代码优化技巧 : 逻辑判断

thbcm阅读(207)

想成为一名合格的程序员,那么代码优化是相当重要的一部分,一份高质量的代码,可以让人一目了然,既方便自己,也方便他人。

if elseswitch case 是日常开发中最常见的条件判断语句,这种看似简单的语句,当遇到复杂的业务场景时,如果处理不善,就会出现大量的逻辑嵌套,可读性差并且难以扩展。

编写高质量可维护的代码,我们先从最小处入手,一起来看看在前端开发过程中,可以从哪些方面来优化逻辑判断?

下面我们会分别从 JavaScript 语法和 React JSX 语法两个方面来分享一些优化的技巧。

JavaScript 语法篇

嵌套层级优化

function supply(fruit, quantity) {
    const redFruits = ['apple', 'strawberry', 'cherry', 'cranberries'];
    // 条件 1: 水果存在
    if(fruit) {
        // 条件 2: 属于红色水果
        if(redFruits.includes(fruit)) {
            console.log('红色水果');
            // 条件 3: 水果数量大于 10 个
            if (quantity > 10) {
                console.log('数量大于 10 个');
            }
        }
    } else {
        throw new Error('没有水果啦!');
    }
}

分析上面的条件判断,存在三层 if 条件嵌套。

如果提前 return 掉无效条件,将 if else的多重嵌套层次减少到一层,更容易理解和维护。

function supply(fruit, quantity) {
    const redFruits = ['apple', 'strawberry', 'cherry', 'cranberries'];
    if(!fruit) throw new Error('没有水果啦'); // 条件 1: 当 fruit 无效时,提前处理错误
    if(!redFruits.includes(fruit)) return; // 条件 2: 当不是红色水果时,提前 return

    
    console.log('红色水果');

    
    // 条件 3: 水果数量大于 10 个
    if (quantity > 10) {
        console.log('数量大于 10 个');
    }
}

多条件分支的优化处理

当需要枚举值处理不同的业务分支逻辑时, 第一反应是写下 if else ?我们来看一下:

function pick(color) {
  // 根据颜色选择水果
  if(color === 'red') {
      return ['apple', 'strawberry']; 
  } else if (color === 'yellow') {
      return ['banana', 'pineapple'];
  } else if (color === 'purple') {
      return ['grape', 'plum'];
  } else {
      return [];
  }
}

在上面的实现中:

  • if else 分支太多
  • if else 更适合于条件区间判断,而 switch case 更适合于具体枚举值的分支判断

使用 switch case 优化上面的代码后:

function pick(color) {
  // 根据颜色选择水果
  switch (color) {
    case 'red':
      return ['apple', 'strawberry'];
    case 'yellow':
      return ['banana', 'pineapple'];
    case 'purple':
      return ['grape', 'plum'];
    default:
      return [];
  }
}

switch case 优化之后的代码看上去格式整齐,思路很清晰,但还是很冗长。继续优化:

  • 借助 Object{ key: value } 结构,我们可以在 Object 中枚举所有的情况,然后将 key 作为索引,直接通过 Object.key 或者 Object[key] 来获取内容
const fruitColor = {                                                                        
    red: ['apple', 'strawberry'],
    yellow: ['banana', 'pineapple'],
    purple: ['grape', 'plum'],
}
function pick(color) {
    return fruitColor[color] || [];
}

  • 使用 Map 数据结构,真正的 (key, value) 键值对结构 ;
const fruitColor = new Map()
.set('red', ['apple', 'strawberry'])
.set('yellow', ['banana', 'pineapple'])
.set('purple', ['grape', 'plum']);


function pick(color) {
  return fruitColor.get(color) || [];
}

优化之后,代码更简洁、更容易扩展。

为了更好的可读性,还可以通过更加语义化的方式定义对象,然后使用 Array.filter 达到同样的效果。

const fruits = [
    { name: 'apple', color: 'red' }, 
    { name: 'strawberry', color: 'red' }, 
    { name: 'banana', color: 'yellow' }, 
    { name: 'pineapple', color: 'yellow' }, 
    { name: 'grape', color: 'purple' }, 
    { name: 'plum', color: 'purple' }
];


function pick(color) {
  return fruits.filter(f => f.color == color);
}

(推荐教程:JavaScript教程

使用数组新特性简化逻辑判断

巧妙的利用 ES6 中提供的数组新特性,也可以让我们更轻松的处理逻辑判断。

多条件判断

编码时遇到多个判断条件时,本能的写下下面的代码(其实也是最能表达业务逻辑的面向过程编码)。

function judge(fruit) {
  if (fruit === 'apple' || fruit === 'strawberry' || fruit === 'cherry' || fruit === 'cranberries' ) {
    console.log('red');
  }
}

但是当 type 未来到 10 种甚至更多时, 我们只能继续添加 || 来维护代码么 ?

试试 Array.includes ~

// 将判断条件抽取成一个数组
const redFruits = ['apple', 'strawberry', 'cherry', 'cranberries'];
function judge(type) {
    if (redFruits.includes(fruit)) {
        console.log('red');
     }
}

判断数组中是否所有项都满足某条件

const fruits = [
    { name: 'apple', color: 'red' },
    { name: 'banana', color: 'yellow' },
    { name: 'grape', color: 'purple' }
  ];


function match() {
  let isAllRed = true;


  // 判断条件:所有的水果都必须是红色
  for (let f of fruits) {
    if (!isAllRed) break;
    isAllRed = (f.color === 'red');
  }


  console.log(isAllRed); // false
}

上面的实现中,主要是为了处理数组中的所有项都符合条件。

使用 Array.every 可以很容的实现这个逻辑:

const fruits = [
    { name: 'apple', color: 'red' },
    { name: 'banana', color: 'yellow' },
    { name: 'grape', color: 'purple' }
  ];


function match() {
  // 条件:所有水果都必须是红色
  const isAllRed = fruits.every(f => f.color == 'red');


  console.log(isAllRed); // false
}

判断数组中是否有某一项满足条件

Array.some ,它主要处理的场景是判断数组中是否有一项满足条件。

如果想知道是否有红色水果,可以直接使用 Array.some 方法:

const fruits = [
    { name: 'apple', color: 'red' },
    { name: 'banana', color: 'yellow' },
    { name: 'grape', color: 'purple' }
  ];


// 条件:是否有红色水果 
const isAnyRed = fruits.some(f => f.color == 'red');

还有许多其他数组新特性,比如 Array.findArray.sliceArray.findIndexArray.reduceArray.splice 等,在实际场景中可以根据需要选择使用。

函数默认值

使用默认参数

const buyFruit = (fruit,amount) => {
     if(!fruit){
        return
  }
  amount = amount || 1;
  console.log(amount)
}

