免费建微网站平台,淄博网站制作网页公司,wordpress本地导出,上海好的设计公司文章目录 一、08.06 周二1.1) 问题01 mac安装 scala:1. 使用 Homebrew2. 使用 SDKMAN!其他注意事项1. 确认 Scala 安装位置2. 设置 PATH 环境变量对于 zsh (macOS Catalina 及更高版本默认使用 zsh):对于 bash (如果您使用的是 bash shell): 3. 验证安装 二、08.09 周五2.1问题01 idea中回滚代码并提交到远端2.2问题02mac 找不到JNA库2.3) 问题03: 介绍数据流图在分层细化过程中遵循的数据平衡原则应该怎么理解数据平衡原则总结 2.4) 问题04: 那有人说上边的数据流图的数据平衡原则如下: 层间平衡数据流个数一致方向一致。图内平衡有输入无输出的黑洞有输出无输入的奇迹输入不足的灰洞层间平衡图内平衡示例总结 三、08.11 周日3.1) 问题01: 数据库访问的方式有哪几种他们的优缺点是什么1. 直接连接Native/Direct Connection2. ODBCOpen Database Connectivity3. JDBCJava Database Connectivity4. DAOData Access Object模式5. ORMObject-Relational Mapping框架6. Web API 或 RESTful 服务结论 一、08.06 周二
1.1) 问题01 mac安装 scala:
要在 macOS 上安装 Scala您可以使用几种不同的方法。以下是两种常见的安装方式
1. 使用 Homebrew
Homebrew 是 macOS 的一个非常流行的包管理器可以用来安装各种软件。如果您还没有安装 Homebrew可以按照以下步骤操作 安装 Homebrew 打开 Terminal。输入以下命令来安装 Homebrew/bin/bash -c $(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)安装 Scala 使用 Homebrew 安装 Scalabrew install scala验证安装 检查 Scala 是否已成功安装scala -version2. 使用 SDKMAN!
SDKMAN! 是一个用于管理多个版本的 Java/JVM 工具的命令行工具。您可以使用它来安装和管理 Scala 的不同版本。 安装 SDKMAN! 打开 Terminal。输入以下命令来安装 SDKMAN!curl -s https://get.sdkman.io | bash安装 Scala 安装完成后加载 SDKMAN! source $HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh使用 SDKMAN! 安装 Scala sdk install scala验证安装 检查 Scala 是否已成功安装scala -version其他注意事项
环境变量确保您的 PATH 环境变量包含了 Scala 的 bin 目录。通常情况下Homebrew 和 SDKMAN! 会自动为您处理好环境变量的设置。Scala 版本如果您需要特定版本的 Scala可以使用 SDKMAN! 的 sdk install scala version 命令来安装所需版本。更新 Scala如果您需要更新 Scala 到最新版本可以使用 sdk update scala对于 SDKMAN! 用户或者重新运行 brew install scala对于 Homebrew 用户。
完成以上步骤后您就可以开始使用 Scala 编写程序了。如果您在安装过程中遇到任何问题请随时告诉我我会帮助您解决。
如果您已经安装了 Scala但是在终端中输入 scala -version 时出现了 “command not found” 的错误这通常意味着 Scala 的可执行文件没有添加到系统的 PATH 环境变量中。下面是解决此问题的步骤
1. 确认 Scala 安装位置
首先确认 Scala 安装的确切位置。使用 Homebrew 安装的 Scala 通常位于 /usr/local/Cellar/scala 路径下。您可以通过以下命令查看 Scala 的安装位置
brew info scala这将显示 Scala 的安装信息包括其安装的前缀。
2. 设置 PATH 环境变量
接下来您需要将 Scala 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中。通常情况下Homebrew 会在安装时自动为您处理这个步骤。如果这一步没有自动完成您可以手动添加。
