Python編程核心內容之一——Function（函數）

来源:https://www.cnblogs.com/SmallWZQ/archive/2018/03/10/8533740.html
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Python版本：3.6.2 操作系統：Windows 作者：SmallWZQ 截至上篇隨筆《Python數據結構之四——set（集合）》，Python基礎知識也介紹好了。接下來準備乾件“大事”。 什麼“大事”呢？下麵將要介紹Python編程的核心內容之一——函數。 對於Python編程，函數的重要 ...


　　Python版本：3.6.2  操作系統：Windows  作者：SmallWZQ

　　截至上篇隨筆《Python數據結構之四——set（集合）》，Python基礎知識也介紹好了。接下來準備乾件“大事”。

　　什麼“大事”呢？下麵將要介紹Python編程的核心內容之一——函數。

　　對於Python編程，函數的重要性不言而喻。重要的事情講三遍：函數實在是太重要，太關鍵了。

引入函數

　　之前，我們編寫程式遵循的原則：根據業務邏輯從上到下實現功能，其往往用一長段代碼來實現指定功能，開發過程中最常見的操作就是粘貼複製，也就是將之前實現的代碼塊複製到現需功能處。這種編程方式雖然可以應付一般性問題，但是不能對付大多數問題。這不，下麵就來個例子。

1 r1 = 12.3
2 r2 = 9.1
3 r3 = 64.21
4 s1 = 2 * 3.14 * r15 s2 = 2 * 3.14 * r26 s3 = 2 * 3.14 * r3

　　圓是個神奇的圖形。特別是π，它讓人類陷入無限的遐想。OK，回歸正題。為了求圓的周長，我們需要引入公式：周長 = 2 * π * r(半徑)。看到這兒，某些讀者可能會有疑惑：這跟函數有什麼關係，之前的方式依然適用。是的，這的確是可以的，但這很麻煩，太重覆啦。那如果現在需要把 π 更改為3.1415926535，那該怎麼辦呢？難道我們要一個一個地去改？？？Oh，my god！！！這時，我嗅到了函數的味道。

　　有了函數，我們就不再每次寫c = 2 * 3.14 * x，而是寫成更有意義的函數調用c = perimeter_of_circle(x)，而函數perimeter_of_circle本身只需要寫一次，就可以多次調用。

　　Python不但能非常靈活地定義函數，而且本身內置了很多有用的函數，可以直接調用。

　　是的，函數最大的優點：增強代碼的重用性和可讀性。Python中，函數就是最基本的一種代碼抽象的方式。

 函數定義

　　在Python中，函數有五大要點，分別是def、函數名、函數體、參數、返回值，以及兩個英文版符號，分別是括弧（括弧內為參數）和冒號（:）。

　　def：函數的關鍵字，沒它可不行。

　　函數名：函數的名稱，根據函數名調用函數。

　　函數體：函數中進行一系列的具體操作。

　　參數：為函數體提供數據。

　　返回值：當函數執行完畢後，可以給調用者返回數據。

　　上述函數的要點中，最重要的是參數和返回值。

1.返回值

　　函數是一個功能塊，該功能到底執行成功與否，需要通過返回值來告知調用者。

2.參數

　　定義函數時，參數是一定需要考慮的。Python的函數定義非常簡單，但靈活度卻非常大。

　　對於函數的調用者來說，只需要知道如何傳遞正確的參數，以及函數將返回什麼樣的值就夠了，函數內部的複雜邏輯被封裝起來，調用者無需瞭解。

　　Python中，參數類型有：必選參數、預設參數、可變參數、關鍵字參數和命名關鍵字參數。函數中，參數定義的順序必須是：必選參數、預設參數、可變參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數。

3.空函數

　　空函數：什麼事也不做，可以用pass語句。既然“一事不做”，那空函數還有什麼用處？實際上pass可以用來作為占位符，比如現在還沒想好怎麼寫函數的代碼，就可以先放一個pass，讓代碼能運行起來。如此，運行代碼程式就不會出現錯誤了。

1 #空函數
2 def nop():
3     pass

函數參數

　　Python中，參數是非常靈活的。掌握參數就能領悟函數的真諦了。這是真的。參數是比較難理解的，特別是參數組合。

　　1.位置參數

　　既然說函數，就需要展示函數：

1 #位置參數（必選參數）
2 def involution(x):
3     return x * x
4 >>>involution(3)
5 9
6 >>>involution(5)
7 25