我们经常需要处理函数内部的一些参数默认值,上面的代码大家都不陌生,使用函数的默认参数,可以很好的帮助处理这种场景。

const buyFruit = (fruit,amount = 1) => {
     if(!fruit){
        return
  }
  console.log(amount,'amount')
}

我们可以通过 Babel 的转译来看一下默认参数是如何实现的。

从上面的转译结果可以发现,只有参数为 undefined 时才会使用默认参数。

测试的执行结果如下:

buyFruit('apple','');  // amount
buyFruit('apple',null);  //null amount
buyFruit('apple');  //1 amount

所以使用默认参数的情况下,我们需要注意的是默认参数 amount=1 并不等同于 amount || 1

使用解构与默认参数

当函数参数是对象时,我们可以使用解构结合默认参数来简化逻辑。

Before:

const buyFruit = (fruit,amount) => {
    fruit = fruit || {};
    if(!fruit.name || !fruit.price){
        return;
    }
    ...
  amount = amount || 1;
  console.log(amount)
}

After:

const buyFruit = ({ name,price }={},amount) => {
  if(!name || !prices){
      return;
  }
  console.log(amount)
}

复杂数据解构

当处理比较简的对象时,解构与默认参数的配合是非常好的,但在一些复杂的场景中,我们面临的可能是更复杂的结构。

const oneComplexObj = {
    firstLevel:{
        secondLevel:[{
            name:"",
            price:""
        }]
    }
}

这个时候如果再通过解构去获取对象里的值。

const {
    firstLevel:{
        secondLevel:[{name,price]=[]
    }={}
} = oneComplexObj;        

可读性就会比较差,而且需要考虑多层解构的默认值以及数据异常情况。

这种情况下,如果项目中使用 lodash 库,可以使用其中的 lodash/get 方法。

import lodashGet from 'lodash/get';


const { name,price} = lodashGet(oneComplexObj,'firstLevel.secondLevel[0]',{});

策略模式优化分支逻辑处理

策略模式:定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。

使用场景:策略模式属于对象行为模式,当遇到具有相同行为接口、行为内部不同逻辑实现的实例对象时,可以采用策略模式;或者是一组对象可以根据需要动态的选择几种行为中的某一种时,也可以采用策略模式;这里以第二种情况作为示例:

Before:

const TYPE = {
    JUICE:'juice',
    SALAD:'salad',
    JAM:'jam'
}
function enjoy({type = TYPE.JUICE,fruits}){
  if(!fruits || !fruits.length) {
        console.log('请先采购水果!');
           return;
    }
  if(type === TYPE.JUICE) {
    console.log('榨果汁中...');
      return '果汁';
  }
  if(type === TYPE.SALAD) {
      console.log('做沙拉中...');
      return '拉沙';
  }
  if(type === TYPE.JAM) {
    console.log('做果酱中...');
      return '果酱';
  }
  return;
}


enjoy({type:'juice',fruits});

使用思路:定义策略对象封装不同行为、提供策略选择接口,在不同的规则时调用相应的行为。

After:

const TYPE = {
    JUICE:'juice',
    SALAD:'salad',
    JAM:'jam'
}


const strategies = {
    [TYPE.JUICE]: function(fruits){
        console.log('榨果汁中...');
        return '果汁';
    },
    [TYPE.SALAD]:function(fruits){
        console.log('做沙拉中...');
        return '沙拉';
    },
    [TYPE.JAM]:function(fruits){
        console.log('做果酱中...');
        return '果酱';
    },
}


function enjoy({type = TYPE.JUICE,fruits}) {
    if(!type) {
        console.log('请直接享用!');
           return;
    }
    if(!fruits || !fruits.length) {
        console.log('请先采购水果!');
           return;
    }
    return strategies[type](fruits);
}


enjoy({type:'juice',fruits});

(推荐微课:JavaScript微课

框架篇之 React JSX 逻辑判断优化

JSX 是一个看起来很像 XMLJavaScript 语法扩展。一般在 React 中使用 JSX 来描述界面信息,ReactDOM.render()JSX 界面信息渲染到页面上。

JSX 中支持 JavaScript 表达式,日常很常见的循环输出子组件、三元表达式判断、再复杂一些直接抽象出一个函数。

JSX 中写这么多 JavaScript 表达式,整体代码看起来会有点儿杂乱。试着优化一下!

JSX-Control-Statements

JSX-Control-Statements 是一个 Babel 插件,它扩展了 JSX 的能力,支持以标签的形式处理条件判断、循环。

If 标签

<If> 标签内容只有在 conditiontrue 时才会渲染,等价于最简单的三元表达式。

Before:

{ condition() ? 'Hello World!' : null }

After:

<If condition={ condition() }>Hello World!</If>

注意:<Else /> 已被废弃,复杂的条件判断可以使用 <Choose> 标签。

Choose 标签

<Choose> 标签下包括至少一个 <When> 标签、可选的 <Otherwise> 标签。

<When> 标签内容只有在 conditiontrue 时才会渲染,相当于一个 if 条件判断分支。

<Otherwise> 标签则相当于最后的 else分支。

Before:

{ test1 ? <span>IfBlock1</span> : test2 ? <span>IfBlock2</span> : <span>ElseBlock</span> }

After:

<Choose>
  <When condition={ test1 }>
    <span>IfBlock1</span>
  </When>
  <When condition={ test2 }>
    <span>IfBlock2</span>
  </When>
  <Otherwise>
    <span>ElseBlock</span>
  </Otherwise>
</Choose>

For 标签

<For> 标签需要声明 ofeach 属性。

of 接收的是可以使用迭代器访问的对象。

each 代表迭代器访问时的当前指向元素。

Before:

{
  (this.props.items || []).map(item => {
      return <span key={ item.id }>{ item.title }</span>
  })
}

After:

<For each="item" of={ this.props.items }>
   <span key={ item.id }>{ item.title }</span>
</For>

注意:<For> 标签不能作为根元素。

With 标签

<With> 标签提供变量传参的功能。

Before:

renderFoo = (foo) => {
    return <span>{ foo }</span>;
}


// JSX 中表达式调用
{
    this.renderFoo(47)
}

After:

<With foo={ 47 }>
  <span>{ foo }</span>
</With>

使用这几种标签优化代码,可以减少 JSX 中存在的显式 JavaScript 表达式,使我们的代码看上去更简洁,但是这些标签封装的能力,在编译时需要转换为等价的 JavaScript 表达式。

总结

以上就是一些常见的逻辑判断优化技巧总结。当然,编写高质量可维护的代码,除了逻辑判断优化,还需要有清晰的注释、含义明确的变量命名、合理的代码结构拆分、逻辑分层解耦、以及更高层次的贴合业务的逻辑抽象等等,相信各位在这方面也有自己的一些心得。

Go语言多态和interface的使用

thbcm阅读(217)

