Spring ServiceLocator 介绍及应用

在 Spring 中应用 ServiceLocator 方式来获取 Spring Bean 的介绍参考了那么多,其实还是数官方的 ServiceLocatorFactoryBean JavaDoc 文档最言简意该了。Spring 的 ServiceLocator 仿佛用处不大,说到底就是类似于下方找寻某个 Spring Bean 一样:

ApplicationContext context = ...;
Service service = context.getBean(ServiceImpl.class);
Service service = context.getBean("myService");

只是有了 ServiceLocatorFactoryBean(它本质上就是一个 FactoryBean) 后我们不需要直接与 ApplicationContext 打交道,且多个的 Spring Bean 可以从相关的一个 FactoryBean 获得。下面用两个例子来演示(代码中刨去了 package 和 import 部分的代码)

一:实现类只有一个 Spring Bean 时

接口类 Parser(我们要定位就是它的实现类) 阅读全文 >>

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Spring 中 FactoryBean 的使用

许久没记录笔记了,这回来重新熟悉一下 Spring 中 FactoryBean 的使用,顾名思义,它是用来获得相应 Bean 的工厂的。它与另一个 Spring 中的接口 BeanFactory 的作用不一样的,不能多说了。FactoryBean 和 BeanFactory 都是在 org.springframework.beans.factory 包中,谁能一看类名搞清楚它们的差别?

  1. FactoryBean: 用于创建某个特定的 Spring bean 的工厂类
  2. BeanFactory: Spring 上下文的最顶层接口,如 ApplicationContext 就继承了该接口,它可称之为所有 Spring bean 的工厂

这儿说的是第一个 FactoryBean, 它的接口声明是

它最终的效果是,Spring 容器中注册一个名称为 abcFactoryBean 的 AbcFactoryBean 实例,通后名称 abcFactoryBean 获得的实际上是相应 AbcFactoryBean.getObject() 返回的对象,类型为 getObjectType(), isSingleton() 是否是单例。 阅读全文 >>

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Python 对象当函数使及动态添加方法

继续阅读 《Python Tricks: The Book》,书中说到 "Objects Can Behave Like Functions", 就是把对象当成函数来调用,在普通对象后加个括号就能调用相应的 __call__ 函数。下面是书中的例子

class Adder:
    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def __call__(self, x):
        return self.n + x

然后是应用类 Adder 的代码

plus_3 = Adder(3)
plus_3(4)  # 普通对象 plus_3 当成函数来用

上面 plus_3 是一个普能的对象,并非一个函数,但如果把它当成函数来看待,那么 plus_3(4) 就会去寻找相应的 __call__ 函数。 阅读全文 >>

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Python 函数参数的拆解

本文为阅读 《Python Tricks: The Book》一书的 3.5 Function Argument Unpacking 的笔记与扩充理解。函数参数拆解是定义可变参数(VarArgs) *args 和 **kwargs 的反向特性。

*args 和 **kwars 是函数可定义一个形参来接收传入的不定数量的实参。

而这里的函数参数拆解是形参定义多个,在调用时只传入一个集合类型对象(带上 * 或 ** 前缀),如 list, tuple, dict, 甚至是 generator, 然后函数能自动从集合对象中取得对应的值。

如果能理解下面赋值时的参数拆解和 Python 3.5 的新增 * ** 操作,那么于本文讲述的特性就好理解了。

唯一的不同时作为参数的集合传入函数时必须前面加上 * 或 **, 以此宣告该参数将被拆解,而非一个整体作为一个函数参数。加上 * 或 ** 与 Java 的 @SafeVarargs 有类似的功效,最接近的是 Scala 的 foo(Array[String]("d", "e") : _*) 写法。参见:Java 和 Scala 调用变参的方式 阅读全文 >>

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Python 集合的遍历,推导及 filter/map/reduce 操作

借鉴于其他多数语言中集合的 map/reduce 操作,也想总结一下在 Python 中如何对集合进行 map/reduce。而不是对于 Python 集合只会用简单的 for ... in 遍历,处于之间的是 Python 的  Comprehension 操作,更倾向于译作推导; 在 Scala 中也有类似的  for-comprehension 语法。

因此本文将涉及到三个方面的知识,基本的集合遍历操作,集合的推导,与 filter/map/reduce 操作。我无法写出诸如 掌握 Python 集体看这一篇就够了 的文章,但基本由本篇出发能了解到 Python 集合的基本遍历,转换操作。其余如切片,和更多能作用于 Python 集合的函数未有提及, 请查阅相关文档。

集合的基本遍历操作

这一块主要是复习功课, 希望由此熟练掌握常用的集合遍历操作方式 阅读全文 >>

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PostgreSQL 批量插入, 更新和合并操作

就在 2019 年 1 月份微软收购了 PostgreSQL 数据库的初创公司 CitusData, 在云数据库方面可以增强与 AWS 的竟争。AWS 的 RDS 两大开源数据库就是 MySQL(Aurora 和 MariaDB 是它的变种) 和 PostgreSQL。

而 PostgreSQL 跳出了普通关系型数据库的类型约束,它灵活的支持 JSON, JSONB, XML, 数组等类型。比如说字段类型可以是各种形式的数组,一维或多维。

create table t1(
    address varchar(5)[3],
    counter integer[3][3],
    schedule text[][]
)