　　如代碼所示，參數x就是一個位置參數。

　　2.預設參數

　　Python函數支持預設參數，即可以給函數的參數指定預設值。當該參數沒有傳入相應的值時，該參數就使用預設值。

 1 #預設參數
 2 def involution(x,n = 2):
 3     s = 1
 4     while n > 0:
 5         n = n - 1
 6         s = s * x
 7     return s
 8 >>>involution(6)
 9 36
10 >>>involution(5,3)
11 125

　　如代碼所示，當我們調用involution(5)，就相當於調用involution(5,2)。

　　註：設置預設參數時，必選參數在前，預設參數在後，否則Python的解釋器會報錯。

　　3.可變參數

　　在Python函數中，還可以定義可變參數。顧名思義，可變參數就是傳入的參數個數是可變的，可以是1個、2個到任意個，還可以是0個。

　　我們以數學題為例子，給定一組數字a，b，c……，請計算a2 + b2 + c2 + ……。

　　要定義出這個函數，我們必須確定輸入的參數。由於參數個數不確定，我們首先想到可以把a，b，c……作為一個list或tuple傳進來，這樣，函數可以定義如下：

1 #一般性函數
2 def calc(numbers):
3     sum = 0
4     for n in numbers:
5         sum = sum + n * n
6     return sum

　　如何調用calc()函數呢？需要調用時，需要為參數引入list或者tuple。

1 #函數調用
2 >>> calc([1, 2, 3])
3 14
4 >>> calc((1, 3, 5, 7))
5 84

　　然而，如果我們使用可變參數，我們可以進行簡化，方法如下：

1 #可變參數
2 def calc(*numbers):
3     sum = 0
4     for n in numbers:
5         sum = sum + n * n
6     return sum

　　咋調用呢？這個可簡單啦，再也不用list或者tuple了。參數調用只需如下所示：

1 #可變參數的魅力
2 >>> calc(1, 2, 3)
3 14
4 >>> calc(1, 3, 5, 7)
5 84
6 
7 #參數調用不用calc([1,2,3])，括弧內還用寫中括弧，好麻煩~~~

　　定義可變參數和定義一個list或tuple參數相比，僅僅在參數前面加了一個*號。在函數內部，參數numbers接收到的是一個tuple，因此，函數代碼完全不變。但是，調用該函數時，可以傳入任意個參數，包括0個參數：

1 >>> calc(1, 2)
2 5
3 >>> calc()
4 0

　　如果已經有一個list或者tuple，要調用一個可變參數怎麼辦？可以這樣做：

1 >>> nums = [1, 2, 3]
2 >>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
3 14

　　這種寫法當然是可行的，問題是太繁瑣，所以Python允許你在list或tuple前面加一個*號，把list或tuple的元素變成可變參數傳進去：

1 >>> nums = [1, 2, 3]
2 >>> calc(*nums)
3 14

　　4.關鍵字參數

　　可變參數允許你傳入0個或任意個參數，這些可變參數在函數調用時自動組裝為一個tuple。而關鍵字參數允許你傳入0個或任意個含參數名的參數，這些關鍵字參數在函數內部自動組裝為一個dict。dict就是字典，它是鍵值對組合，益處多多~~~

1 #引入關鍵字參數，預設為**kw
2 def person(name, age, **kw):
3     print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

　　函數person除了必選參數name和age外，還接受關鍵字參數kw。在調用該函數時，可以只傳入必選參數（必選參數必須全部傳入，否則會出錯），也可以傳入關鍵字參數。註：關鍵字參數可是任意個的。

 1 #調用關鍵字參數
 2 >>>def person(name,age,**kw):
 3 ...    print('name:',name,'age:',age,'other:',kw)
 4 ...
 5 >>>person('Jack')
 6 Traceback (most recent call last):
 7   File "<stdin>", line 1, in <module>
 8 TypeError: person() missing 1 required positional argument: 'age'
 9 >>>person('Jack',36)
10 name:Jack age:36 other:{}
11 >>>person('Jack',36,city='Hangzhou')
12 name:Jack age:36 other:{'city':'Hangzhou'}
13 >>>person('Jack',36,city='Hangzhou',job='Engineer')
14 name:Jack age:36 other:{'city':'Hangzhou','job':'Engineer'}