作为一名编程人员,大家一定不会对多态感到陌生,因为在C++Java等语言以及面向对象中都有会看到它。

多态是面向对象范畴当中经常使用并且非常好用的一个功能,如果你之前没有学过的话也没有关系,我们用一个简单的例子来说明一下。多态主要是用在强类型语言当中,像是Python这样的弱类型语言,变量的类型可以随意变化,也没有任何限制,其实区别不是很大。

多态的含义

对于Java或者是C++而言,我们在使用变量的时候,变量的类型是明确的。但是如果我们希望它可以宽松一点,比如说我们用父类指针或引用去调用方法,但是在执行的时候,能够根据子类的类型去执行子类当中的方法。也就是说实现我们用相同的调用方式调出不同结果或者是功能的情况,这种情况就叫做多态。

(推荐课程:Go教程

举个非常经典的例子,比如说猫、狗和人都是哺乳动物。这三个类都有一个say方法,大家都知道猫、狗以及人类的say是不一样的,猫可能是喵喵叫,狗是汪汪叫,人类则是说话。

class Mammal {
    public void say() {
        System.out.println("do nothing")
    }
}




class Cat extends Mammal{
 public void say() {
  System.out.println("meow");
 }
}




class Dog extends Mammal{
 public void say() {
  System.out.println("woof");
 }
}


class Human extends Mammal{
 public void say() {
  System.out.println("speak");
 }
}

这段代码大家应该都不难看懂,这三个类都是Mammal的子类,假设这个时候我们有一系列实例,它们都是Mammal的子类的实例,但是这三种类型都有,我们希望用一个循环来一起全都调用了。虽然我们接收变量的时候是用的Mammal的父类类型去接收的,但是我们调用的时候却会获得各个子类的运行结果。

比如这样:

class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Mammal> mammals = new ArrayList<>();
        mammals.add(new Human());
        mammals.add(new Dog());
        mammals.add(new Cat());

        
        for (Mammal mammal : mammals) {
            mammal.say();
        }
    }
}

不知道大家有没有get到精髓,我们创建了一个父类的List,将它各个子类的实例放入了其中。然后通过了一个循环用父类对象来接收,并且调用了say方法。我们希望虽然我们用的是父类的引用来调用的方法,但是它可以自动根据子类的类型调用对应不同子类当中的方法。

也就是说我们得到的结果应该是:

speak
woof
meow

这种功能就是多态,说白了我们可以在父类当中定义方法,在子类当中创建不同的实现。但是在调用的时候依然还是用父类的引用去调用,编译器会自动替我们做好内部的映射和转化。

抽象类与接口

这样实现当然是可行的,但其实有一个小小的问题,就是Mammal类当中的say方法多余了。因为我们使用的只会是它的子类,并不会用到Mammal这个父类。所以我们没必要实现父类Mammal中的say方法,做一个标记,表示有这么一个方法,子类实现的时候需要实现它就可以了。

这就是抽象类和抽象方法的来源,我们可以把Mammal做成一个抽象类,声明say是一个抽象方法。抽象类是不能直接创建实例的,只能创建子类的实例,并且抽象方法也不用实现,只需要标记好参数和返回就行了。具体的实现都在子类当中进行。说白了抽象方法就是一个标记,告诉编译器凡是继承了这个类的子类必须要实现抽象方法,父类当中的方法不能调用。那抽象类就是含有抽象方法的类。

我们写出Mammal变成抽象类之后的代码:

abstract class Mammal {
    abstract void say();
}

很简单,因为我们只需要定义方法的参数就可以了,不需要实现方法的功能,方法的功能在子类当中实现。由于我们标记了say这个方法是一个抽象方法,凡是继承了Mammal的子类都必须要实现这个方法,否则一定会报错。

(推荐课程:Go Web编程

抽象类其实是一个擦边球,我们可以在抽象类中定义抽象的方法也就是只声明不实现,也可以在抽象类中实现具体的方法。在抽象类当中非抽象的方法子类的实例是可以直接调用的,和子类调用父类的普通方法一样。但假如我们不需要父类实现方法,我们提出提取出来的父类中的所有方法都是抽象的呢?针对这一种情况,Java当中还有一个概念叫做接口,也就是interface,本质上来说interface就是抽象类,只不过是只有抽象方法的抽象类。

所以刚才的Mammal也可以写成:

interface Mammal {
    void say();
}

Mammal变成了interface之后,子类的实现没什么太大的差别,只不过将extends关键字换成了implements。另外,子类只能继承一个抽象类,但是可以实现多个接口。早先的Java版本当中,interface只能够定义方法和常量,在Java8以后的版本当中,我们也可以在接口当中实现一些默认方法和静态方法。

接口的好处是很明显的,我们可以用接口的实例来调用所有实现了这个接口的类。也就是说接口和它的实现是一种要宽泛许多的继承关系,大大增加了灵活性。

以上虽然全是Java的内容,但是讲的其实是面向对象的内容,如果没有学过Java的小伙伴可能看起来稍稍有一点点吃力,但总体来说问题不大,没必要细扣当中的语法细节,get到核心精髓就可以了。

讲这么一大段的目的是为了厘清面向对象当中的一些概念,以及接口的使用方法和理念,后面才是本文的重头戏,也就是Go语言当中接口的使用以及理念。

Golang中的接口

Golang当中也有接口,但是它的理念和使用方法和Java稍稍有所不同,它们的使用场景以及实现的目的是类似的,本质上都是为了抽象。通过接口提取出了一些方法,所有继承了这个接口的类都必然带有这些方法,那么我们通过接口获取这些类的实例就可以使用了,大大增加了灵活性。

但是Java当中的接口有一个很大的问题就是侵入性,说白了就是会颠倒供需关系。举个简单的例子,假设你写了一个爬虫从各个网页上爬取内容。爬虫爬到的内容的类别是很多的,有图片、有文本还有视频。假设你想要抽象出一个接口来,在这个接口当中定义你规定的一些提取数据的方法。这样不论获取到的数据的格式是什么,你都可以用这个接口来调用。这本身也是接口的使用场景,但问题是处理图片、文本以及视频的组件可能是开源或者是第三方的,并不是你开发的。你定义接口并没有什么卵用,别人的代码可不会继承这个接口。

当然这也是可以解决的, 比如你可以在这些第三方工具库外面自己封装一层,实现你定义的接口。这样当然是OK的,但是显然比较麻烦。

(推荐微课:Go微课

Golang当中的接口解决了这个问题,也就是说它完全拿掉了原本弱化的继承关系,只要接口中定义的方法能对应的上,那么就可以认为这个类实现了这个接口。

我们先来创建一个interface,当然也是通过type关键字:

type Mammal interface {
 Say()
}

我们定义了一个Mammal的接口,当中声明了一个Say函数。也就是说只要是拥有这个函数的结构体就可以用这个接口来接收,我们和刚才一样,定义CatDogHuman三个结构体,分别实现各自的Say方法:

type Dog struct{}


type Cat struct{}


type Human struct{}


func (d Dog) Say() {
 fmt.Println("woof")
}


func (c Cat) Say() {
 fmt.Println("meow")
}


func (h Human) Say() {
 fmt.Println("speak")
}

之后,我们尝试使用这个接口来接收各种结构体的对象,然后调用它们的Say方法:

func main() {
 var m Mammal
 m = Dog{}
 m.Say()
 m = Cat{}
 m.Say()
 m = Human{}
 m.Say()
}