对于 zsh (macOS Catalina 及更高版本默认使用 zsh): 打开 Terminal。 使用文本编辑器打开 .zshrc 文件如果您没有 .zshrc 文件可以创建一个。例如使用 nano 编辑器 nano ~/.zshrc在文件末尾添加以下行 export PATH/usr/local/opt/scala/bin:$PATH如果您使用的是其他编辑器如 vim 或 emacs请相应地修改命令。 保存文件并退出编辑器。对于 nano可以使用 CtrlX然后按 Y 键保存更改最后按 Enter 键退出。 让更改生效 source ~/.zshrc对于 bash (如果您使用的是 bash shell): 使用文本编辑器打开 .bash_profile 文件。如果文件不存在可以创建一个 nano ~/.bash_profile在文件末尾添加以下行 export PATH/usr/local/opt/scala/bin:$PATH保存文件并退出编辑器。对于 nano可以使用 CtrlX然后按 Y 键保存更改最后按 Enter 键退出。 让更改生效 source ~/.bash_profile3. 验证安装
现在再次尝试运行 scala -version看看是否能够正确显示 Scala 的版本信息。
如果仍然出现问题您可以检查 Scala 的安装路径是否正确并确保您添加的是正确的 bin 目录到 PATH 环境变量中。如果 Scala 的安装位置不是默认位置您需要根据实际位置调整上面的路径。
二、08.09 周五
2.1问题01 idea中回滚代码并提交到远端
idea中 git记录 “回滚到此处”(先备份下 master分支)命令行界面git push会被拒绝直接 git push -f
但是很多公司可能会触发给大家发邮件等毕竟这个操作比较危险
2.2问题02mac 找不到JNA库
确实是这个问题mac新款使用的 arm系列芯片就需要使用 ARM芯片匹配的java8安装包否则虽然java本身能使用但是在 idea中使用 scala语言时会有你说的这个报错java8-arm下载地址https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8-mac
2.3) 问题03: 介绍数据流图在分层细化过程中遵循的数据平衡原则应该怎么理解
数据流图Data Flow Diagram, DFD是一种图形化的表示方法用于描述系统的数据流动和处理过程。它主要用于需求分析阶段来建模系统的逻辑流程。在构建数据流图的过程中遵循一个重要的原则叫做“数据平衡原则”。
数据平衡原则
数据平衡原则指的是在一个数据流图中父图更高层次的图与子图更低层次的细化图之间必须保持数据流的一致性。具体来说 输入输出一致性 在高层次的数据流图父图中的每个输入数据流必须在低层次的数据流图子图中找到对应的输入数据流。同样地父图中的每个输出数据流也必须在子图中有对应的输出数据流。 数据流守恒 进入一个处理框的数据流应该能够从该处理框以某种形式流出。也就是说不能有无端消失或突然出现的数据流。 细化一致性 当对某个处理框进行细化时细化后的子图中的处理应该能够反映原处理框的功能并且输入和输出数据流要保持一致。
为了更好地理解这个原则我们可以举个例子
假设我们有一个简单的系统它接收用户输入并生成一份报告。在高层次的数据流图中我们可以看到一个处理框Process它接收一个数据流“用户输入”并产生一个数据流“报告”。如果我们对这个处理框进行细化那么细化后的子图中应该包含能够实现同样功能的处理步骤同时确保所有进入的“用户输入”数据流都经过处理后变成了“报告”数据流。
总结
在创建和细化数据流图时始终需要保证输入数据流和输出数据流的平衡这有助于确保模型的完整性和准确性。数据流图的分层细化是通过逐步分解处理过程来实现的而数据平衡原则则是保证这一过程正确性的关键。
通过这种方式可以确保整个系统的逻辑结构清晰、准确便于后续的设计和开发工作。
2.4) 问题04: 那有人说上边的数据流图的数据平衡原则如下: 层间平衡数据流个数一致方向一致。图内平衡有输入无输出的黑洞有输出无输入的奇迹输入不足的灰洞
这些术语是对数据流图DFD中数据平衡原则的一种形象化描述。下面我将解释这些术语的具体含义
层间平衡
数据流个数一致这意味着在一个高层次的数据流图父图和它的低层次细化图子图之间对于任何给定的处理框其输入和输出数据流的个数应该是相同的。方向一致在父图和子图中数据流的方向也应该是相同的。如果数据流是从外部实体流向处理框在父图中是这样在子图中也应该如此。
图内平衡
有输入无输出的黑洞如果一个处理框只有输入数据流而没有相应的输出数据流则称为“黑洞”。这违反了数据流图中的数据平衡原则因为数据似乎消失了。有输出无输入的奇迹如果一个处理框只有输出数据流而没有相应的输入数据流则称为“奇迹”。这也违反了数据平衡原则因为数据似乎凭空产生。输入不足的灰洞如果一个处理框的输入数据流不足以支持其输出数据流则称为“灰洞”。例如如果一个处理框需要两个输入才能产生一个输出但只接收到一个输入那么这就构成了一个“灰洞”。
示例
假设有一个高层次的数据流图其中包含一个处理框 P1它接收来自实体 E1 的数据流 I1 并向实体 E2 发送数据流 O1。当我们对处理框 P1 进行细化时我们应该确保
