reason: 'time interval must be at least 60 if repeating'
*** First throw call stack:
(
	0   CoreFoundation                      0x00007fff23c7127e __exceptionPreprocess + 350
	1   libobjc.A.dylib                     0x00007fff513fbb20 objc_exception_throw + 48
	2   CoreFoundation                      0x00007fff23c70ff8 +[NSException raise:format:arguments:] + 88
	3   Foundation                          0x00007fff256e9b51 -[NSAssertionHandler handleFailureInMethod:object:file:lineNumber:description:] + 191
	4   UserNotifications                   0x00007fff2c7dfc7c -[UNTimeIntervalNotificationTrigger _initWithTimeInterval:repeats:] + 277

UNCalendarNotificationTrigger

手機上的日曆用過吧,在新建日程的時候,你可以選擇一個提醒時間,這樣它就會在你設定的提醒時間提醒你,這種情況就很適合用UNCalendarNotificationTrigger去實現。

舉個例子,我們要在每晚7點提醒用戶看公眾號。

let content = UNMutableNotificationContent()
content.title = "添加朋友 對着月亮敲代碼"
//content.subtitle = "子標題"
content.body = "公眾號 gh_6a83a7c19315"
content.badge = 1

let dateComponents = DateComponents(hour: 19) // 1
let trigger = UNCalendarNotificationTrigger(dateMatching: dateComponents, repeats: true) // 2
let request = UNNotificationRequest(identifier: "Notification", content: content, trigger: trigger)
UNUserNotificationCenter.current().add(request) { err in
    err != nil ? print("添加本地通知錯誤", err!.localizedDescription) : print("添加本地通知成功")
}

1 – 創建時間元件,19點即為晚上7點

2 – 創建UNCalendarNotificationTrigger對象,並將dateComponents賦值到dateMatching,repeats為true,重複在每天19點收到通知提醒。

UNLocationNotificationTrigger

這個觸發器不在此篇文章講述,留給你們自己去實現和測試結果。

圖標

還記得剛剛設置的屬性badge嗎,我們設置值為1,這意味着在iPhone桌面上的應用圖標在收到通知時,右上角圓點內所展示的数字就是badge的值。

這個屬性值是applicationIconBadgeNumber,它是UIApplication的屬性,設置為0即為隱藏,默認也是0。

UIApplication.shared.applicationIconBadgeNumber = 0

消息推送回調代理

接收用戶對消息推送的反饋事件,比如說應用在後台收到了通知,用戶點擊了這條通知進入到了APP裏面,我們需要獲取這個事件去做一些處理,比如跳去某個界面,這裏例子不講這麼複雜,只通過簡單地判斷用戶是通過哪個通知進來的。

接收回調代理事件前,需要遵循UNUserNotificationCenterDelegate協議,並設置delegate接收的對象。

extension AppDelegate: UNUserNotificationCenterDelegate {}

UNUserNotificationCenter.current().delegate = self

Swift語言中,可以通過extension擴展類遵循的協議,並在extension

當應用在前台運行時,收到的是這個-userNotificationCenter:willPresentNotification:withCompletionHandler:代理方法。UNNotification對象存儲了傳遞到應用的一些數據,通過此對象可以拿到此條通知關聯的觸發器notification.request.trigger,從而判斷其類型。

func userNotificationCenter(_ center: UNUserNotificationCenter, willPresent notification: UNNotification, withCompletionHandler completionHandler: @escaping (UNNotificationPresentationOptions) -> Void) {
    guard let trigger = notification.request.trigger else { return; }
    if trigger.isKind(of: UNTimeIntervalNotificationTrigger.classForCoder()) {
        print("Notification did receive, Is class UNTimeIntervalNotificationTrigger")
    } else if trigger.isKind(of: UNCalendarNotificationTrigger.classForCoder()) {
        print("Notification did receive, Is class UNCalendarNotificationTrigger")
    }
}

當應用在後台,或者被殺死的狀態下,收到的是這個-userNotificationCenter:didReceiveNotificationResponse:withCompletionHandler:代理方法。此方法接收UNNotificationResponse類型的參數,它裡面包含notification屬性,因此可以參考上面的代碼進行觸發器的判斷。

func userNotificationCenter(_ center: UNUserNotificationCenter, didReceive response: UNNotificationResponse, withCompletionHandler completionHandler: @escaping () -> Void) {
    guard let trigger = response.notification.request.trigger else { return; }
    if trigger.isKind(of: UNTimeIntervalNotificationTrigger.classForCoder()) {
        print("Notification did receive, Is class UNTimeIntervalNotificationTrigger")
    } else if trigger.isKind(of: UNCalendarNotificationTrigger.classForCoder()) {
        print("Notification did receive, Is class UNCalendarNotificationTrigger")
    }
}

總結

  1. 本地通知有三種類型的觸發器,分別是UNTimeIntervalNotificationTrigger、UNCalendarNotificationTrigger和UNLocationNotificationTrigger。
  2. UNTimeIntervalNotificationTrigger在設置循環通知時,所設定的時間隔不能低於60秒,否則會報運行時錯誤。

往期回顧

  1. SwiftUI – 一起來仿寫微信APP之一首頁列表視圖
  2. SwiftUI – 一步一步教你使用UIViewRepresentable封裝網絡加載視圖(UIActivityIndicatorView)

Demo 源碼下載

我已經把 Demo 上傳至 GitHub 上面,項目名字是 SwiftUI-Tutorials,目錄名為GCLocalUserNotification,有需要的朋友可以去下載運行一下,當然你也可以跟着文章去做一遍,這樣更有利於你掌握此方面的知識。

如果本文章對你有幫助,請關注我,你的關注就是我後續寫文章的動力,下期會更精彩噢!