　　關鍵字參數有什麼用呢？其實，既然存在就有它的強大之處。就像自然界中的萬物，物競天擇，適者生存。如果它能夠在自然界中生存下來，那麼它就有獨特的生存本領。因此，關鍵字參數還是有用武之地的。

　　它可以擴展函數的功能。比如，在person函數里，我們保證能接收到name和age這兩個參數，但是，如果調用者願意提供更多的參數，我們也能收到。試想你正在做一個用戶註冊的功能，除了用戶名和年齡是必填項外，其他都是可選項，利用關鍵字參數來定義這個函數就能滿足註冊的需求。

　　如何操作呢？我們可以先組裝出一個dict，然後，把該dict轉換為關鍵字參數傳進去：

1 >>> extra = {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}
2 >>> person('Jack', 36, city=extra['city'], job=extra['job'])
3 name: Jack age: 36 other: {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}

　　當然了，上面代碼調用方式有點煩，通過dict鍵來查找值。我們可以通過關鍵字簡化一下：

1 >>> extra = {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}
2 >>> person('Jack', 36, **extra)
3 name: Jack age: 36 other: {'city': 'Hangzhou', 'job': 'Engineer'}

　　**extra表示把extra這個dict的所有key-value用關鍵字參數傳入到函數的**kw參數，kw將獲得一個dict。

 　　5.命名關鍵字參數

　　對於關鍵字參數，函數的調用者可以傳入任意不受限制的關鍵字參數。至於到底傳入了哪些，就需要在函數內部通過kw檢查。

　　仍以person()函數為例，我們希望檢查是否有city和job參數：

1 def person(name, age, **kw):
2     if 'city' in kw:
3         # 有city參數
4         pass
5     if 'job' in kw:
6         # 有job參數
7         pass
8     print('name:', name, 'age:', age, 'other:', kw)

　　如果要限制關鍵字參數的名字，就可以用命名關鍵字參數，例如，只接收city和job作為關鍵字參數。這種方式定義的函數如下：

1 def person(name, age, *, city, job):
2     print(name, age, city, job)

　　和關鍵字參數*kw不同，命名關鍵字參數需要一個特殊分隔符，*後面的參數被視為命名關鍵字參數。 
　　調用命名關鍵字參數方式如下：

1 #調用命名關鍵字參數
2 >>> person('Jack', 36, city='Hangzhou', job='Engineer')
3 Jack 36 Hangzhou Engineer

　　那如果參數中有可變參數，那該怎麼辦呢？

　　若可變參數後面跟著命名關鍵字參數，後面跟著的命名關鍵字參數就不再需要一個特殊分隔符*了。

1 def person(name, age, *args, city, job):
2     print(name, age, args, city, job)

　　命名關鍵字參數必須傳入參數名，這和位置參數不同。如果沒有傳入參數名，調用將報錯。而命名關鍵字參數可以有預設值，從而簡化調用：

1 def person(name, age, *, city='Hangzhou', job):
2     print(name, age, city, job)

　　由於命名關鍵字參數city具有預設值，調用時，可不傳入city參數：

1 >>> person('Jack', 36, job='Engineer')
2 Jack 36 Hangzhou Engineer

　　6.參數組合

　　目前，函數中共有5種常用的參數類型。若只傳入一種類型的參數，這太簡單了。難點在哪？難點就在參數組合使用，那是相當噁心。不過，平時最好不要混合使用參數，不然容易搞得“烏煙瘴氣”。

　　OK！言歸正傳，不然跑題啦。

　　Python中，定義一個函數，我們可以用必選參數、預設參數、可變參數、關鍵字參數和命名關鍵字參數，這5種參數都可以組合使用。但是請註意，參數定義的順序必須是：必選參數、預設參數、可變參數、命名關鍵字參數和關鍵字參數。

　　下麵來定義一個函數，該函數參數包含一種或幾種參數。

1 def f1(a, b, c=0, *args, **kw):
2     print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw)
3 
4 def f2(a, b, c=0, *, d, **kw):
5     print('a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'd =', d, 'kw =', kw)