出来的结果当然和我们预想的一样:

总结

今天我们一起聊了面向对象中多态以及接口的概念,借此进一步了解了为什么golang中的接口设计非常出色,因为它解耦了接口和实现类之间的联系,使得进一步增加了我们编码的灵活度,解决了供需关系颠倒的问题。但是世上没有绝对的好坏,golang中的接口在方便了我们编码的同时也带来了一些问题,比如说由于没了接口和实现类的强绑定,其实也一定程度上增加了开发和维护的成本。

总体来说这是一个仁者见仁的改动,有些写惯了Java的同学可能会觉得没有必要,这是过度解绑,有些人之前深受其害的同学可能觉得这个进步非常关键。但不论你怎么看,这都不影响我们学习它,毕竟学习本身是不带立场的。今天的内容当中包含一些Java面向对象的概念,只是用来引出后面golang的内容,如果存在部分不理解的地方,希望大家抓大放小,理解核心关键就好了,不需要细扣每一个细节。

以上就是关于Go语言多态的实现与interface使用的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

文章参考来源:www.toutiao.com/i6855609145085985287/?group_id=6855609145085985287

Golang中神奇的interface,不仅是接口还是类型

thbcm阅读(225)

本文准备介绍interface的一些其他方法。关于interface的基础知识可以看一下另一篇文章:Go语言多态和interface的使用

万能类型interface

Java以及其他语言当中接口是一种写法规范,而在golang当中,interface其实也是一种值,它可以像是值一样传递。并且在它的底层,它其实是一个值和类型的元组。

这里我们来看下golang官方文档当中的一个例子:

package main


import (
 "fmt"
 "math"
)


type I interface {
 M()
}


type T struct {
 S string
}


func (t *T) M() {
 fmt.Println(t.S)
}


type F float64


func (f F) M() {
 fmt.Println(f)
}


func main() {
 var i I


 i = &T{"Hello"}
 describe(i)
 i.M()


 i = F(math.Pi)
 describe(i)
 i.M()
}


func describe(i I) {
 fmt.Printf("(%v, %T)\n", i, i)
}

在上面的代码当中定义了一个叫做describe的方法,在这个方法当中我们输出了两个值,一个是接口i对应的值,另一个是接口i的类型。

(推荐课程:Go教程

我们输出的结果如下:

可以看到接口当中既存储了对应的结构体的实例的信息,也存储了结构体的类型。因此interface可以理解成一种特殊的类型。

实际上也的确如此,我们可以把interface理解成一种万能数据类型,它可以接收任何类型的值。我们看下下面这种用法:

var a1 interface{} = 1
var a2 interface{} = "abc"
list := make([]interface{}, 0)
list = append(list, a1)
list = append(list, a2)
fmt.Println(list)

在代码当中我们创建了一个interface{}类型的slice,它可以接收任何类型的值和实例。另外我们用interface{}这个类型也可以接收任何结构体的值。这里可能会有些迷惑,其实很容易想明白。interface表示一种类型,可以接收任何实现了interface当中规定的方法的类型的值。当我们定义inteface{}的时候,其实是定义了空的interface,相当于不需要实现任何方法的空interface,所以任何类型都可以接收,这也就是它成为万能类型的原因。

我们接收当然没有问题,问题是我们怎么使用这些interface类型的值呢?

一种方法是我们可以判断一个interface的变量类型。判断的方法非常简单,我们在interface的变量后面用.(type)的方法来判断。它和mapkey值判断一样,会返回一个值和bool类型的标记。我们可以通过这个标记判断这个类型是否正确。

if v, ok := a1.(int); ok {
    fmt.Println(v)
}

如果类型比较多的话使用switch也是可以的:

switch v := i.(type) {
case int:
    fmt.Println("int")
case string:
    fmt.Println("string")
}

空值nil

interface类型的空值是nil,和Python当中的None是一个意思,表示一个指针指向空。如果我们在Java或者是其他语言当中对一个空指针调用方法,那么会触发NullPointerMethodError,也就是空指针报错。这也是我们初学者在编程当中最容易遇到的错误,往往原因是忘记了对声明进行初始化导致的。

但是在golang当中不会,即使是nil也可以调用interface的方法。举个例子:

type T struct {
 S string
}


func (t *T) M() {
 fmt.Println(t.S)
}


func main() {
 var i I
 var t *T
 i = t
 i.M()
}

我们将t赋值给了i,问题是t并没有进行初始化,所以它是一个nil,那么我们的i也就会是一个nil。我们对nil调用M方法,在M方法当中我们打印了t的局部变量S。由于t此刻是一个nil,它并没有这个变量,所以会引发一个invalid memory address or nil pointer derefernce的错误,也就是对空指针进行寻址的错误。

要解决这个错误,其实很简单,我们可以在M方法当中对t进行判断,如果发现t是一个nil,那么我们则跳过执行的逻辑。当我们把M函数改成这样之后,就不会触发空指针的问题了。

func (t *T) M() {
    if t == nil {
        fmt.Println("nil")
        return
    }
 fmt.Println(t.S)
}

nil触发异常的问题也是初学者经常遇到的问题之一,这也要求我们在实现结构体内方法的时候一定要记得判断调用的对象是否为nil,避免不必要的问题。

(推荐课程:Go Web编程

赋值的类型选择

我们都知道golang当中通过interface来实现多态,只要是实现了interface当中定义的函数,那么我们就可以将对应的实例赋值给这个interface类型。

这看起来没有问题,但是在实际执行的时候仍然会有一点点小小的问题。比如说我们有这样一段代码:

type Integer int


type Operation interface {
 Less(b Integer) bool
 Add(b Integer)
}




func (a Integer) Less(b Integer) bool {
 return a < b
}


func (a *Integer) Add(b Integer) {
 *a += b
}

这段代码非常简单,我们定义了一个Operationinterface,并且实现了Integer类型的两个方法。表面上看一切正常,但是有一个细节。LessAdd这两个方法针对的类型是不同的,Less方法我们不需要修改原值,所以我们传入的是Integer的值,而Add方法,我们需要修改原值, 所以我们传入的类型是Integer的指针。