關於作者

博文作者:GarveyCalvin

微博:https://weibo.com/feiyueharia

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Pytest單元測試框架——Pytest+Allure+Jenkins的應用

一、簡介

  pytest+allure+jenkins進行接口測試、生成測試報告、結合jenkins進行集成。

  pytest是python的一種單元測試框架,與python自帶的unittest測試框架類似,但是比unittest框架使用起來更簡潔,效率更高

  allure-pytest是python的一個第三方庫。用於連接pytest和allure,使它們可以配合在一起使用。

  allure-pytest基於pytest的原始執行結果生成適用於allure的json格式結果。該json格式結果可以用於後續適用allure生成html結果。

二、安裝  

  1、安裝pytest,命令行或終端中輸入

1 pip install pytest

  2、安裝allure-pytest,安裝成功

1 pip install allure-pytest

  allure-pytest安裝成功后截圖如下。

  3、下載安裝JDK

  官方下載:https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html

  安裝與配置不作闡述請諒解  

  4、下載安裝Jenkins

  官方下載:https://www.jenkins.io/

  安裝與配置不作闡述請諒解

三、下載Allure並配置

  下載allure並配置

  1、allure官網下載:https://github.com/allure-framework/allure2/releases

  如下圖所示

  2、allure2下載下來是一個zip的壓縮包,我們要解壓至自己的文件目錄下(可解壓放至項目的測試用例下或python安裝目錄下),自己可找到文件即可。

  3、打開allure2目錄,找到bin目錄,複製bin文件目錄, 然後進行環境變量的配置,設置環境變量的目的就是讓系統無論在哪個目錄下都可以運行allure2。

  4、環境變量設置:(桌面——我的電腦——右鍵屬性——高級系統配置——環境變量——系統變量——Path——編輯環境變量——把我們上面複製的目錄路徑新增至環境變量中即可)

  設置環境變量,如下圖所示。

 

  5、配置好后,打開cmd終端,輸入allure,出現以下幫助文檔,就說明配置成功了。

 四、Allure裝飾器描述

  Allure裝飾器

 五、Pytest+Allure的應用

  上述我們講了一些理論的知識,下面我們就來實戰練習一下吧。進一步理解Pytest+allure如何結合應用的。

  1、新建testcase文件夾,用來存放測試用例,新建test_Demo.py文件,作為pytest的具體測試用例文件。在test_Demo.py文件中輸入以下代碼。

 1 # test_Demo.py
 2 # Creator:wuwei
 3 # Date:2020-06-09
 4 
 5 import pytest
 6 import requests
 7 import allure
 8 import sys
 9 sys.dont_write_bytecode = True
10 
11 @allure.epic('測試描述'.center(30, '*'))
12 @allure.feature('測試模塊')
13 @allure.suite('測試套件')
14 class TestPytestOne():
15     @allure.story('用戶故事描述:用例一')
16     @allure.title('測試標題:用例一')
17     @allure.description('測試用例描述:用例一')
18     @allure.testcase('測試用例地址:https://www.baidu.com/')
19     @allure.tag('測試用例標籤:用例一')
20     def test_one(self):
21         print('執行第一個用例')
22         assert 1 == 1
23 
24     @allure.story('用戶故事描述:用例二')
25     @allure.title('測試標題:用例二')
26     @allure.description('測試用例描述:用例二')
27     @allure.testcase('測試用例地址:https://www.sogou.com/')
28     @allure.tag('測試用例標籤:用例二')
29     def test_two(self,action):
30         print('執行第二個用例')
31         assert True == True
32 
33 # pytest運行
34 if __name__ == "__main__":
35     pytest.main(['-s', '-v', 'test_Demo.py', '-q', '--alluredir', '../reports'])

  2、我們再來創建一個conftest.py,conftest用來共享數據及不同層次之間共享使用的文件,測試用例的前置和後置中一般都可以用到的。

 1 # conftest.py
 2 # Creator:wuwei
 3 # Date:2020-06-09
 4 
 5 import pytest
 6 import sys
 7 sys.dont_write_bytecode = True
 8 
 9 @pytest.fixture()
10 def action():
11     print("測試用例開始".center(30, '*'))
12     yield
13     print("測試用例結束".center(30, '*'))

  3、運行test_Demo.py文件,test_Demo文件中已經pytest+allure的結合,可查看allure的運行結果,可看出在根目錄中生成了一個reports文件夾,其中生成了測試報告的json文件,這裏面的json文件可通過allure生成html的測試報告。
  運行test_Demo.py,終端显示如下圖所示。

   生成的Json格式的測試報告,如下圖所示。

   4、使用allure將json文件生成html的測試報告,定位至項目文件根目錄下,運行以下命令,會在項目根目錄下生成一個名為allure_reports的文件夾,用來存放html測試報告。命令下如所示。

1 allure generate reports -o allure_reports/

  成功運行allure,結果如下圖所示。

  項目根目錄下的allure_reports文件,存放的是allure生成的測試報告。可看出文件下有一個HTML文件,可通過Python的編輯器Pycharm來打開該HTML文件(測試報告),或可通過allure命令來打開該HTML,展示HTML測試報告。如下所示。

  測試報告文件,HTML測試報告如下。

  allure命令打開HTML測試報告。命令如下所示。

1 allure open allure_reports/

  如下圖所示。

   打開生成的HTML測試報告如下圖所示。

 六、Pytest+Allure+Jenkins的應用

  1、Jenkins插件網站上下載allure插件最新版本:

    http://mirrors.jenkins-ci.org/plugins/allure-jenkins-plugin/

  2、Jenkins的安裝我已經在Postman+Newman+Git+Jenkins的篇章中講過了,沒看小夥伴可以看一下那篇文章。確認Jenkins服務是否開啟。確認開啟后,在瀏覽器中輸入:http://localhost:8080/,進入Jenkins配置頁面。

  3、http://localhost:8080/,登錄Jenkins的頁面,在管理Jenkins——插件管理——高級中找到上傳插件。將(1)步驟中下載的.hpi的文件上傳至jenkins上。

  上傳安裝好的allure-jenkins-plugin的插件,安裝完成並成功,是藍色圓點显示,因我已經安裝過一次,會提示已經安裝,重啟Jenkins即可生效。(注意:不是關閉瀏覽器重新打開,而是重啟Jenkins服務

  4、全局變量中配置allure路徑與JDK的路徑,

  配置JDK安裝的路徑,如下圖所示。

  配置allure安裝的路徑,如下圖所示。

  5、新建Item,配置構建后的allure測試報告生成。這裏配置Pytest執行完成之後,生成的allure文件所在的目錄位置。

  項目中生成allure的json測試報告的位置。需與下面構建后操作中的Results的Path文件一致。

  構建后操作的allure生成測試報告的配置,如下圖所示

  6、配置構建命令。就是上述在cmd中運行項目時的命令。如下圖所示。

注意:運行后發現有報錯。“Build step ‘Execute Windows batch command’ marked build as failure”,解決方案,在運行項目的命令后添加exit 0。如下圖所示。

  7、修改運行命令后我們再來運行一下。我們可發現運行后,allure裏面沒任務數據。因為我們還沒設置運行的項目路徑。設置工作空間,打開工作空間目錄,將我們的項目複製到jenkins的工作目錄中。

  我們可將代碼傳至GitHub上,在Jenkins中設置相關Github項目的配置,也可進行Jenkins部署。我在Postman+Newman+Git+Jenkins這篇博客里就應用到了。有興趣的可參考看看這篇Jenkins如何Git項目。在這裏我們使用本地項目來部署。

  測試報告無數據因為工作空間裏面沒有項目配置。

  複製項目至Jenkins工作空間的目錄中。

  8、添加項目后,我們再運行一下,藍點則為運行成功,可看到後面已經生成了allure的測試報告了。可直接點擊後面的alluree圖標跳轉至HTML的測試報告。如下圖所示。

  allure生成的HTML測試報告

八、總結

  上述我們聊了下pytest+allure+jenkins如何結合集成一起使用的,本地啟動jenkins,運行項目,調用allure生成測試報告。也簡單的做了一個小Demo。後期我將結合Requests接口測試和seleniumWeb測試應用至具體項目中。

 

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源碼分析 | 手寫mybait-spring核心功能(乾貨好文一次學會工廠bean、類代理、bean註冊的使用)

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn – 匯總系列原創專題文章

沉澱、分享、成長,讓自己和他人都能有所收穫!

