


Bina aplikasi teragih berbilang peringkat menggunakan Python dan Scala
Dengan perkembangan pesat sains dan teknologi, permintaan manusia untuk pengiraan dan pemprosesan data yang cekap, cepat dan tepat menjadi semakin mendesak. Kemunculan aplikasi yang diedarkan memberikan kami penyelesaian yang serba baharu. Sebagai salah satu daripada dua bahasa pengaturcaraan yang paling popular pada masa ini, bolehkah Python dan Scala digabungkan untuk membina aplikasi teragih yang lebih berkuasa dan cekap? Seterusnya, mari kita lihat sama ada Python dan Scala boleh bekerjasama untuk mencipta aplikasi teragih berbilang peringkat.
Apakah aplikasi teragih berbilang peringkat?
Dalam sistem yang besar dan kompleks, seni bina berlapis ialah kaedah organisasi biasa, dan aplikasi teragih berbilang peringkat juga dibangunkan berdasarkan idea ini. Secara umumnya, aplikasi teragih berbilang peringkat boleh dibahagikan kepada tiga lapisan: lapisan masa jalan, lapisan aplikasi dan lapisan sumber.
- Lapisan Runtime
Lapisan masa jalan ialah bahagian paling asas dan paling rendah dalam aplikasi teragih berbilang peringkat. Ia bertanggungjawab untuk menguruskan perkhidmatan, pengimbangan beban, pengesanan kerosakan dan toleransi kerosakan dalam sistem teragih, menyediakan asas yang kukuh untuk operasi normal dua lapisan di atas.
- Lapisan aplikasi
Lapisan aplikasi ialah bahagian teras aplikasi teragih berbilang peringkat dan boleh melaksanakan tugas aplikasi tertentu, seperti analisis, carian, pengesyoran, dsb. Lapisan aplikasi juga merupakan bahagian peringkat tertinggi, yang biasanya menerima permintaan pengguna dan memberikan hasil tindak balas.
- Lapisan sumber
Lapisan sumber ialah jambatan antara lapisan berjalan dan lapisan aplikasi aplikasi teragih berbilang peringkat Ia boleh mengurus semua sumber seperti pangkalan data, peranti storan, sumber pengkomputeran, dsb. supaya ia boleh digunakan dengan cekap. Lapisan sumber juga boleh membantu lapisan aplikasi mencapai skalabiliti dan fleksibiliti.
Kelebihan menggabungkan Python dan Scala
Python dan Scala boleh dianggap sebagai dua bahasa pengaturcaraan yang sama sekali berbeza Python memfokuskan pada kesederhanaan bahasa dan kemudahan penggunaan, manakala Scala lebih memfokuskan pada Objek berorientasikan boleh. dianggap sebagai versi Java yang dinaik taraf. Walaupun terdapat banyak perbezaan antara kedua-duanya, ia boleh digunakan untuk mencipta aplikasi teragih berbilang peringkat yang cekap.
Selain itu, Python dan Scala mempunyai persamaan berikut:
- Boleh digunakan bersama-sama dengan sejumlah besar rangka kerja teknologi yang berbeza
- Kedua-duanya boleh memproses dan mengurus data besar, Menyokong analisis dan pemprosesan data besar
- Kedua-dua menyokong pengkomputeran teragih dan pemprosesan berbilang benang
Oleh itu, gabungan Python dan Scala boleh membawa kelebihan berikut:
- Kecekapan pembangunan program yang tinggi: Perpustakaan dalam Python dan rangka kerja dalam Scala boleh mengurangkan beban kerja pengaturcaraan pembangun dengan berkesan dan meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod dengan banyak.
- Prestasi tinggi: Scala boleh disepadukan dengan Java, yang bermaksud bahawa prestasi mesin maya Java boleh digunakan dengan cekap juga dengan C++, supaya C++ boleh digunakan apabila pengkomputeran berprestasi tinggi adalah diperlukan.
- Modularisasi: Kedua-dua Python dan Scala menyokong pembangunan modular, yang sangat bermanfaat untuk pembangunan kolaboratif berbilang orang.
Bagaimana untuk membina aplikasi teragih berbilang peringkat?
Apabila menggunakan Python dan Scala untuk membina aplikasi teragih berbilang peringkat, anda perlu melakukan kerja berikut terlebih dahulu:
- Tentukan keperluan program: jelaskan fungsi dan perkhidmatan yang perlu dibangunkan, dan menentukan sistem yang diperlukan struktur hierarki.
- Pilih rangka kerja pembangunan: Pilih rangka kerja Python dan rangka kerja Scala yang sesuai dengan anda dan gunakannya untuk membina sistem semasa proses pembangunan.
- Pasang dan konfigurasikan persekitaran pembangunan: Sediakan persekitaran pembangunan pada Python dan Scala, dan gunakan IDE atau editor yang berkaitan untuk pembangunan Pembangun juga perlu mahir dalam penggunaan teknologi yang berkaitan, seperti Git, dsb .
Apabila menjalankan pembangunan khusus, lapisan masa jalan perlu dibangunkan terlebih dahulu. Dalam Python, anda boleh menggunakan rangka kerja seperti Flask untuk pembangunan. Dalam Scala, anda boleh menggunakan rangka kerja seperti Akka atau Play untuk pembangunan Rangka kerja ini boleh menggunakan kod yang diedarkan untuk memproses secara terus logik perniagaan dan mengurus data.
Seterusnya, anda perlu membangunkan lapisan aplikasi Dalam Python, anda boleh menggunakan perpustakaan seperti Panda untuk pembangunan, dan dalam Scala, anda boleh menggunakan Spark dan Scikit-learn. Perpustakaan dan rangka kerja ini boleh membantu pembangun menyelesaikan tugas seperti analisis data dan pembelajaran mesin dengan lebih cekap.
Akhir sekali, lapisan sumber perlu dibangunkan untuk mengurus sumber dinamik melalui pelbagai teknologi pengurusan kluster, seperti Apache, untuk menyediakan pengurusan dan sokongan yang cekap untuk aplikasi lapisan atas.
Ringkasan
Faedah menggunakan Python dan Scala untuk membina aplikasi teragih berbilang peringkat bukan sahaja meningkatkan kecekapan pembangunan dan kecekapan operasi program, tetapi juga membolehkan pembangun mengurus dan menggunakan skala besar dengan lebih baik. data aplikasi. Selepas mempelajari Python dan Scala secara mendalam, kami boleh menggabungkannya untuk membina aplikasi teragih berbilang peringkat yang cekap, yang akan membantu meningkatkan kerjasama pasukan dan kecekapan pembangunan projek serta sesuai untuk pelbagai tugasan analisis data dan pengkomputeran berskala besar dan penting.
Atas ialah kandungan terperinci Bina aplikasi teragih berbilang peringkat menggunakan Python dan Scala. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