子图中存在一个处理框它接收数据流 I1 并发送数据流 O1。如果在子图中进一步细化 P1那么对于任何内部处理框输入和输出数据流的数量和方向都应该符合上述定义。
总结
层间平衡确保了高层次和低层次之间的数据流数量和方向的一致性。图内平衡则关注单个处理框内的数据流是否符合逻辑避免出现“黑洞”、“奇迹”或“灰洞”的情况。
通过遵循这些原则可以确保数据流图的逻辑完整性和一致性从而帮助开发者更准确地理解和设计系统的行为。
三、08.11 周日
3.1) 问题01: 数据库访问的方式有哪几种他们的优缺点是什么
在数据库系统中常见的数据库访问方式包括以下几种
直接连接Native/Direct ConnectionODBCOpen Database ConnectivityJDBCJava Database ConnectivityDAOData Access Object模式ORMObject-Relational Mapping框架Web API 或 RESTful 服务
每种方式都有其独特的优缺点下面逐一介绍。
1. 直接连接Native/Direct Connection
概述直接通过数据库供应商提供的特定API如MySQL C API、Oracle OCI等访问数据库。
优点
高性能由于直接使用供应商提供的API性能往往最优。全功能访问可以使用数据库特定的功能和特性提供最强大的控制力。细粒度控制可以深入定制数据库访问和操作适合对性能要求极高的场景。
缺点
可移植性差每种数据库的API接口不同程序很难在不同数据库之间移植。开发复杂度高需要深入了解数据库的API开发难度较大。维护成本高数据库升级或更换时需要对代码进行大量修改。
2. ODBCOpen Database Connectivity
概述一种独立于数据库的API允许使用统一的接口访问不同类型的数据库。
优点
跨数据库支持使用统一的接口可以连接各种数据库如MySQL、Oracle、SQL Server等。良好的兼容性广泛支持的标准API几乎所有主流数据库都支持ODBC。灵活性可以在不同的数据库之间切换而不需要修改大量代码。
缺点
性能可能较低由于增加了中间层性能可能不如直接连接。复杂性较高虽然对开发者屏蔽了部分复杂性但还是需要处理数据库驱动程序的配置和管理。功能受限ODBC提供的是通用功能对于数据库特定的高级特性支持较少。
3. JDBCJava Database Connectivity
概述Java语言的数据库连接标准API允许Java程序与数据库进行交互。
优点
跨平台性由于Java本身跨平台JDBC也具备跨平台的优势。广泛支持几乎所有关系型数据库都提供JDBC驱动。强大的社区支持Java生态系统庞大JDBC得到广泛应用和支持。
缺点
性能受限与直接连接相比由于JDBC在Java虚拟机中运行性能可能稍逊。复杂性尽管JDBC标准化但编写低级SQL代码并管理连接池等操作依然比较复杂。类型转换Java和SQL之间的数据类型需要进行转换可能带来性能开销和复杂性。
4. DAOData Access Object模式
概述一种设计模式将数据访问逻辑封装在独立的对象中应用程序通过DAO对象访问数据库。
优点
抽象化将数据库访问逻辑与业务逻辑分离增强了代码的可维护性。可移植性DAO模式允许在不修改业务代码的情况下切换数据库。代码重用性常见的数据访问操作可以封装成可复用的DAO类。
缺点
初始开发工作量大设计和实现DAO层需要一定的开发时间和经验。可能的性能开销增加的抽象层可能带来性能开销尤其在大量数据访问时。学习曲线初学者可能需要一些时间来掌握DAO模式的设计和使用。
5. ORMObject-Relational Mapping框架
概述ORM框架如Hibernate、Entity Framework等将数据库中的表映射为编程语言中的对象实现对象和关系数据的自动映射。
优点
开发效率高通过映射机制减少了编写SQL语句的需求开发效率显著提高。数据库独立性ORM框架通常支持多种数据库通过配置切换数据库非常方便。自动化管理自动处理复杂的SQL生成、事务管理、缓存等任务。
缺点
性能开销自动化带来了便利但在性能上可能不如手写SQL高效。学习曲线掌握ORM框架的使用和优化需要时间和经验。复杂查询对于复杂的数据库操作ORM可能不如直接SQL高效和灵活。
6. Web API 或 RESTful 服务
概述通过Web API或RESTful服务应用程序以HTTP请求的方式访问数据库由服务端负责处理数据库操作。
优点
跨平台性基于HTTP协议可以从任何支持HTTP的设备或平台访问数据库。安全性通过API网关、身份验证和授权等机制可以实现较高的安全性。抽象化应用程序无需了解底层数据库结构只需调用API接口。
缺点
性能开销HTTP请求的开销较大延迟和带宽限制可能影响性能。复杂性需要设计和实现API层增加了系统的复杂性。依赖性应用程序依赖于API的稳定性和可用性API层出现问题会影响整个系统。
结论
每种数据库访问方式都有其独特的优缺点选择哪种方式取决于项目的具体需求、性能要求、团队的技术栈和维护成本等因素。在实际开发中通常需要结合多种方式以达到最佳的性能和可维护性。