　　在函數調用的時候，Python解釋器自動按照參數位置和參數名把對應的參數傳進去。

 1 >>> f1(1, 2)
 2 a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
 3 >>> f1(1, 2, c=3)
 4 a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
 5 >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b')
 6 a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
 7 >>> f1(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
 8 a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
 9 >>> f2(1, 2, d=99, ext=None)
10 a = 1 b = 2 c = 0 d = 99 kw = {'ext': None}

　　最神奇的是通過一個tuple和dict，你也可以調用上述函數：

1 >>> args = (1, 2, 3, 4)
2 >>> kw = {'d': 99, 'x': '#'}
3 >>> f1(*args, **kw)
4 a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'d': 99, 'x': '#'}
5 >>> args = (1, 2, 3)
6 >>> kw = {'d': 88, 'x': '#'}
7 >>> f2(*args, **kw)
8 a = 1 b = 2 c = 3 d = 88 kw = {'x': '#'}

　　所以，對於任意函數，都可以通過類似func(*args, **kw)的形式調用它，無論它的參數是如何定義的。

　　然而，雖然函數參數類型多達5種，但不要同時使用太多的組合，否則函數介面的可理解性很差。哎，簡簡單單才是真啊。

　　7.函數參數小結

　　參數，作為函數傳入值的媒介，這裡有必要做一個總結。

　　一、Python的函數具有非常靈活的參數形態，既可以實現簡單的調用，又可以傳入非常複雜的參數；

　　二、預設參數一定要用不可變對象，如果是可變對象，程式運行時會有邏輯錯誤；

　　三、*args是可變參數，args接收的是一個tuple；

    四、**kw是關鍵字參數，kw接收的是一個dict；

　　五、可變參數既可以直接傳入：func(1, 2, 3)，又可以先組裝list或tuple，再通過*args傳入：func(*(1, 2, 3))；

　　六、關鍵字參數既可以直接傳入：func(a=1, b=2)，又可以先組裝dict，再通過**kw傳入：func(**{'a': 1, 'b': 2})；

　　七、使用*args和**kw是Python的習慣寫法，當然也可以用其他參數名，但最好使用習慣用法；

　　八、命名的關鍵字參數是為了限制調用者可以傳入的參數名，同時可以提供預設值；

　　九、定義命名的關鍵字參數在沒有可變參數的情況下不要忘了寫分隔符*，否則定義的將是位置參數。

　　故而，為了學好Python中的函數部分，參數不容忽視。

函數調用

　　在學習了函數的定義之後，我們應該需要調用函數，獲取我們想要的數據。

　　如何調用函數呢？語法：函數名(參數)

　　Python中，大佬們內置了許多有點用的函數，而我們只需拿來就行（這讓我想起了魯迅的“拿來主義”）。

　　若要調用Python中的內置函數，我們首先要知道函數名和參數。哈哈，又是參數~~~

　　比如我想要求某數的絕對值。如果你不知道Python有相關的內置函數，就只能這麼做：

 1 #求取絕對值
 2 >>>def abs(num):
 3 ...    if num >= 0:
 4 ...        return num
 5 ...    else:
 6 ...        return (-num)
 7 ...
 8 >>>abs(9)
 9 9
10 >>>abs(0)
11 0
12 >>>abs(-8)
13 8

　　上述代碼雖然可以實現求絕對值的功能，但是太繁瑣，需要敲幾行代碼才能實現該功能。然而，Python中有這個函數可以直接調用並輸出結果。

 1 #Python內置函數：abs()
 2 >>>abs(-9)
 3 9
 4 >>>abs(9)
 5 9
 6 #獲取幫助文檔
 7 >>>help(abs)
 8 Help on built-in function abs in module builtins:
 9 
10 abs(x, /)
11     Return the absolute value of the argument.

　　Python官方網站：https://docs.python.org/3/library/functions.html

　　對於函數參數，通常會遇到以下兩個問題：

　　1.如果函數傳入參數的數量錯誤，會如何呢？簡單，直接Error唄。比如abs()：

1 #函數傳入參數的數量錯誤
2 >>> abs(-9,89)
3 Traceback (most recent call last):
4   File "<stdin>", line 1, in <module>
5 TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)

　　2.如果傳入的參數數量是對的，但參數類型不能被函數所接受，也會報TypeError的錯誤，並且給出錯誤信息：str是錯誤的參數類型：

1 #傳入的參數類型錯誤
2 >>> abs('a')
3 Traceback (most recent call last):
4   File "<stdin>", line 1, in <module>
5 TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