一、前言介紹

一個知識點的學習過程基本分為;運行helloworld、熟練使用api、源碼分析、核心專家。在分析mybaits以及mybatis-spring源碼之前,我也只是簡單的使用,因為它好用。但是他是怎麼做的多半是憑自己的經驗去分析,但始終覺得這樣的感覺缺少點什麼,在幾次夙興夜寐,靡有朝矣之後決定徹底的研究一下,之後在去仿照着寫一版核心功能。依次來補全自己的技術棧的空缺。在現在技術知識像爆炸一樣迸發,而我們多半又忙於工作業務開發。就像一個不會修車的老司機,只能一腳油門,一腳剎車的奔波。車速很快,但經不起壞,累覺不愛。好!為了解決這樣問題,也為了錢程似錦(形容錢多的想家裡的棉布一樣),努力!

開動之前先慶祝下我的iPhone4s又活了,還是那麼好用(嗯!有點卡);

二、以往章節

關於mybaits & spring 源碼分析以及demo功能的章節匯總,可以通過下列內容進行系統的學習,同時以下章節會有部分內容涉及到demo版本的mybaits;

  • 源碼分析 | Mybatis接口沒有實現類為什麼可以執行增刪改查
  • 源碼分析 | 像盜墓一樣分析Spring是怎麼初始化xml並註冊bean的
  • 源碼分析 | 基於jdbc實現一個Demo版的Mybatis

三、一碟小菜類代理

往往從最簡單的內容才有抓手。先看一個接口到實現類的使用,在將這部分內容轉換為代理類。

1. 定義一個 IUserDao 接口並實現這個接口類

public interface IUserDao {

    String queryUserInfo();

}

public class UserDao implements IUserDao {

    @Override
    public String queryUserInfo() {
        return "實現類";
    }

}

2. new() 方式實例化

IUserDao userDao = new UserDao();
userDao.queryUserInfo();

這是最簡單的也是最常用的使用方式,new 個對象。

3. proxy 方式實例化

ClassLoader classLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
Class<?>[] classes = {IUserDao.class};
InvocationHandler handler = (proxy, method, args) -> "你被代理了 " + method.getName();

IUserDao userDao = (IUserDao) Proxy.newProxyInstance(classLoader, classes, handler);

String res = userDao.queryUserInfo();
logger.info("測試結果:{}", res);
  • Proxy.newProxyInstance 代理類實例化方式,對應傳入類的參數即可
  • ClassLoader,是這個類加載器,我們可以獲取當前線程的類加載器
  • InvocationHandler 是代理后實際操作方法執行的內容,在這裏可以添加自己業務場景需要的邏輯,在這裏我們只返回方法名

測試結果:

23:20:18.841 [main] INFO  org.itstack.demo.test.ApiTest - 測試結果:你被代理了 queryUserInfo

Process finished with exit code 0

四、盛宴來自Bean工廠

在使用Spring的時候,我們會採用註冊或配置文件的方式,將我們的類交給Spring管理。例如;

<bean id="userDao" class="org.itstack.demo.UserDao" scope="singleton"/>

UserDao是接口IUserDao的實現類,通過上面配置,就可以實例化一個類供我們使用,但如果IUserDao沒有實現類或者我們希望去動態改變他的實現類比如掛載到別的地方(像mybaits一樣),並且是由spring bean工廠管理的,該怎麼做呢?

1. FactoryBean的使用

FactoryBean 在spring起到着二當家的地位,它將近有70多個小弟(實現它的接口定義),那麼它有三個方法;

  • T getObject() throws Exception; 返回bean實例對象
  • Class<?> getObjectType(); 返回實例類類型
  • boolean isSingleton(); 判斷是否單例,單例會放到Spring容器中單實例緩存池中

那麼我們現在就將上面用到的代理類交給spring的FactoryBean進行管理,代碼如下;

ProxyBeanFactory.java & bean工廠實現類

public class ProxyBeanFactory implements FactoryBean<IUserDao> {

    @Override
    public IUserDao getObject() throws Exception {

        ClassLoader classLoader = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
        Class<?>[] classes = {IUserDao.class};
        InvocationHandler handler = (proxy, method, args) -> "你被代理了 " + method.getName();

        return (IUserDao) Proxy.newProxyInstance(classLoader, classes, handler);
    }

    @Override
    public Class<?> getObjectType() {
        return IUserDao.class;
    }

    @Override
    public boolean isSingleton() {
        return true;
    }

}

spring-config.xml & 配置bean類信息

<bean id="userDao" class="org.itstack.demo.bean.ProxyBeanFactory"/>

ApiTest.test_IUserDao() & 單元測試

@Test
public void test_IUserDao() {
    BeanFactory beanFactory = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-config.xml");
    IUserDao userDao = beanFactory.getBean("userDao", IUserDao.class);
    String res = userDao.queryUserInfo();
    logger.info("測試結果:{}", res);
}

測試結果:

一月 20, 2020 23:43:35 上午 org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanDefinitionReader loadBeanDefinitions
信息: Loading XML bean definitions from class path resource [spring-config.xml]
23:43:35.440 [main] INFO  org.itstack.demo.test.ApiTest - 測試結果:你被代理了 queryUserInfo

Process finished with exit code 0

咋樣,神奇不!你的接口都不需要實現類,就被安排的明明白白的。記住這個方法FactoryBean和動態代理。

2. BeanDefinitionRegistryPostProcessor 類註冊

你是否有懷疑過你媳婦把你錢沒收了之後都存放到哪去了,為啥你每次get都那麼費勁,像垃圾回收了一樣,不可達。

好嘞,媳婦那就別想了,研究下你的bean都被註冊到哪了就可以了。在spring的bean管理中,所有的bean最終都會被註冊到類DefaultListableBeanFactory中,接下來我們就主動註冊一個被我們代理了的bean。