那么问题来了,这两个方法的类型不同, 我们还可以将它的值赋值给Operation这个interface吗?如果可以的话,我们应该传递的是值还是指针呢?下面代码当中的第二行和第三行究竟哪个是正确的呢?

var a Integer = 1
var b Operation = &a
var b Operation = a

答案是第二行的是正确的,原因也很简单,因为我们传入指针之后,golang的编译器会自动生成一个新的Less方法。在这个转换了类型的方法当中去调用了原本的方法,相当于做了一层中转。

func (a *Integer) Less(b Integer) bool{
    return (*a).Less(b)
}

那反过来行不行呢?我们也写出代码:

func (a Integer) Add (b Integer) {
    (&a).Add(b)
}

显然这样是不行的,因为函数执行之后修改的只能是Add这个方法当中a这个参数的值,而没办法修改原值。这和我们想要的不符合,所以golang没有选择这种策略。

(推荐微课:Go微课

总结

在今天的文章当中我们介绍了golang当中interface的一些高级用法,比如将它作为万能类型来接收各种格式的值。比如interface的空指针调用问题,以及interface中的两个函数接收类型不一致的问题。

也就是说在go语言当中,interface既是一种多态实现的规范,又有全能类型这样衍生的功能,这个设计的确是很惊艳的。对interface的熟练使用可以在一些问题当中大大降低我们编码的复杂度,以及运行的效率。这也是golang的原生优势之一。希望以上的相关介绍能对大家有所帮助。

文章参考来源:www.toutiao.com/a6859567247216771587/

JUC 之 BlockingQueue 接口以及 ArrayBlockingQueue 实现类详解

thbcm阅读(201)

队列是一种 FIFO(先进先出)的数据结构,本文要讲的 BlockingQueue 也是一种队列,而且强调了线程安全的特性。

BlockingQueue全称:java.util.concurrent.BlockingQueue。它是是一个线程安全的队列接口,多个线程能够以并发的方式从队列中插入数据,取出数据的同时不会出现线程安全的问题。

生产者和消费者例子

BlockingQueue 通常用于消费者线程向队列存入数据,消费者线程从队列中取出数据,具体如下

  1. 生产者线程不停的向队列中插入数据,直到队列满了,生产者线程被阻塞
  2. 消费者线程不停的从队列中取出数据,直到队列为空,消费者线程被阻塞

(推荐教程:Java教程

BlockingQueue 方法

BlockingQueue 提供 4 种不同类型的方法用于插入数,取出数据以及检查数据,具体如下

  1. 操作失败,抛出异常
  2. 无论成功/失败,立即返回 true/false
  3. 如果队列为空/满,阻塞当前线程
  4. 如果队列为空/满,阻塞当前线程并有超时机制插入add(o) offer(o) put(o) offer(o, timeout, timeunit)取出remove(o) poll() take() poll(timeout, timeunit)检查element() peek()

BlockingQueue 的具体实现类

BlockingQueue 只是一个接口,在实际开发中有如下的类实现了该接口。

  1. ArrayBlockingQueue
  2. DelayQueue
  3. LinkedBlockingQueue
  4. PriorityBlockingQueue
  5. SynchronousQueue

ArrayBlockingQueue 的使用

这里以 BlockingQueue 接口的具体实现类 ArrayBlockingQueue 举例。通过 ArrayBlockingQueue实现一个消费者和生产者多线程模型。

核心内容如下:

  1. ArrayBlockingQueue 作为生产者和消费者的数据容器
  2. 通过 ExecutorService 启动 3 个线程,2 两个生产者,1 个消费者
  3. 指定数据总量

(推荐微课:Java微课

生产者线程

ArrayBlockingQueueProducer

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;


import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;


/**
 * 生产者线程向容器存入指定总量的 任务
 *
 */
public class ArrayBlockingQueueProducer implements Runnable {


    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueProducer.class);


    // 容器
    private ArrayBlockingQueue<String> queue;
    // 生产指定的数量
    private AtomicInteger numberOfElementsToProduce;


    public ArrayBlockingQueueProducer(ArrayBlockingQueue<String> queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) {
        this.queue = queue;
        this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce;
    }


    @Override
    public void run() {
        try {
            while (numberOfElementsToProduce.get() > 0) {
                try {
                    // 向队列中存入任务
                    String task = String.format("task_%s", numberOfElementsToProduce.getAndUpdate(x -> x-1));
                    queue.put(task);
                    logger.info("thread {}, produce task {}", Thread.currentThread().getName(), task);


                    // 任务为0,生产者线程退出
                    if (numberOfElementsToProduce.get() == 0) {
                        break;
                    }
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e);
        }


    }
}

消费者线程

ArrayBlockingQueueConsumer

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;


import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;


/**
 * 消费者线程向容器 消费 指定总量的任务
 *
 */
public class ArrayBlockingQueueConsumer implements Runnable {


    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ArrayBlockingQueueConsumer.class);


    private ArrayBlockingQueue<String> queue;
    private AtomicInteger numberOfElementsToProduce;


    public ArrayBlockingQueueConsumer(ArrayBlockingQueue<String> queue, AtomicInteger numberOfElementsToProduce) {
        this.queue = queue;
        this.numberOfElementsToProduce = numberOfElementsToProduce;
    }


    @Override
    public void run() {
        try {
            while (!queue.isEmpty() || numberOfElementsToProduce.get() >= 0) {
                // 从队列中获取任务,并执行任务
                String task = queue.take();
                logger.info("thread {} consume task {}", Thread.currentThread().getName(),task);


                // 队列中数据为空,消费者线程退出
                if (queue.isEmpty()) {
                    break;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            logger.error(this.getClass().getName().concat(". has error"), e);
        }
    }
}

测试 TestBlockingQueue

import com.ckjava.synchronizeds.appCache.WaitUtils;


import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;


/**
 * 1. 以 ArrayBlockingQueue 作为生产者和消费者的数据容器 <br>
 * 2. 通过 ExecutorService 启动 3 个线程,2 两个生产者,1 个消费者 <br>
 * 3. 指定数据总量
 */
public class TestBlockingQueue {
    public static void main(String[] args) {
        ArrayBlockingQueue<String> arrayBlockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(10);
        /*BlockingQueue delayQueue = new DelayQueue();
        BlockingQueue<String> linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue<>(10);
        BlockingQueue<String> priorityBlockingQueue = new PriorityBlockingQueue<>(10);
        BlockingQueue<String> synchronousQueue = new SynchronousQueue<>();*/


        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
        // 最多生产 5 个数据
        AtomicInteger numberOfElementsToProduce = new AtomicInteger(5);


        // 2 个生产者线程
        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));
        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueProducer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));
        // 1 个消费者线程
        executorService.submit(new ArrayBlockingQueueConsumer(arrayBlockingQueue, numberOfElementsToProduce));


        executorService.shutdown();
        WaitUtils.waitUntil(() -> executorService.isTerminated(), 1000L);
    }
}