上面只是认识了一下 PostgreSQL 这一亮眼的特性,本篇重点不在如何定义操作数组类型的字段,而是对于普通的非数组字段类型如何用与数组相关的 unnest 关键字进行记录的批量插入,更新以及合并操作。

在正式使用介入 unnest 之前先熟悉一下 PostgreSQL 的 upsert(update insert) 操作。受其他数据库的影响,总以后 PostgreSQL 也应该支持 merge into 语句,而且竟然 PostgreSQL 官方也有文档介绍 MERGE 有模有样的,然而试了一下根本就不支持 merge into 操作。 阅读全文 >>

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用 AWS Secrets Manager 存储和管理密钥

目前我们在 AWS 上把密钥,API Key  等信息是存储在  AWS Systems Manager 的 Parameter Store 中,它只提供了用 KMS Key 加密存储字符串的功能,最大字符串大小是 4096 个字符,它是免费的。

最近发现 AWS 上有一个新的服务 AWS Secrets Manager(2018 年 4 月发布的),听起来用它来存储密钥信息更高大上些。它同样提供了用 KMS Key 加密存储字符串的功能,字符串最大也是 4096 个字符。从 AWS Web 控制台上看可配置用 Key/Value 的形式,其实本质也是存储为一个 JSON 字符串。

Secrets Manager 与 Parameter Store 更多的功能是能与 RDS 集成 -- 选择数据库收集数据库的配置信息(主机名,端口,实例等), 还有就是可配置定期更新密钥,这对一个安全的系统定期改密码很重要。对于定期更新密钥的未作深入研究,AWS Secrets Manager 本身知道如何轮换 RDS 数据库的密钥,其他的需要一个 Lambda 来支持。 阅读全文 >>

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Python 多线程编程

这几天一直浸淫在对 Python 的学习当中,对于一个更习惯 Java 语言的人来说,在接接触 Python 各种概念时会不停的与 Java 进行碰撞。譬如这里要说到的线程,Python 能如何像 Java 一样创建并执行单个线程,以及是否也能使用线程池来进行多作务的执行呢?

整个读完了《THE Quick Python Book》一书也只字未提多线程,然而对于有长时间的 IO 等待的程序,对于当今普及的多核以及核内超线程的 CPU 来说,不使用多线程来并行或并发处理任务是万万不能的,否则效率的差别是数量级的。

基于与 Java 多线程编程进行的比较,主要着力于两个问题:1)创建并执行新的线程,2)线程池中执行任务

创建并执行新的线程

默认的,代码是在主线程中执行,主线程名称为 MainThread。如果要创建一个子线程并执行需要用到模块 threading。下面的是基本的代码 阅读全文 >>

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熟悉和应用 Python 的装饰器

Python 在语法上除了冒号与强制缩进外其实也没有太多令人眼前一亮的东西,倒是它的装饰器(Decorator) 值得玩味。初读 《THE Quick Python Book》一书,关于 Decorator(装饰器) 这一节匆匆而过,只是觉得它像 Java 注解一样的东西,没太细究。后来慢慢看到还是不少地方在用装饰器,如 Python 的属性 @property, @name_attr.setter, 还有 Flask 中用于定义路由的 @app.route('/') 等。

因此还是有必要花些功夫去更深入的了解 Python 的装饰器,从目前对装饰器的理解,它兼具 Java 的注解与代理的功能,而且比 Java 中自定义注解的处理与动态代理的实现要简单的多,甚至不需要特别牵涉到到面向方面的编程这么一个专门的概念。Python 的装饰器并非指的设计模式中的装饰器模式,Python 的装饰器主要还是关于代理,或叫方法拦截,切面的。

装饰器简单说来就是一个高阶函数,即一个函数作为另一个函数的参数,比如说函数 A 作为函数 B 的参数,然后函数 B 的实现有能力决定实际调用 A 的前后作点手脚,甚至压根不调用 A。由此,装饰器完全可以实现面向方面的 @Before, @After, @Around, @AfterReturning, @AfterThrowing 所有语义。

Python 中的函数像 JavaScript 的一样是头等对象(first-class objects),所以函数本身可以作为参数任意传递,一个函数也可以返回另一个函数。Python 的函数中还允许用相同的 def func():... 语法定义内部函数。 阅读全文 >>

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Python 包管理及虚拟环境的应用(二)

前两篇分别学习了 Python 如何进行依赖的管理,以及结合虚拟环境来使用 pip 进行依赖管理。而有人觉得把 virtualenv 与 pip 分开来操作太麻烦了,而且 requirements.txt 描述依赖的方式十分笨拙,所以在前两者之上创建了 pipenv, 也谈不上重新发明了轮子吧。

3. Pipenv: 新一代依赖管理与虚拟环境

倘若不是经由 virtualenv, venv 而来到 pipenv,没有对比也就无法体会到 pipenv 的妙处的。pipenv 在总结了 virtualenv/venv 的缺点之后由 Kenneth Reitz 于 2017 年 1 月发布的新型 Python 依赖管理器。

  1. 它不再需要单独用 virtualenv 和 pip,只要一条命令 pipenv 完成所有的事
  2. 不用手动管理 requirements.txt 文件,而是由  pipenv 自动维护 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件
  3. 自动创建虚拟环境,并且虚拟环境与项目文件分离
  4. 更详尽的依赖图(例如 pipenv graph),像 mvn dependency:tree 那样显示依赖树
  5. 控制台下输出颜色更丰富

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