RegisterBeanFactory.java & 註冊bean的實現類

public class RegisterBeanFactory implements BeanDefinitionRegistryPostProcessor {

    @Override
    public void postProcessBeanDefinitionRegistry(BeanDefinitionRegistry registry) throws BeansException {

        GenericBeanDefinition beanDefinition = new GenericBeanDefinition();
        beanDefinition.setBeanClass(ProxyBeanFactory.class);

        BeanDefinitionHolder definitionHolder = new BeanDefinitionHolder(beanDefinition, "userDao");
        registry.registerBeanDefinition(definitionHolder.getBeanName(), definitionHolder.getBeanDefinition());
    }

    @Override
    public void postProcessBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory) throws BeansException {
        // left intentionally blank
    }

}
  • 這裏包含4塊主要內容,分別是;
    • 實現BeanDefinitionRegistryPostProcessor.postProcessBeanDefinitionRegistry方法,獲取bean註冊對象
    • 定義bean,GenericBeanDefinition,這裏主要設置了我們的代理類工廠。我們已經測試過他獲取一個代理類
    • 創建bean定義處理類,BeanDefinitionHolder,這裏需要的主要參數;定義bean、bean名稱
    • 最後將我們自己的bean註冊到spring容器中去,registry.registerBeanDefinition()

spring-config.xml & 配置bean類信息

<bean id="userDao" class="org.itstack.demo.bean.RegisterBeanFactory"/>

ApiTest.test_IUserDao() & 單元測試

@Test
public void test_IUserDao() {
    BeanFactory beanFactory = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-config.xml");
    IUserDao userDao = beanFactory.getBean("userDao", IUserDao.class);
    String res = userDao.queryUserInfo();
    logger.info("測試結果:{}", res);
}

測試結果:

信息: Loading XML bean definitions from class path resource [spring-config.xml]
一月 20, 2020 23:42:29 上午 org.springframework.beans.factory.support.DefaultListableBeanFactory registerBeanDefinition
信息: Overriding bean definition for bean 'userDao' with a different definition: replacing [Generic bean: class [org.itstack.demo.bean.RegisterBeanFactory]; scope=; abstract=false; lazyInit=false; autowireMode=1; dependencyCheck=0; autowireCandidate=true; primary=false; factoryBeanName=null; factoryMethodName=null; initMethodName=null; destroyMethodName=null; defined in class path resource [spring-config.xml]] with [Generic bean: class [org.itstack.demo.bean.ProxyBeanFactory]; scope=; abstract=false; lazyInit=false; autowireMode=0; dependencyCheck=0; autowireCandidate=true; primary=false; factoryBeanName=null; factoryMethodName=null; initMethodName=null; destroyMethodName=null]
23:42:29.754 [main] INFO  org.itstack.demo.test.ApiTest - 測試結果:你被代理了 queryUserInfo

Process finished with exit code 0

納尼?是不有一種滿腦子都是騷操作的感覺,自己註冊的bean自己知道在哪了,咋回事了。

五、老闆郎上主食呀(mybaits-spring)

如果通過上面的知識點;代理類、bean工廠、bean註冊,將我們一個沒有實現類的接口安排的明明白白,讓他執行啥就執行啥,那麼你是否可以想到,這個沒有實現類的接口,可以通過我們的折騰,去調用到我們的mybaits呢!

如下圖,通過mybatis使用的配置,我們可以看到數據源DataSource交給SqlSessionFactoryBean,SqlSessionFactoryBean實例化出的SqlSessionFactory,再交給MapperScannerConfigurer。而我們要實現的就是MapperScannerConfigurer這部分;

1. 需要實現哪些核心類

為了更易理解也更易於對照,我們將實現mybatis-spring中的流程核心類,如下;

  • MapperFactoryBean {給每一個沒有實現類的接口都代理一個這樣的類,用於操作數據庫執行crud}
  • MapperScannerConfigurer {掃描包下接口類,免去配置。這樣是上圖中核心配置類}
  • SimpleMetadataReader {這個類完全和mybaits-spring中的類一樣,為了解析class文件。如果你對類加載處理很好奇,可以閱讀我的《用java實現jvm虛擬機》}
  • SqlSessionFactoryBean {這個類核心內容就一件事,將我們寫的demo版的mybaits結合進來}

在分析之前先看下我們實現主食是怎麼食用的,如下;

<bean id="sqlSessionFactory" class="org.itstack.demo.like.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="resource" value="spring/mybatis-config-datasource.xml"/>
</bean>

<bean class="org.itstack.demo.like.spring.MapperScannerConfigurer">
    <!-- 注入sqlSessionFactory -->
    <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"/>
    <!-- 給出需要掃描Dao接口包 -->
    <property name="basePackage" value="org.itstack.demo.dao"/>
</bean>

2. (類介紹)SqlSessionFactoryBean

這類本身比較簡單,主要實現了FactoryBean , InitializingBean用於幫我們處理mybaits核心流程類的加載處理。(關於demo版的mybaits已經在上文中提供學習鏈接)

SqlSessionFactoryBean.java

public class SqlSessionFactoryBean implements FactoryBean<SqlSessionFactory>, InitializingBean {

    private String resource;
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        try (Reader reader = Resources.getResourceAsReader(resource)) {
            this.sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(reader);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public SqlSessionFactory getObject() throws Exception {
        return sqlSessionFactory;
    }

    @Override
    public Class<?> getObjectType() {
        return sqlSessionFactory.getClass();
    }

    @Override
    public boolean isSingleton() {
        return true;
    }

    public void setResource(String resource) {
        this.resource = resource;
    }

}
  • 實現InitializingBean主要用於加載mybatis相關內容;解析xml、構造SqlSession、鏈接數據庫等
  • FactoryBean,這個類我們介紹過,主要三個方法;getObject()、getObjectType()、isSingleton()

3. (類介紹)MapperScannerConfigurer

這類的內容看上去可能有點多,但是核心事情也就是將我們的dao層接口掃描、註冊

public class MapperScannerConfigurer implements BeanDefinitionRegistryPostProcessor {

    private String basePackage;
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    @Override
    public void postProcessBeanDefinitionRegistry(BeanDefinitionRegistry registry) throws BeansException {
        try {
            // classpath*:org/itstack/demo/dao/**/*.class
            String packageSearchPath = "classpath*:" + basePackage.replace('.', '/') + "/**/*.class";

            ResourcePatternResolver resourcePatternResolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
            Resource[] resources = resourcePatternResolver.getResources(packageSearchPath);

            for (Resource resource : resources) {
                MetadataReader metadataReader = new SimpleMetadataReader(resource, ClassUtils.getDefaultClassLoader());