输出如下:

13:54:17.884 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_5
13:54:17.884 [pool-1-thread-1] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_5
13:54:17.884 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_4
13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_4
13:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_2
13:54:17.887 [pool-1-thread-1] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-1, produce task task_3
13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_3
13:54:17.887 [pool-1-thread-2] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueProducer - thread pool-1-thread-2, produce task task_1
13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_2
13:54:17.887 [pool-1-thread-3] INFO  c.c.b.ArrayBlockingQueueConsumer - thread pool-1-thread-3 consume task task_1

(推荐内容:Java面试基础题

以上就是关于JUCBlockingQueue 接口以及 ArrayBlockingQueue 实现类的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

了解一下函数式编程,送给沉迷面向对象的程序员

thbcm阅读(232)

今天给大家讲解一下函数式编程的小知识。函数式编程已经存在了60多年,但是到目前为止,它一直都很小众。只有像Google这样的改变游戏规则的企业才会依赖函数式编程,普通程序员对此几乎一无所知。

这种情况很快就要被改变了。像JavaPython这样的语言已经开始越来越多地开始采用函数编程,而像Haskell这样的新语言已经完全融入了函数式编程

简单来说,函数式编程就是为不可变变量构建函数。相反,面向对象的编程是要具有一组相对固定的函数,而我们主要是在修改或添加新变量。

函数式编程具有非常适合诸如数据分析和机器学习之类的需求任务的特性。但是这并不意味着我们应该告别面向对象编程,转而完全使用函数式编程。我们需要了解其中的基本原理,这样我们就能在适当的时候使用它们。

(推荐教程:傻瓜函数式编程

一切都是为了消除副作用

要了解函数式编程,我们需要首先了解函数。 这听起来可能很无聊,但总而言之,它很有见地。

简单地说,函数是将输入转换为输出的东西。只是事情并没有那么简单。思考一下,在Python中的下面这个函数的意义:

def square(x):
    return x*x

这个函数很简单。 它需要一个变量x,可能是一个int,或者是一个 floatdouble,然后输出该变量的平方。

再思考一下下面的这个函数:

global_list = []
def append_to_list(x):
    global_list.append(x)

乍一看,这个函数接受了一个变量 x,无论是哪种类型,由于没有 return 语句,它什么也不返回。事实真的是这样吗?

如果事先没有定义 global_list,那么这个函数就不能工作,它的输出是相同的列表,尽管经过了修改。虽然 global_list 没有声明输入,但当我们使用该函数时,它就会发生变化:

append_to_list(1)
append_to_list(2)
global_list

它返回了 [1,2],而不是空列表。这可能就是问题所在,列表确实是函数的一个输入,虽然我们没有明确说明。

1.不忠于函数

这些隐含的输入,或者其他情况下的输出,有一个官方名称:副作用。虽然我们只列举了一个简单的例子,但在更复杂的程序中,这些可能会让我们面临真正的困难。

大家可以思考一下该如何测试 append_to_list:我们不仅需要阅读第一行并使用任何 x 来测试函数,还需要阅读整个定义,了解其作用,定义 global_list 并以这种方式进行测试。这个例子告诉我们,当你在处理有数千行代码的程序时,简单的东西很快就会变得乏味。

好消息是,有一个简单的解决方法:对函数作为输入的内容诚实。这样更好:

newlist = []
def append_to_list2(x, some_list):
    some_list.append(x)
append_to_list2(1,newlist)
append_to_list2(2,newlist)
newlist

我们并没有作太大的改变,输出结果仍然是 [1,2],其他所有内容也保持不变。

但是,我们已经更改了一件事情:该代码现在没有副作用。

现在,当我们查看函数声明时,能确切知道发生了什么。如果程序运行不正常,我们也可以轻松地单独测试每个功能并查明哪个功能有问题。

2.函数式编程正在编写纯函数

具有明确声明的输入和输出的函数是没有副作用的函数,而没有副作用的函数就是纯函数。

函数编程的一个非常简单的定义是:仅用纯函数编写程序。纯函数永远不会修改变量,只会创建新的变量作为输出。

此外,对于给定输入的纯函数,我们可以得到特定的输出。相反,不纯函数可能依赖于某些全局变量。因此,如果全局变量不同,则相同的输入变量可能导致不同的输出。后者会让调试和代码维护变得更加困难。

这里有一个容易发现副作用的简单规则:由于每个函数必须具有某种输入和输出,因此没有任何输入或输出的函数声明必须是不纯的。如果采用函数式编程,这是你可能想要更改的第一个声明。

函数式编程不仅是 map 和 reduce

循环不是函数式编程中的东西。首先,我们先来思考以下的Python循环:

integers = [1,2,3,4,5,6]
odd_ints = []
squared_odds = []
total = 0
for i in integers:
    if i%2 ==1
        odd_ints.append(i)
for i in odd_ints:
    squared_odds.append(i*i)
for i in squared_odds:
    total += i

相较于我们要执行的简单操作,以上代码明显过长。而且也没有起到作用,因为我们正在修改全局变量。

相反,我们可以用以下代码替代:

from functools import reduce
integers = [1,2,3,4,5,6]
odd_ints = filter(lambda n: n % 2 == 1, integers)
squared_odds = map(lambda n: n * n, odd_ints)
total = reduce(lambda acc, n: acc + n, squared_odds)

这是完整的函数式。它比较短,也更快,因为我们不需要迭代太多的数组元素。如果你理解 filter, mapreduce 如何工作,代码也就不难理解了。

这并不意味着所有的函数代码都使用 mapreduce 等。这也不意味着你需要函数式编程来理解 mapreduce。只是当你抽象循环时,这些函数会弹出很多。

1.Lambda函数

在谈到函数式编程的历史时,许多人都是从lambda函数的发明开始的。 尽管 lambda 是函数式编程毫无疑问的基石,但它们并不是根本原因。

Lambda 函数是可用于使程序起作用的工具。 但是,我们也可以在面向对象的编程中使用lambda

2.静态类型

上面的示例虽然不是静态类型的,但是它依然是函数式的。

即使静态类型为我们的代码增加了一层额外的安全保护,但是其函数正常也并非必不可少。 不过,这可能是一个不错的补充。

有些编程语言的函数式编程越来越强

1.Perl

Perl 对副作用的处理方法与大多数编程语言截然不同。它包含了一个神奇的参数 $\Perl确实有它的优点,但我不会用它进行函数式编程。

(推荐教程:Perl教程

2.Java

如果你在用 Java 进行函数式编程,那我只能祝你好运了。因为你的程序有一半是由静态关键字组成的,而且其他 Java 开发人员也会把你的程序视为耻辱。

这并不是说 Java 有多糟糕,而是因为它并不是为那些用函数式编程解决问题而设计的,比如数据库管理或机器学习应用程序。

(推荐教程:Java教程

3.Scala

有趣的是:Scala 的目标是统一面向对象和函数式编程。如果你觉得这有点奇怪,那你不是一个人,因为所有人都这么觉得:函数式编程的目标是完全消除副作用,而面向对象编程是把副作用保留在对象内部。

尽管如此,很多开发人员认为 Scala 是一种帮助他们从面向对象编程过渡到函数式编程的语言。或许在未来几年里,它们会更容易全面发挥作用。

(推荐教程:Scala教程

4.Python

Python 鼓励函数式编程。一个事实就能看到这一点:每个函数在默认情况下至少有一个输入self。这很像Python的禅:显式比隐式好!

