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 Component 和 Embedded 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 Read More

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) Read More

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 Read More

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, time 和 calendar，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。 Read More

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) Read More

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

1public interface FactoryBean<T> {
2    T getObject() throws Exception;
3    Class<?> getObjectType();
4    boolean isSingleton();
5}

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。 Read More

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。 Read More

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 Read More