                ScannedGenericBeanDefinition beanDefinition = new ScannedGenericBeanDefinition(metadataReader);
                String beanName = Introspector.decapitalize(ClassUtils.getShortName(beanDefinition.getBeanClassName()));
                
                beanDefinition.setResource(resource);
                beanDefinition.setSource(resource);
                beanDefinition.setScope("singleton");
                beanDefinition.getConstructorArgumentValues().addGenericArgumentValue(beanDefinition.getBeanClassName());
                beanDefinition.getConstructorArgumentValues().addGenericArgumentValue(sqlSessionFactory);
                beanDefinition.setBeanClass(MapperFactoryBean.class);

                BeanDefinitionHolder definitionHolder = new BeanDefinitionHolder(beanDefinition, beanName);
                registry.registerBeanDefinition(beanName, definitionHolder.getBeanDefinition());
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    @Override
    public void postProcessBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory) throws BeansException {
        // left intentionally blank
    }

    public void setBasePackage(String basePackage) {
        this.basePackage = basePackage;
    }

    public void setSqlSessionFactory(SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
        this.sqlSessionFactory = sqlSessionFactory;
    }
}

  • 類的掃描註冊,classpath:org/itstack/demo/dao/**/.class,解析calss文件獲取資源信息;Resource[] resources = resourcePatternResolver.getResources(packageSearchPath);
  • 遍歷Resource,這裏就你的class信息,用於註冊bean。ScannedGenericBeanDefinition
  • 這裡有一點,bean的定義設置時候,是把beanDefinition.setBeanClass(MapperFactoryBean.class);設置進去的。同時在前面給他設置了構造參數。(細細品味)
  • 最後執行註冊registry.registerBeanDefinition(beanName, definitionHolder.getBeanDefinition());

4. (類介紹)MapperFactoryBean

這個類就非常有意思了,因為你所有的dao接口類,實際就是他。他這裏幫你執行你對sql的所有操作的分發處理。為了更加簡化清晰,目前這裏只實現了查詢部分,在mybatis-spring源碼中分別對select、update、insert、delete、其他等做了操作。

public class MapperFactoryBean<T> implements FactoryBean<T> {

    private Class<T> mapperInterface;
    private SqlSessionFactory sqlSessionFactory;

    public MapperFactoryBean(Class<T> mapperInterface, SqlSessionFactory sqlSessionFactory) {
        this.mapperInterface = mapperInterface;
        this.sqlSessionFactory = sqlSessionFactory;
    }

    @Override
    public T getObject() throws Exception {
        InvocationHandler handler = (proxy, method, args) -> {
            System.out.println("你被代理了,執行SQL操作!" + method.getName());
            try {
                SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
                try {
                    return session.selectOne(mapperInterface.getName() + "." + method.getName(), args[0]);
                } finally {
                    session.close();
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }

            return method.getReturnType().newInstance();
        };
        return (T) Proxy.newProxyInstance(Thread.currentThread().getContextClassLoader(), new Class[]{mapperInterface}, handler);
    }

    @Override
    public Class<?> getObjectType() {
        return mapperInterface;
    }

    @Override
    public boolean isSingleton() {
        return true;
    }

}
  • T getObject(),中是一個java代理類的實現,這個代理類對象會被掛到你的注入中。真正調用方法內容時會執行到代理類的實現部分,也就是“你被代理了,執行SQL操作!”

  • InvocationHandler,代理類的實現部分非常簡單,主要開啟SqlSession,並通過固定的key;“org.itstack.demo.dao.IUserDao.queryUserInfoById”執行SQL操作;

    session.selectOne(mapperInterface.getName() + “.” + method.getName(), args[0]);

    <mapper namespace="org.itstack.demo.dao.IUserDao">
    
    	<select id="queryUserInfoById" parameterType="java.lang.Long" resultType="org.itstack.demo.po.User">
    		SELECT id, name, age, createTime, updateTime
    		FROM user
    		where id = #{id}
    	</select>
    	
    </mapper>
    
  • 最終返回了執行結果,關於查詢到結果信息會反射操作成對象類,這部分內容可以遇到demo版本的mybatis

六、倒滿走一個

好!到這一切開發內容就完成了,測試走一個。

mybatis-config-datasource.xml & 數據源配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">

<configuration>
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
                <property name="url" value="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/itstack_demo_ddd?useUnicode=true"/>
                <property name="username" value="root"/>
                <property name="password" value="123456"/>
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>

    <mappers>
        <mapper resource="mapper/User_Mapper.xml"/>
        <mapper resource="mapper/School_Mapper.xml"/>
    </mappers>

</configuration>

test-config.xml & 配置xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd     http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd"
       default-autowire="byName">
    <context:component-scan base-package="org.itstack"/>

    <aop:aspectj-autoproxy/>

    <bean id="sqlSessionFactory" class="org.itstack.demo.like.spring.SqlSessionFactoryBean">
        <property name="resource" value="spring/mybatis-config-datasource.xml"/>
    </bean>

    <bean class="org.itstack.demo.like.spring.MapperScannerConfigurer">
        <!-- 注入sqlSessionFactory -->
        <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"/>
        <!-- 給出需要掃描Dao接口包 -->
        <property name="basePackage" value="org.itstack.demo.dao"/>
    </bean>

</beans>

SpringTest.java & 單元測試

public class SpringTest {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SpringTest.class);

    @Test
    public void test_ClassPathXmlApplicationContext() {
        BeanFactory beanFactory = new ClassPathXmlApplicationContext("test-config.xml");
        IUserDao userDao = beanFactory.getBean("IUserDao", IUserDao.class);
        User user = userDao.queryUserInfoById(1L);
        logger.info("測試結果:{}", JSON.toJSONString(user));
    }

}

測試結果;

一月 20, 2020 23:51:43 上午 org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext prepareRefresh
信息: Refreshing org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext@30b8a058: startup date [Mon Jan 20 23:51:43 CST 2020]; root of context hierarchy
一月 20, 2020 23:51:43 上午 org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanDefinitionReader loadBeanDefinitions
信息: Loading XML bean definitions from class path resource [test-config.xml]
你被代理了,執行SQL操作!queryUserInfoById
2020-01-20 23:51:45.592 [main] INFO  org.itstack.demo.SpringTest[26] - 測試結果:{"age":18,"createTime":1576944000000,"id":1,"name":"水水","updateTime":1576944000000}

Process finished with exit code 0

酒乾熱火笑紅塵,春秋幾載年輪,不問。回首皆是Spring!Gun!變心!你被代理了!

