开启 Python 组件 Boto3 在 IDE 中的智能提示

在用 Python 编写 AWS 服务时,要用到 Boto 3 组件,而像 boto3.client('s3') 获得的对象只能被 IDE 识别为一个 BaseClient, 具体包含什么操作方法是在运行时由参数 s3 指示的基于 JSON 文件所描述的。因此 IDE 对 s3 = boto3.client('s3')s3 对象无法提供有效的智能提示,每次用 Boto 3 时不得不打开 Boto 3 的在线 API 文档来对照。长此以往,总觉麻烦且效率低下,有种一直摸着石头过河的感觉。那么,是否有办法让 IDE 智能提示出各种 boto3.client('<service>') 的实际操作呢?网上找了找,确实有这个需求,解决办法有

  1. botostubs: 与 boto3 API 保持更新(每三天),并支持众多 IDE, 试过在 IntelliJ IDEA 和 Visual Studio Code 中可用
  2. pyboto3: 上次更新在两年前, https://github.com/wavycloud/pyboto3, 只在 Python 2.7 下测试过
  3. autoboto: 需有智能提示,但改变了应用 Boto 3 组件的方式,不建议使用

本文重点推荐 botostubs, 下面会叙说具体理由,在进入正是之前,不妨来回顾一下直接使用 Boto 3 时没有好的智能提示的问题 阅读全文 >>

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转换 Iterator 为 Java 8 的 Stream

Java 中有关抽象的可遍历的对象有 Iterator, Iterable 和 Java 8 的 Stream, Iterable 可简单的用如下代码转换为 Stream

StreamSupport.stream(iterable.spliterator(), false)

再回过头来,为什么要把 Iterator 或 Iterable 转换为 Stream, 因为 Iterator 和 Iterable 只提供有限的遍历操作,如 Iterator 接口的全部四个方法

hasNext()
next()
forEachRemaining(consumer)
remove()

同样 Iterable 也只有 iterator(), forEach(consumer), 和 spliterator() 方法。而 Java 8 的 Stream 就大不一样的,带有大量的链式操作方法,如 filter, map, flatMap, collect 等。

因此如果我们已有一个 Iterator 类型,能够被转换为 Stream 类型的话将会大大简化后续的转换,处理操作。具体的从 Iterator 到 Stream 的转换方式有两种 阅读全文 >>

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试手 RxJava 2.x 及对线程的初步理解

在进行数据流处理过程中,需要一个高效苗条的流处理组件,比如对输入流能进行分组(窗口),能进行流量控制(Back Pressure - 背压),这也就涉及到响应式编程,流处理框架。这方面如果直接基于 Akka actor 来构建 Akka ActorSystem 也是比较复杂,依赖的组件也不少。还有构筑在 Akka actor 之上的 Akka Streams,再往上的 Flink Streaming,它们都有像滑动,滚动窗口的概念,但是依赖更不得了。一个基本的 Flink Streaming 的项目会依赖到 45 M 以上的第三方组件,如果用它来写一个数据流处理的共享组件,那真是要命。Spring 5 也开始带上了自己的 Reactive-Streams 实现 Spring Reactor, 想要把它从 Spring 中单独抽离出也非易事。

Flink Streaming 组件依赖:org.apache.fling:flink-streaming-java_2.12:1.80, 会依赖于其他诸如 akka-stream, akka-actor, flink-core, flink-clients, scala-library 等非常多的东西

而另一个著名的响应式框架 RxJava 2 就清爽多了,完全没有第三方依赖,要说有也就是定义了四个接口的 reactive-streams(2 KB 大小),就自身那个  rxjava-2.2.9.jar 包只有 2.3 M,这才叫轻量级。因为它设计来是能被应用于 Android 客户端应用的,Andriod 上的 rxandriod-1.2.1.aar 只有 9 K。所以 RxJava 2.x 太适合用来写一些小的共享组件了。 阅读全文 >>

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Java 与'嵌入式' PostgreSQL 数据库的单元测试

在我们对数据库 DAO 类进行单元测试时,通常不应该依赖于一个外部数据库,所以会选用特定比较接近于真实数据库类型的内存或嵌入式数据库,如 HSQLDB(HyperSQL), H2, Derby 等。但总难免会用到特定数据库的特性,这时候就无法用前述各种数据库进行测试了。非要单元测试中覆盖到所用的数据库特性的话可以选择用 docker,如 Testcontainers, 经过模块扩展,它可以由 docker 来启动许多种类型的数据库,MySQL, Postgres, Oracle-XE, MS SQL Server, Couchbase 等等,详情见 Database containers。刚了解到的是它的模块化的无限可能,像支持 Kafka Containers 和 Localstack Module 等。