常見內置函數（Built-in Functions）

　　Python 3.x版本下官方網站：https://docs.python.org/3/library/functions.html。該網址內顯示Python內置函數相關內容（Built-in Functions）。

　　1.數據結構相關：list()、tuple()、dict()、str()……

　　2.數字相關：abs()、min()、max()、len()……

　　3.其他：int()、float()……

　　好，不一一例舉了，直接上圖吧~~~

　　如果讀者想知道圖中函數的詳細含義，請點擊上述鏈接網址。調皮一下，這裡就不附上網址啦~~~

數據類型轉換

　　Python內置的常用函數還包括數據類型轉換函數，比如int()函數可以把其他數據類型轉換為整數：

 1 #Python之數據類型轉換（int、float、str……）
 2 >>> int('123')
 3 123
 4 >>> int(12.34)
 5 12
 6 >>> float('12.34')
 7 12.34
 8 >>> str(1.23)
 9 '1.23'
10 >>> str(100)
11 '100'
12 >>> bool(1)
13 True
14 >>> bool('')
15 False

函數別名

　　瞭解Linux的讀者可能知道別名（alias，unalias）這個指令。Python中也有“別名”之說，比如把函數名賦給變數：

 1 #函數“別名”
 2 >>>abs(-8)
 3 8
 4 >>>a = abs
 5 >>>a(-9)
 6 9
 7 >>>a(0)
 8 0
 9 >>>a(9)
10 9

遞歸函數

　　講述遞歸函數之前，我想起一個東西：階乘（n!）。舉個例子，我們來計算階乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函數fact(n)表示，可以看出：

　　fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n

　　因此，遞歸函數：在函數內部，一個函數在內部調用自身本身。

　　於是，fact(n)用遞歸的方式寫出來就是：

 1 #遞歸函數
 2 >>>def fact(n):
 3 ...    if n == 1:
 4 ...        return 1
 5 ...    else:
 6 ...        return fact(n - 1) * n
 7 ...
 8 >>>fact(1)
 9 1
10 >>>fact(5)
11 120
12 #遞歸函數之棧溢出
13 >>>fact(1000)
14 Traceback (most recent call last):
15   File "<stdin>", line 1, in <module>
16   File "<stdin>", line 5, in x
17   File "<stdin>", line 5, in x
18   File "<stdin>", line 5, in x
19   [Previous line repeated 994 more times]
20   File "<stdin>", line 2, in x
21 RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison

　　如代碼所示，使用遞歸函數的優點是邏輯簡單清晰，缺點是過深的調用會導致棧溢出。

　　針對尾遞歸優化的語言可以通過尾遞歸防止棧溢出。尾遞歸事實上和迴圈是等價的，沒有迴圈語句的編程語言只能通過尾遞歸實現迴圈。

　　Python標準的解釋器沒有針對尾遞歸做優化，任何遞歸函數都存在棧溢出的問題。

　　什麼是尾遞歸？這個請讀者自行查詢唄，這裡就不介紹啦，嘿嘿~~~

　　下麵來個斐波拉契數列：

1 #斐波拉契數列
2 >>>def fibo(arg1,arg2):
3 ...    if arg1 == 0:
4 ...        print(arg1,arg2)
5 ...    arg3 = arg1 + arg2
6 ...    print(arg3)
7 ...    fibo(arg2, arg3)
8 ...
9 >>>fibo(0,1)

　　上述代碼展示的斐波拉契數列會一直計算，直至棧溢出：

 1 #斐波拉契數列導致棧溢出
 2 488272859468887457959087733119242564077850743657661180827326798539177758919828135114407499369796465649524266755391104990099120377
 3 Traceback (most recent call last):
 4   File "<stdin>", line 1, in <module>
 5   File "<stdin>", line 6, in fibo
 6   File "<stdin>", line 6, in fibo
 7   File "<stdin>", line 6, in fibo
 8   [Previous line repeated 992 more times]
 9   File "<stdin>", line 5, in fibo
10 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object
11 16602747662452097049541800472897701834948051198384828062358553091918573717701170201065510185595898605104094736918879278462233015981029522997836311232618760539199036765399799926731433239718860373345088375054249