七、綜上總結

  • 通過這些核心關鍵類的實現;SqlSessionFactoryBean、MapperScannerConfigurer、SqlSessionFactoryBean,我們將spring與mybaits集合起來使用,解決了沒有實現類的接口怎麼處理數據庫CRUD操作
  • 那麼這個知識點可以用到哪裡,不要只想着面試!在我們業務開發中是不會有很多其他數據源操作,比如ES、Hadoop、數據中心等等,包括自建。那麼我們就可以做成一套統一數據源處理服務,以優化服務開發效率
  • 由於這次工程類是在itstack-demo-code-mybatis中繼續開發,如果需要獲取源碼可以關注公眾號:bugstack蟲洞棧,回復:源碼分析

八、推薦閱讀

  • 這麼折騰學習畢業進大廠不是問題
  • 工作兩年簡歷寫的差教你優化
  • 講一下我自己的學習路線,給你一些參考
  • 基於Springboot的中間件開發,了解一下

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變分(圖)自編碼器不能直接應用於下游任務(GAE, VGAE, AE, VAE and SAE)

    自編碼器是無監督學習領域中一個非常重要的工具。最近由於圖神經網絡的興起,圖自編碼器得到了廣泛的關注。筆者最近在做相關的工作,對科研工作中經常遇到的:自編碼器(AE),變分自編碼器(VAE),圖自編碼器(GAE)和圖變分自編碼器(VGAE)進行了總結。如有不對之處,請多多指正。
    另外,我必須要強調的一點是:很多文章在比較中將自編碼器和變分自編碼器視為一類,我個人認為,這二者的思想完全不同。自編碼器的目的不是為了得到latent representation(中間層),而是為了生成新的樣本。我自己的實驗得出的結論是,變分自編碼器和變分圖自編碼器生成的中間層不能直接用來做下游任務(聚類、分類等),這是一個坑。

自編碼器(AE)

    在解釋圖自編碼器之前,首先理解下什麼是自編碼器。自編碼器的思路來源於傳統的PCA,其目的可以理解為非線性降維。我們知道在傳統的PCA中,學習器學得一個子空間矩陣,將原始數據投影到一個低維子空間,從未達到數據降維的目的。自編碼器則是利用神經網絡將數據逐層降維,每層神經網絡之間的激活函數就起到了將”線性”轉化為”非線性”的作用。自編碼器的網絡結構可以是對稱的也可以是非對稱的。我們下面以一個簡單的四層對稱的自編碼器為例,全文代碼見最後。
   (嚴格的自編碼器是只有一個隱藏層,但是我在這裏做了個拓展,其最大的區別就是隱藏層以及神經元數量的多少,理解一個,其它的都就理解了。)

圖自編碼器(GAE)

    圖自編碼器和自編碼器最大的區別有兩點:一是圖自編碼器在encoder過程中使用了一個 \(n*n\) 的卷積核;另一個是圖自編碼器沒有數據解碼部分,轉而代之的是圖解碼(graph decoder),具體實現是前後鄰接矩陣的變化做loss。
   圖自編碼器可以像自編碼器那樣用來生成隱向量,也可以用來做鏈路預測(應用於推薦任務)。

變分自編碼器(VAE)

   變分自編碼是讓中間層Z服從一個分佈。這樣我們想要生成一個新的樣本的時候,就可以直接在特定分佈中隨機抽取一個樣本。另外,我初學時遇到的疑惑,就是中間層是怎麼符合分佈的。我的理解是:
      輸入樣本:\(\mathbf{X \in \mathcal{R}^{n * d}}\)
      中間層 :\(\mathbf{Z \in \mathcal{R}^{n * m}}\)
   所謂的正態分佈是讓\(Z\)的每一行\(z_i\)符合正態分佈,這樣才能隨機從正態分佈中抽一個新的\(z_i\)出來。但是正是這個原因,我認為\(Z\)不能直接用來處理下游任務(分類、聚類),我自己的實驗確實效果不好。

變分圖自編碼器(VGAE)

    如果你理解了變分比編碼器和圖自編碼器,那麼變分圖自編碼器你也就能理解了。第一個改動就是在VAE的基礎上把encoder過程換成了GCN的卷積過程,另一個改動就是把decoder過程換成了圖decoder過程。同樣生成的中間層隱向量不能直接應用下游任務。
   數據集和下游任務的代碼見: https://github.com/zyx423/GAE-and-VGAE.git

全文代碼如下:

class myAE(torch.nn.Module):
     
    def __init__(self, d_0, d_1, d_2, d_3, d_4):
        super(myAE, self).__init__()
        // 這裏的d0, d_1, d_2, d_3, d_4對應四層神經網絡的維度
    
        self.conv1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_0, d_1, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )

        self.conv2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )

        self.conv3 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_2, d_3, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )

        self.conv4 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_3, d_4, bias=False),
            torch.nn.Sigmoid()
        )
    def Encoder(self, H_0):
        H_1 = self.conv1(H_0)
        H_2 = self.conv2(H_1)
        return H_2

    def Decoder(self, H_2):
        H_3 = self.conv3(H_2)
        H_4 = self.conv4(H_3)
        return H_4

    def forward(self, H_0):
        Latent_Representation = self.Encoder(H_0)
        Features_Reconstrction = self.Decoder(Latent_Representation)
        return Latent_Representation, Features_Reconstrction

class myGAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_0, d_1, d_2):
        super(myGAE, self).__init__()

        self.gconv1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_0, d_1, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )
        self.gconv1[0].weight.data = get_weight_initial(d_1, d_0)

        self.gconv2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False)
        )
        self.gconv2[0].weight.data = get_weight_initial(d_2, d_1)

    def Encoder(self, Adjacency_Modified, H_0):
        H_1 = self.gconv1(torch.matmul(Adjacency_Modified, H_0))
        H_2 = self.gconv2(torch.matmul(Adjacency_Modified, H_1))
        return H_2

    def Graph_Decoder(self, H_2):
        graph_re = Graph_Construction(H_2)
        Graph_Reconstruction = graph_re.Middle()
        return Graph_Reconstruction


    def forward(self, Adjacency_Modified, H_0):
        Latent_Representation = self.Encoder(Adjacency_Modified, H_0)
        Graph_Reconstruction = self.Graph_Decoder(Latent_Representation)
        return Graph_Reconstruction, Latent_Representation

class myVAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_0, d_1, d_2, d_3, d_4, bias=False):
        super(myVAE, self).__init__()

        self.conv1 = torch.nn.Sequential\
        (
            torch.nn.Linear(d_0, d_1, bias= False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )

        # VAE有兩個encoder,一個用來學均值,一個用來學方差
        self.conv2_mean = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False)

        )
        self.conv2_std = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False)
        )
        self.conv3 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_2, d_3, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=False)
        )
        self.conv4 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_3, d_4, bias=False),
            torch.nn.Sigmoid()
        )

    def Encoder(self, H_0):
        H_1 = self.conv1(H_0)
        H_2_mean = self.conv2_mean(H_1)
        H_2_std = self.conv2_std(H_1)
        return H_2_mean, H_2_std

    def Reparametrization(self, H_2_mean, H_2_std):
        # sigma = 0.5*exp(log(sigma^2))= 0.5*exp(log(var))
        std = 0.5 * torch.exp(H_2_std)
        # N(mu, std^2) = N(0, 1) * std + mu。
        # 數理統計中的正態分佈方差,剛學過, std是方差。
        # torch.randn 生成正態分佈
        Latent_Representation = torch.randn(std.size()) * std + H_2_mean
        return Latent_Representation

    # 解碼隱變量
    def Decoder(self, Latent_Representation):
        H_3 = self.conv3(Latent_Representation)
        Features_Reconstruction = self.conv4(H_3)
        return Features_Reconstruction

    # 計算重構值和隱變量z的分佈參數
    def forward(self, H_0):
        H_2_mean, H_2_std = self.Encoder(H_0)
        Latent_Representation = self.Reparametrization(H_2_mean, H_2_std)
        Features_Reconstruction = self.Decoder(Latent_Representation)
        return Latent_Representation, Features_Reconstruction, H_2_mean, H_2_std

class myVGAE(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_0, d_1, d_2):
        super(myVGAE, self).__init__()

        self.gconv1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_0, d_1, bias=False),
            torch.nn.ReLU(inplace=True)
        )
        # self.gconv1[0].weight.data = get_weight_initial(d_1, d_0)

        self.gconv2_mean = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False)
        )
        # self.gconv2_mean[0].weight.data = get_weight_initial(d_2, d_1)

        self.gconv2_std = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(d_1, d_2, bias=False)
        )
        # self.gconv2_std[0].weight.data = get_weight_initial(d_2, d_1)

    def Encoder(self, Adjacency_Modified, H_0):
        H_1 = self.gconv1(torch.matmul(Adjacency_Modified, H_0))
        H_2_mean = self.gconv2_mean(torch.matmul(Adjacency_Modified, H_1))
        H_2_std = self.gconv2_std(torch.matmul(Adjacency_Modified, H_1))
        return H_2_mean, H_2_std

    def Reparametrization(self, H_2_mean, H_2_std):

        # sigma = 0.5*exp(log(sigma^2))= 0.5*exp(log(var))
        std = 0.5 * torch.exp(H_2_std)
        # N(mu, std^2) = N(0, 1) * std + mu。
        # 數理統計中的正態分佈方差,剛學過, std是方差。
        # torch.randn 生成正態分佈
        Latent_Representation = torch.randn(std.size()) * std + H_2_mean
        return Latent_Representation

    # 解碼隱變量
    def Graph_Decoder(self, Latent_Representation):
        graph_re = Graph_Construction(Latent_Representation)
        Graph_Reconstruction = graph_re.Middle()
        return Graph_Reconstruction

    def forward(self, Adjacency_Modified, H_0):
        H_2_mean, H_2_std = self.Encoder(Adjacency_Modified, H_0)
        Latent_Representation = self.Reparametrization(H_2_mean, H_2_std)
        Graph_Reconstruction = self.Graph_Decoder(Latent_Representation)
        return Latent_Representation, Graph_Reconstruction, H_2_mean, H_2_std

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Python3 源碼閱讀-深入了解Python GIL

今日得到: 三人行,必有我師焉,擇其善者而從之,其不善者而改之。

現在已經是2020年了,而在2010年的時候,大佬David Beazley就做了講座講解Python GIL的設計相關問題,10年間相信也在不斷改善和優化,但是並沒有將GIL從CPython中移除,可想而知,GIL已經深入CPython,難以移除。就目前來看,工作中常用的還是協程,多線程來處理高併發的I/O密集型任務。CPU密集型的大型計算可以用其他語言來實現。

1. GIL

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.) —– Global Interpreter Lock

為了防止多線程共享內存出現競態問題,設置的防止多線程併發執行機器碼的一個Mutex。

2. python32 之前-基於opcode數量的調度方式

在python3.2版本之前,定義了一個tick計數器,表示當前線程在釋放gil之前連續執行的多少個字節碼(實際上有部分執行較快的字節碼並不會被計入計數器)。如果當前的線程正在執行一個 CPU 密集型的任務, 它會在 tick 計數器到達 100 之後就釋放 gil, 給其他線程一個獲得 gil 的機會。

(圖片來自 Understanding the Python GIL(youtube))

以opcode個數為基準來計數,如果有些opcode代碼複雜耗時較長,一些耗時較短,會導致同樣的100個tick,一些線程的執行時間總是執行的比另一些長。是不公平的調度策略。

(圖片來自Understanding-the-python-gil)

如果當前的線程正在執行一個 IO密集型的 的任務, 你執行 sleep/recv/send(...etc) 這些會阻塞的系統調用時, 即使 tick 計數器的值還沒到 100, gil 也會被主動地釋放。至於下次該執行哪一個線程這個是操作系統層面的,線程調度算法優先級調度,開發者沒辦法控制。

在多核機器上, 如果兩個線程都在執行 CPU 密集型的任務, 操作系統有可能讓這兩個線程在不同的核心上運行, 也許會出現以下的情況, 當一個擁有了 gil 的線程在一個核心上執行 100 次 tick 的過程中, 在另一個核心上運行的線程頻繁的進行搶佔 gil, 搶佔失敗的循環, 導致 CPU 瞎忙影響性能。 如下圖:綠色部分表示該線程在運行,且在執行有用的計算,紅色部分為線程被調度喚醒,但是無法獲取GIL導致無法進行有效運算等待的時間。

由圖可見,GIL的存在導致多線程無法很好的利用多核CPU的併發處理能力。

3. python3.2 之後-基於時間片的切換

由於在多核機器下可能導致性能下降, gil的實現在python3.2之後做了一些優化 。python在初始化解釋器的時候就會初始化一個gil,並設置一個DEFAULT_INTERVAL=5000, 單位是微妙,即0.005秒(在 C 裏面是用 微秒 為單位存儲, 在 python 解釋器中以秒來表示)這個間隔就是GIL切換的標誌。