(推荐教程:python教程

5.Clojure

据它的创建者说,Clojure 大约有 80% 是函数式编程。默认情况下,所有值都是不可变的,就像在函数式编程中需要它们一样。但是,我们可以通过在这些不可变的值周围使用可变值包装器来解决这个问题。当你打开这样一个包装,你得到的东西又是不变的。

(推荐教程:Clojure教程

6.Haskell

这是为数不多的纯函数式和静态类型的语言之一。虽然在开发过程中这看起来像是一个时间消耗器,但在调试程序时,Haskell会付出巨大的代价。它不像其他语言那么容易学,但绝对值得投资!

(推荐教程:Real World Haskell 中文版

大数据时代带来了函数式编程

与面向对象编程相比,函数式编程仍然是一个新生儿。但是如果在 Python 和其他语言中包含函数式编程原理,具有不一样的意义,那么函数式编程就有可能获得关注。

函数式编程对于大型数据库、并行编程和机器学习非常有用。在过去的十年里,所有这些都在蓬勃发展。

虽然面向对象代码有着不可估量的优点,但函数代码的优点却不容忽视。只需要学习一些基本原理,就足以让我们成为一名开发人员,并为未来做好准备。

以上就是关于函数式编程的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

DB-Engines 2020年8月数据库排名:前3仍然保持不变,Redis反超Elasticsearch

thbcm阅读(208)

DB-Engines 近日发布了2020年8月份的数据库排名,该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名。它实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:

相比上个月,本月前10排名整体变化并不大。OracleMySQLMicrosoft SQL Server 依旧稳居前三,一路遥遥领先。关系型数据库易于维护、使用方便,在国产数据库异军突起的背景下,前10名中,关系型数据库占了7席,依旧深受人们的喜爱。

抓眼球的红绿对称箭头绝对是最大的看点。Redis终于一甩千年老八的地位,以0.55之差超越了Elasticsearch,位居第七。较去年同期Redis上涨了8.79,较7月上涨了2.83。虽然涨幅不大,但Redis作为键值数据库的“老大”,逐渐变成了内存数据库的事实标准。

几年前,人们对Redis还充满了怀疑。然而,时至今日,经过大量的实践应用,Redis简洁高效、安全稳定的特性已经深入人心。无论是国内还是国外,从五百强公司到小型初创公司都在使用RedisRedis除了变得越来越受欢迎之外,另一个变化就是更新速度越来越快,功能也变得越来越多、越来越强大。

同样值得注意的是,Microsoft Access重新进入了 TIOBE 编程语言排行榜的 TOP 10名,下面列出了完整的 11-30 名:

整体涨幅不大,都是一两位的上下浮动,值得注意的是,微软的Azure SQL较去年同期上升了8名,涨了28.85。时序数据库排名第一位的InfluxDB较去年上升了5名,较7月上升了1名。InfluxDB是一款非常优秀的时序数据库,直接推动监控技术进入了实时、纳秒级的新时代。

前100名中,本月同期涨幅榜冠军是ClicKHouse,上升了30名。

ClickHouse 是一款由俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库,拥有者卓越的性能表现,在官方公布的基准测试中,ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、MySQL的429倍以及Greenplum的10倍。

ClickHouse开源时间虽短,但是增势迅猛。自2016年开源以来,ClickHouse一直保持着飞速的发展,是目前业界公认的OLAP数据库黑马,已在头条、阿里、腾讯、新浪、青云等众多公司得以应用。

完整排名请看这里: db-engines.com/en/ranking

以上就是今年八月份数据库的排名情况了,希望对大家有所帮助。

在Go语言中三种管理Concurrency的方式

thbcm阅读(230)

相信大家踏入Go语言的世界,肯定是被强大的并发(Concurrency)所吸引,Go语言用最简单的关键字go就可以将任务丢到后台处理,但是开发者怎么有效率的控制并发,这是入门Go语言必学的技能,本章会介绍几种方式来带大家认识并发,而这三种方式分别对应到三个不同的名词:WaitGroupChannel,及 Context。下面用简单的范例带大家了解。

WaitGroup

先来了解有什么情境需要使用到 WaitGroup,假设您有两台机器需要同时上传最新的代码,两台机器分别上传完成后,才能执行最后的重启步骤。就像是把一个工作同时拆成好几份同时一起做,可以减少时间,但是最后需要等到全部做完,才能执行下一步,这时候就需要用到 WaitGroup 才能做到。

(推荐课程:Go教程

package main


import (
    "fmt"
    "sync"
)


func main() {
    var wg sync.WaitGroup
    i := 0
    wg.Add(3) //task count wait to do
    go func() {
        defer wg.Done() // finish task1
        fmt.Println("goroutine 1 done")
        i++
    }()
    go func() {
        defer wg.Done() // finish task2
        fmt.Println("goroutine 2 done")
        i++
    }()
    go func() {
        defer wg.Done() // finish task3
        fmt.Println("goroutine 3 done")
        i++
    }()
    wg.Wait() // wait for tasks to be done
    fmt.Println("all goroutine done")
    fmt.Println(i)
}

Channel

另外一种实际的案例就是,我们需要主动通知一个 Goroutine 进行停止的动作。换句话说,当 App 启动时,会在后台跑一些监控程序,而当整个 App 需要停止前,需要发个 Notification 给后台的监控程序,将其先停止,这时候就需要用到 Channel 来通知。看下下面这个例子:

package main


import (
    "fmt"
    "time"
)


func main() {
    exit := make(chan bool)
    go func() {
        for {
            select {
            case <-exit:
                fmt.Println("Exit")
                return
            case <-time.After(2 * time.Second):
                fmt.Println("Monitoring")
            }
        }
    }()
    time.Sleep(5 * time.Second)
    fmt.Println("Notify Exit")
    exit <- true //keep main goroutine alive
    time.Sleep(5 * time.Second)
}

上面的例子可以发现,用了一个 GogourtineChannel 来控制。可以想像当后台有无数个 Goroutine 的时候,我们就需要用多个 Channel 才能进行控制,也许 Goroutine 内又会产生 Goroutine,开发者这时候就会发现已经无法单纯使用 Channel 来控制多个 Goroutine 了。这时候解决方式会是传递 Context

