- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
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- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
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- Pyspark中的int
闯闯桑
pythonsparkpandas大数据
在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- pyspark底层浅析
lo_single
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- PySpark 使用pyarrow指定版本
SLUMBER_PARTY_
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背景说明在PySpark3.1.3环境中,当需要使用与集群环境不同版本的PyArrow(如1.0.0版本)时,可以通过以下方法实现,而无需更改集群环境配置完整操作说明去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹,分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip因为pyarrow里不是单
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
AI天才研究院
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Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- pyspark==windows单机搭建
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下载安装JDK17,配置JAVA_HOME下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOMEIndexof/hadoop/common/hadoop-3.3.5GitHub-cdarlint/winutils:winutils.exehadoop.dllandhdfs.dllbinariesforhadoopwindows下载spark配置SPARK_HOME安装py
- 大数据领域的数据工程:从理论到实践
AI天才研究院
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大数据领域的数据工程:从理论到实践关键词:数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要:本文系统解析大数据领域的数据工程体系,从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架,解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理;其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法;结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化;最后分析金融、电商等
- pyspark依赖环境设置
pypspark异常py49-protocol.Py433avaError:Anerroroccurredwhilecalling0117.sql.org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task®instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
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使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南,展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流,并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Hugging Face + Spark:打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)
在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace是不可或缺的处理库,而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来,可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法,基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一:升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本,那么结合HuggingFace和Spa
- linux下载pyspark并修改默认python版本
yishan_3
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使用deadsnakesPPA(适用于旧版Ubuntu)如果官方仓库没有Python3.8,可通过第三方PPA安装。步骤1:添加PPA仓库bash复制下载sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoaptupdate步骤2:安装Python3.8bash复制下载sudoaptinstallpython3.8设置Python3.8为默认版本(可选)如果需要
- 关于Spark Shell的使用
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Spark带有交互式的Shell,可在SparkShell中直接编写Spark任务,然后提交到集群与分布式数据进行交互,并且可以立即查看输出结果。SparkShell提供了一种学习SparkAPI的简单方式,可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。一、SparkShell简介SparkShell是Spark提供的交互式命令行工具,支持Scala(默认)和Python(PySparkSh
- RDD的自定义分区器-案例
依年南台
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以下是一个更具体的RDD自定义分区器案例,展示如何根据业务需求实现自定义分区逻辑。案例:按用户地区进行数据分区假设我们有一个电商交易数据集,包含user_id(用户ID)和region(地区)字段。我们希望根据用户所在地区将数据分区,以便后续对每个地区的数据进行独立分析。实现步骤定义地区到分区的映射规则实现自定义分区器应用分区器并验证结果代码实现python运行frompysparkimportS
- 使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)
雨中徜徉的思绪漫溢
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使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)近年来,随着大数据技术的快速发展,大数据处理和分析已经成为许多企业和组织的重要任务之一。Pyspark作为ApacheSpark的PythonAPI,为我们提供了强大的工具来处理和分析大规模数据集。在本文中,我们将学习如何使用Pyspark读取CSV文件,并将数据写入数据库。首先,我们需要安装和配置Pyspark。请确保你已经安装了Jav
- Spark安装
姬激薄
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一、本地环境安装(单机模式)适合开发和测试,支持Windows、Linux、macOS。1.前置条件Java:Java8或更高版本(建议OpenJDK11+)。bash#检查Java版本java-versionPython(可选):PySpark需要Python3.6+。Scala(可选):若使用ScalaAPI,需安装Scala2.12/2.13。2.下载与安装下载Spark:从ApacheSp
- 【小贪】程序员必备:Shell、Git、Vim常用命令
贪钱算法还我头发
小小宝典gitvim编辑器shellsshlinux