// Python\ceval_gil.h
#define DEFAULT_INTERVAL 5000

static void _gil_initialize(struct _gil_runtime_state *gil)
{
    _Py_atomic_int uninitialized = {-1};
    gil->locked = uninitialized;
    gil->interval = DEFAULT_INTERVAL;
}

python中查看gil切換的時間

In [7]: import sys
In [8]: sys.getswitchinterval()
Out[8]: 0.005

如果當前有不止一個線程, 當前等待 gil 的線程在超過一定時間的等待后, 會把全局變量 gil_drop_request 的值設置為 1, 之後繼續等待相同的時間, 這時擁有 gil 的線程看到了 gil_drop_request 變為 1, 就會主動釋放 gil 並通過 condition variable 通知到在等待中的線程, 第一個被喚醒的等待中的線程會搶到 gil 並執行相應的任務, 將gil_drop_request設置為1的線程不一定能搶到gil

4 condition variable相關字段

  1. locked : locked 的類型是_Py_atomic_int, 值-1表示還未初始化,0表示當前的gil處於釋放狀態,1表示某個線程已經佔用了gil,這個值的類型設置為原子類型之後在 ceval.c 就可以不加鎖的對這個值進行讀取。
  2. interval:是線程在設置gil_drop_request這個變量之前需要等待的時長,默認是5000毫秒
  3. last_holder:存放了最後一個持有 gil 的線程的 C 中對應的 PyThreadState 結構的指針地址, 通過這個值我們可以知道當前線程釋放了 gil 后, 是否有其他線程獲得了 gil(可以採取措施避免被自己重新獲得)
  4. switch_number: 是一個計數器, 表示從解釋器運行到現在, gil 總共被釋放獲得多少次
  5. mutex:是一把互斥鎖, 用來保護 locked, last_holder, switch_number 還有 _gil_runtime_state 中的其他變量
  6. cond:是一個 condition variable, 和 mutex 結合起來一起使用, 當前線程釋放 gil 時用來給其他等待中的線程發送信號
  7. ** switch_cond and switch_mutex**

switch_cond 是另一個 condition variable, 和 switch_mutex 結合起來可以用來保證釋放后重新獲得 gil 的線程不是同一個前面釋放 gil 的線程, 避免 gil 切換時線程未切換浪費 cpu 時間

這個功能如果編譯時未定義 FORCE_SWITCHING 則不開啟

static void
drop_gil(struct _ceval_runtime_state *ceval, PyThreadState *tstate)
{
    ...

#ifdef FORCE_SWITCHING
    if (_Py_atomic_load_relaxed(&ceval->gil_drop_request) && tstate != NULL) {
        MUTEX_LOCK(gil->switch_mutex);
        /* Not switched yet => wait */
        if (((PyThreadState*)_Py_atomic_load_relaxed(&gil->last_holder)) == tstate)
        {   
            /* 如果 last_holder 是當前線程, 釋放 switch_mutex 這把互斥鎖, 等待 switch_cond 這個條件變量的信號 */
            RESET_GIL_DROP_REQUEST(ceval);
            /* NOTE: if COND_WAIT does not atomically start waiting when
               releasing the mutex, another thread can run through, take
               the GIL and drop it again, and reset the condition
               before we even had a chance to wait for it. */
            /* 注意, 如果 COND_WAIT 不在互斥鎖釋放后原子的啟動,
                另一個線程有可能會在這中間拿到 gil 並釋放,
            '並且重置這個條件變量, 這個過程發生在了 COND_WAIT 之前 */
            COND_WAIT(gil->switch_cond, gil->switch_mutex);
        }
        MUTEX_UNLOCK(gil->switch_mutex);
    }
#endif
}

4. gil在main_loop中的體現

//
main_loop:
for (;;) {
    /* 如果 gil_drop_request 被其他線程設置為 1 */
    /* 給其他線程一個獲得 gil 的機會 */
    if (_Py_atomic_load_relaxed(&ceval->gil_drop_request)) {
    /* Give another thread a chance */
    if (_PyThreadState_Swap(&runtime->gilstate, NULL) != tstate) {
        Py_FatalError("ceval: tstate mix-up");
    }
    drop_gil(ceval, tstate);

    /* Other threads may run now */

    take_gil(ceval, tstate);

    /* Check if we should make a quick exit. */
    exit_thread_if_finalizing(runtime, tstate);

    if (_PyThreadState_Swap(&runtime->gilstate, tstate) != NULL) {
        Py_FatalError("ceval: orphan tstate");
        }
    }
    /* Check for asynchronous exceptions. */
    /* 忽略 */
    fast_next_opcode:
    switch (opcode) {
        case TARGET(NOP): {
            FAST_DISPATCH();
        }
        /* 忽略 */
        case TARGET(UNARY_POSITIVE): {
            PyObject *value = TOP();
            PyObject *res = PyNumber_Positive(value);
            Py_DECREF(value);
            SET_TOP(res);
            if (res == NULL)
                goto error;
            DISPATCH();
        }
    	/* 忽略 */
    }
    /* 忽略 */
}

這個很大的 for loop 會按順序逐個的加載 opcode, 並委派給中間很大的 switch statement 去進行執行, switch statement 會根據不同的 opcode 跳轉到不同的位置執行

for loop在開始位置會檢查 gil_drop_request變量, 必要的時候會釋放 gil

不是所有的 opcode 執行之前都會檢查 gil_drop_request 的, 有一些 opcode 結束時的代碼為 FAST_DISPATCH(), 這部分 opcode 會直接跳轉到下一個 opcode 對應的代碼的部分進行執行

而另一些 DISPATCH() 結尾的作用和 continue 類似, 會跳轉到 for loop 頂端, 重新檢測 gil_drop_request, 必要時釋放 gil

5 如何解決GIL

GIL只會對CPU密集型的程序產生影響,規避GIL限制主要有兩種常用策略:一是使用多進程,二是使用C語言擴展,把計算密集型的任務轉移到C語言中,使其獨立於Python,在C代碼中釋放GIL。當然也可以使用其他語言編譯的解釋器如 JpythonPyPy

6.總結

  1. Python語言和GIL沒有半毛錢關係,僅僅是由於歷史原因在CPython解釋器中難以移除GIL
  2. GIL:全局解釋器鎖,每個線程在執行的過程都需要先獲取GIL,確保同一時刻僅有一個線程執行代碼,所以python的線程無法利用多核。
  3. 線程在I/O操作等可能引起阻塞的system call之前,可以暫時釋放GIL,執行完畢后重新獲取GIL,python3.2以後使用時間片來切換線程,時間閾值是0.005秒,而python3.2之前是使用opcode執行的數量(tick=100)來切換的。
  4. Python的多線程在多核CPU上,只對於IO密集型計算產生正面效果;而當有至少有一個CPU密集型線程存在,那麼多線程效率會由於GIL而大幅下降

參考

Cpython-gil講解-zpoint

Python的GIL是什麼鬼-盧鈞軼(cenalulu)

Youtube-Understanding the Python GIL

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