这里就不走 Testcontainers 那条路 -- 要求构建服务器上也要有 docker。早先希望能找到一种嵌入式或内存 PostgreSQL 数据库,后来发现 PostgreSQL 未能提供 In-Process 和 In-Memory 的启动方式,好在 PostgreSQL 是开源,有人可以把它改造为小型的可由测试代码启停的本地数据库。有两个具有代表性的组件,分别是 OpenTable Embedded PostgreSQL ComponentEmbedded PostgreSQL Server,它们都号称是 Embedded,所谓嵌入式,其实是进测试进程外的数据库。

下面简单体验下两个组件的用法 阅读全文 >>

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使用 Google Guava Striped 实现基于 Key 的并发锁

写 Java 代码至今,在应对可能冲突的共享资源操作时会尽量用 JDK 1.5 开始引入的并发锁(如 Lock 的各类实现类, ReentrantLock 等) 进行锁定,而不是原来的 synchronized 关键字强硬低性能锁。

这里是应用 JDK 1.5  的 Lock 的基本操作步骤

private Lock lock = new ReentrantLock();

private void operate() {
    // 安全操作 ....
    lock.lock();
    try {
        // 对共享资源的操作 ...
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

如此,operate() 就是一个线程安全的方法,任何对它的调用都安排到了一个队列里等着。但有时候上锁需要考虑更细的粒度,下面是一个演示案例,引出第一个问题

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Java 元注解及 Spring 组合注解应用

Java 1.5(Tiger) 个人认为最为激动人心的两个特性是泛型与注解(Java Versions, Features and History)。泛型自然是不必说了,注解对 Java 世界的改变比泛型伟大的多(现在框架的注解配置),在 Java 1.5 之前我们只能在 Javadoc 注释中做文章,于是只能用 XDoclet 那样不伦不类的东西。Java 的注解发展到现在几乎可以使用在书写代码时的任何地方,见 java.lang.annotation.ElementType 中的类型,囊括了 TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE, ANNOTATION_TYPE, PACKAGE, TYPE_PARAMETER(since 1.8), TYPE_USE(since 1.8)。

Java 1.5 基本确定了注解的基本框架,包括元注解(meta-annotation); 直到 Java 8 又扩展了注解的使用范围,列举如下:

创建类实例
new@Interned MyObject();

类型映射
myString = (@NonNull String) str;

implements 语句中
class UnmodifiableList<T> implements@Readonly List<@Readonly T> { ... }

throw exception声明
void monitorTemperature() throws@Critical TemperatureException { ... }

解析前面 ElementType Java 8 增加的 TYPE_PARAMETER和 TYPE_USE 注解使用新场合。ElementType.TYPE_PARAMETER 表示该注解能写在类型变量的声明语句中。ElementType.TYPE_USE 表示该注解能写在使用类型的任何语句中(如: 声明语句、泛型和强制转换语句中的类型) 阅读全文 >>

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Python 常用日期处理 -- calendar 与 dateutil 模块

本文紧承上一篇 Python 常用日期处理,因制于篇幅的大小需求才临时分立新篇,这里要简单提到 calendar 和 dateutil 模块的使用,其中 calendar 是 Python 内置的。相比于上一篇而言,此处主旨会更明确一些,只记录三个应用案例,分别是

  1. 用 dateutil 灵活的解析 datetime 字符串
  2. 给定起始日期后的连续日期
  3. 给定起始日期后连续的月末日期

dateutil 灵活的解析 datetime 字符串

使用 Python 内容的  date 或 datetime, 构造它们的实例时需要逐个的传入年月日或时分秒,或者要调用  fromisoformat() 方法解析严格的字符串表示格式。而 dateutil.parser 的 parse() 方法就显得特别的聪明和随意,它可以智能的解析更丰富的字符串表示方式。详细的支持格式请参考官方文档的 parse examples,恐怕官方文档也未列举完全,只要觉得合理的时间字符串就可以尝试去解析。下方是一些例子 阅读全文 >>

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Python 常用日期处理 -- 内置模块 datetime

仅以此篇记录一下个人常用的 Python 处理日期的库与函数,主要涉及的类库有 Python 自带的 datetime, timecalendar,以及第三方的 dateutil。说到日期处理基本上要覆盖的概念有 date, time, datetime, timezone, calendar, 时间的比较与差值,解析与格式化显示等。

在 datetime 模块中类之间的继承关系如下:

object
├── date
│      └── datetime
├── time
├── timedelta
└── tzinfo
         └── timezone

我们着重体验一下前面粗体显示的 datetime, date, time, timedelta 对象, timezone 也不是不重要,有时候也可能只需要处理本地时间。 阅读全文 >>

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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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