　　如何才能避免棧溢出呢？自己想唄，要不大腦會生鏽的。

　　對於漢羅塔問題，利用遞歸來解決該問題也是相當的簡單，且代碼清晰：

 1 #遞歸解決漢羅塔問題
 2 >>>def hanrota(n,a,b,c):
 3 ...    if n == 1:
 4 ...        print(a,'-->',c)
 5 ...    else:
 6 ...        hanrota(n - 1,a,c,b)
 7 ...        hanrota(1,a,b,c)
 8 ...        hanrota(n - 1,b,a,c)
 9 ...
10 >>>hanrota(3,'A','B','C')
11 A --> C
12 A --> B
13 C --> B
14 A --> C
15 B --> A
16 B --> C
17 A --> C
漢羅塔問題

匿名函數

　　定義函數真得不可多得，但有時候不需要顯示地定義函數。因此，函數也需要靈活地運用。使用匿名函數可以更加方便。

　　匿名函數語法：

　　　　lambda x: x * x(關鍵字lambda表示匿名函數，冒號前面的x表示函數參數)

1 def f(x):
2     return x * x

　　匿名函數的好處：因為函數沒有名字，不必擔心函數名衝突。

 

1 def is_odd(n):
2    return n % 2==1
3 
4 L = list(filter(lambda n: n%2==1,range(1,20)))
5 print(L)　　

　　1.匿名函數也是一個函數對象，也可以把匿名函數賦值給一個變數，再利用變數來調用該函數。

　　2.Python中，匿名函數可以作為返回值返回並輸出結果。


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  • 上雲之路之企業級雲上網路解決方案
    2017年，越來越多的企業處於內部部署解決方案和雲環境拆分的混合IT世界中。為了適應產品的服務模式和公司未來的業務運營模式，結合公司2018年業務發展計劃。計劃將部分系統遷移部署在雲平臺，從而產生對混合雲策略的需求，為企業產品提供更大的靈活性以及更多部署工作負載的選項。 混合雲 在“互聯網+”國家戰 ...
  • “大話架構”阿裡架構師分享的Java程式員需要突破的技術要點
    一、源碼分析 源碼分析是一種臨界知識，掌握了這種臨界知識，能不變應萬變，源碼分析對於很多人來說很枯燥，生澀難懂。 源碼閱讀，我覺得最核心有三點：技術基礎+強烈的求知欲+耐心。 我認為是閱讀源碼的最核心驅動力。我見到絕大多數程式員，對學習的態度，基本上就是這幾個層次(很偏激哦)： 1、只關註項目本身， ...
  • （2018乾貨系列五）最新UI設計學習路線整合
    怎麼學UI全鏈路設計 全鏈路設計師是參與整個商業鏈條，為每個會影響用戶體驗的地方提供設計的可解決方案，最後既滿足了商業目標，又提升了產品的用戶體驗和設計質量，與平面設計、UI設計徹底區分開來，是真正的設計行業未來趨勢。 UI全能設計師 UI課程介紹 行業情況介紹 互聯網發展趨勢 UI行業優勢 設計師 ...
  • 架構圖初體驗
    使用架構圖來展現出自己對一個項目中所涉及的技術的總體思路 架構圖的維度和組成要素 架構視圖最經典的當屬4+1視圖:包含邏輯視圖、開發視圖、過程視圖、物理視圖、場景視圖 1:邏輯視圖一般針對客戶、用戶、業務人員、開發組織，主要從系統的功能元素、以及它們的介面、職責、交互維度入手。主要元素包括系統、子系 ...
  • 說說你對用SSH框架進行開發的理解
    SSH框架指的是Struts,Spring,Hibernate.其中，Struts主要用於流程式控制制；Spring的控制反轉能祈禱解耦合的作用；Hibernate主要用於數據持久化。 ...
  • ELK系列~Fluentd對大日誌的處理過程~16K
    Fluentd是一個日誌收集工具，有輸入端和輸出端的概念，前者主要是日誌的來源，你可以走多種來源方式，http,forward,tcp都可以，後者輸出端主要指把日誌進行持久化的過程，你可以直接把它持久化到elasticsearch里，也可以直接在控制台輸出，這看你如何配置了，更多基礎配置可以看大叔這 ...
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    Serilog支持多種接收器用於日誌存儲，增強器用於添加屬性，LogContext管理動態屬性，支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項，適用於不同需求。 ...
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