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈,从技术原理到常用语法,这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括:✅数据库常用:MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用:Pyspark,Pandas⚪图像处理常用:OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用:SciPy,Sklearn⚪深度学习常用:Pytorch,numpy⚪常用数据结构语法糖:itertools,colle
- pyspark on yarn 配置
强强0007
pysparkhadoop大数据分布式
1yarn模式出错pysparkonyarn在pycharm上执行出现以下问题:解决方案:在程序最前面添加如下程序importosos.environ["HADOOP_CONF_DIR"]="/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop"2yarn模式配置2.1SparkSessionfrompyspark.sqlimportSparkSessionimportos
- RDD有哪几种创建方式
痕517
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RDD(弹性分布式数据集)有以下几种常见的创建方式:###从集合创建通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用,它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。-**Python示例**:```pythonfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkCon
- scala连接mongodb_Spark教程(二)Spark连接MongoDB
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如何导入数据数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。当然,首先你需要在自己电脑上安装spark环境,简单说下,在这里下载spark,同时需要配置好JAVA,Scala环境。这里建议使用Jupyternotebook,会比较方便,在环境变量中这样设置PYSPARK_DRIV
- 大数据毕业设计PySpark+Hadoop航班延误预测系统 航班可视化
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1.选题背景和意义(1)选题背景在旅行规划中,机票价格一直是旅客关注的重点。机票价格的波动不仅受季节、航线、航空公司等因素的影响,还受到市场供求关系、经济形势等因素的影响。因此,通过对机票价格进行预测分析,可以帮助旅客选择更合适的出行时间和机票购买策略,从而节省旅行成本。(2)意义提高乘客购票决策:基于Hadoop的飞机票价格预测能够提供乘客准确的价格预测信息,帮助他们选择合适的购票时间和最优的价
- Spark应用部署模式实例
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Local模式新启动一个终端SparkSubmit#pyspark命令启动的进程,实际上就是启动了一个Spark应用程序SparkStandalone模式讲解:6321SecondaryNameNode#hadoop中HDFS第二数据存储节点,负责定期合并fsimage和editslog文件7475Jps6132DataNode#hadoop中HDFS的数据存储节点,负责存储实际的数据块,并响应来
- spark graphx自用学习笔记及pyspark项目实战(基于GraphX的航班飞行网图分析)
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这里写自定义目录标题0.前言1.概念1.1图计算的优势1.2图存储格式1.3GraphX存储模式1.4普通概念2.图的构建(待补充)2.1构建图的方法2.2构建图的过程3.图的操作4.算法5.实战5.1项目要求5.2环境5.3安装5.4代码5.5最终结果参考链接0.前言本篇博客自用,部分内容只包含概念,并且博主本身有一定spark和图论基础,部分模糊的地方,可自行查询。1.概念1.1图计算的优势基
- 在Azure Databricks中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
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在AzureDatabricks中使用PySpark实现缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型,需结合SparkSQL和DataFrameAPI的特性,并利用DeltaLake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤,以及测试用例:通过以下步骤,可在AzureDatabricks中高效实现SCD逻辑,确保数据历史可追溯且符合业务需求。类型1:覆盖旧值(OverwriteOldValue)设计要点直接更新
- 跨领域大数据抓取与融合:Python爬虫实战指南
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2025年爬虫实战项目大数据python爬虫人工智能开发语言easyui
目录引言跨领域大数据抓取与融合的背景与意义技术选型与工具介绍Python爬虫框架:Scrapy、BeautifulSoup、Selenium数据处理与存储:Pandas、NumPy、MongoDB数据融合与分析:PySpark、TensorFlow实战项目:跨领域数据抓取与融合项目概述数据抓取抓取电商数据抓取社交媒体数据抓取新闻数据数据清洗与预处理数据融合与分析代码实现与详细解析电商数据抓取代码社
- PySpark数据透视表操作指南
闯闯桑
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在PySpark中,可以使用pivot()方法实现类似Excel数据透视表的功能。以下是详细操作步骤和示例:1.基本语法df.groupBy([行维度列])\.pivot([列维度列])\.agg([聚合函数])\.fillna(0)#可选,填充空值2.示例数据假设有以下DataFrame(sales_df):+-------+----------+------+-------+|region|p
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
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awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型(类型1、类型2、类型3),以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例:一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1(覆盖旧值)设计目标:直接更新目标表中的记录,不保留历史数据。技术选型:使用AWSGlueETL作业(PySpark)目标存储:S3(Parquet格式)或AmazonRedshift数据比对方式:基于业务键(如custom
- pyspark报错解决 “py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnabled“
小哇666
#sparksparkpython大数据
报错py4j.protocol.Py4JError:org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnableddoesnotexistintheJVM解决办法,添加如下前两行代码,放在操作spark之前#添加此代码importfindsparkfindspark.init()#添加此代码frompysparkimportSparkConf
- 通过门店销售明细表用PySpark得到每月每个门店的销冠和按月的同比环比数据
weixin_30777913
pythonspark开发语言大数据云计算
假设我在AmazonS3上有销售表的Parquet数据文件的路径,包含ID主键、门店ID、日期、销售员姓名和销售额,需要分别用PySpark的SparkSQL和DataframeAPI统计出每个月所有门店和各门店销售额最高的人,不一定是一个人,以及他所在的门店ID和月总销售额。使用DataFrameAPI实现:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(