(推荐课程:Go Web编程

Context

大家可以想像,今天有一个后台任务 A,A 任务又产生了 B 任务,B 任务又产生了 C 任务,也就是可以按照此模式一直产生下去,假设中途我们需要停止 A 任务,而 A 又必须告诉 B 及 C 要一起停止,这时候通过 context 方式是最快的了。

package main


import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)


func foo(ctx context.Context, name string) {
    go bar(ctx, name) // A calls B
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Println(name, "A Exit")
            return
        case <-time.After(1 * time.Second):
            fmt.Println(name, "A do something")
        }
    }
}


func bar(ctx context.Context, name string) {
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Println(name, "B Exit")
            return
        case <-time.After(2 * time.Second):
            fmt.Println(name, "B do something")
        }
    }
}


func main() {
    ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    go foo(ctx, "FooBar")
    fmt.Println("client release connection, need to notify A, B exit")
    time.Sleep(5 * time.Second)
    cancel() //mock client exit, and pass the signal, ctx.Done() gets the signal  time.Sleep(3 * time.Second)
    time.Sleep(3 * time.Second)
}

package main


import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
)


func foo(ctx context.Context, name string) {
    go bar(ctx, name) // A calls B
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Println(name, "A Exit")
            return
        case <-time.After(1 * time.Second):
            fmt.Println(name, "A do something")
        }
    }
}


func bar(ctx context.Context, name string) {
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            fmt.Println(name, "B Exit")
            return
        case <-time.After(2 * time.Second):
            fmt.Println(name, "B do something")
        }
    }
}


func main() {
    ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    go foo(ctx, "FooBar")
    fmt.Println("client release connection, need to notify A, B exit")
    time.Sleep(5 * time.Second)
    cancel() //mock client exit, and pass the signal, ctx.Done() gets the signal  time.Sleep(3 * time.Second)
    time.Sleep(3 * time.Second)
}

大家可以把 context 想成是一个 controller,可以随时控制不确定个数的 Goroutine,由上往下,只要宣告context.WithCancel后,再任意时间点都可以通过cancel()来停止整个后台服务。实际案例会用在当 App 需要重新启动时,要先通知全部 goroutine 停止,正常停止后,才会重新启动 App。

(推荐微课:Go微课

总结

根据不同的情境跟状况来选择不同的方式,做一个总结:

  • WaitGroup:需要将单一个工作分解成多个子任务,等到全部完成后,才能进行下一步,这时候用 WaitGroup 最适合了
  • Channel + SelectChannel 只能用在比较单纯的 Goroutine 情况下,如果要管理多个 Goroutine,建议还是 走 context 会比较适合
  • Context:如果您想一次控制全部的 Goroutine,相信用 context 会是最适合不过的,当然 context 不只有这特性,详细可以参考『用 10 分钟了解 Go 语言 context package 使用场景及介绍』

以上就是关于Go 语言中管理 Concurrency 的三种方式的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

两个程序员的寓言故事:2500行代码的程序,一定比500行的好吗?

thbcm阅读(236)

2500行代码的程序一定比500行代码的程序好吗?写出简洁、高效、高可用的程序的开发者黯然离场,搞出庞大、复杂又难用的程序的人倒能加薪升职?究竟开发者的工作应该如何进行评价?来看看下面两个程序员的故事吧。

两个程序员的寓言

很久以前,有两家公司,分别是”Automated Accounting Applications Association “和 “Consolidated Computerized Capital Corporatio”,他们决定,需要一个程序来执行自己公司的某项业务,但这两家公司并不知道,对于他们的业务需求来说,要开发的程序是完全一样的。

Automated雇用了一位程序员分析师Alan来解决他们的问题。

与此同时,Consolidated决定让他们新招聘的一名初级程序员Charles来负责这项工作,看看他是否真的那么优秀。

Alan曾经有过操刀艰难的编程项目的经验,所以他决定使用PQR结构化设计方法。考虑到这一点,他要求部门经理再指派三名程序员作为编程团队。然后,这个团队就开始工作了,扑到了铺天盖地的初步报告和问题分析上。

再看Consolidated这边,Charles没忙着动手开干,他花了一些时间思考这个问题。Charles的同事们注意到,他经常坐在桌前,把脚抬起来放在桌子上,喝着咖啡。偶尔也会看到他在电脑前忙活,但同事们从他敲击键盘的节奏就能看出,他其实是在玩《太空侵略者》的游戏。

这时,Automated的团队已经开始写代码了。程序员们大约用了一半的项目时间来编写和编译代码,其余的时间都在开会,讨论各种模块之间的接口问题。

而Charles的同事注意到,他终于不再沉迷《太空侵略者》了。他现在要么就是把脚架在办公桌上喝咖啡,要么在小纸片上乱涂乱画。他写在小纸片上的字迹很潦草,当然看起来不是在玩Tic Tac Toe(一种游戏),但也没有什么意义。

(推荐教程:JavaScript教程

两个月过去了,Automated公司的团队终于发布了项目实施时间表。再过两个月,他们将发布一个测试版的程序。然后再经过两个月的测试和优化,便会得到一个完整的最终版程序。

另一头,Charles的经理一直看着Charles上班摸鱼,已经厌烦了,他对Charles失去了耐心,决定和他摊牌。但当他走进Charles的办公室时,却惊讶地看到他在电脑前忙着输入代码。他决定等等看会发生什么,所以打了个哈哈,然后离开了。他开始密切关注Charles,以便抓住机会当面好好教训他一番。但是预期中那令人不快的对话并没有出现,因为他很高兴地注意到,Charles似乎大部分时间都在忙碌,甚至有人看到Charles忙得连午餐都很晚去吃,而且一周有那么两三天,下班后他还会留下来加班。

三个月结束时,Charles宣布他已经完成了这个项目。他提交了一个包含500行代码的程序。程序似乎写得很清楚,经过测试,它可以满足项目既定的所有需求。事实上,它甚至还有一些额外的便利功能,可能会显著提高程序的可用性。该程序投入实际测试使用后,除了发现一个可以快速纠正的疏忽外,表现良好。

到这时,Automated的团队已经完成了项目所需的四个主要模块中的两个。这些模块目前正在进行测试,而其它模块已经完成。

又过了三周,Alan宣布,初级版比原计划提前一周完成。他提供了一份待纠正的缺陷列表。该程序开始进行实际测试使用。除了缺陷列表中列举的问题,用户还发现了一些其它的错误和缺陷。正如艾伦所解释的那样,这并不奇怪。毕竟这是一个初级版本嘛,有错误是意料之中的。

又经过大约两个多月的时间,程序的正式版本开发完毕。它由大约2500行代码组成。测试时,它似乎满足了大部分项目需求。但是它削减了一两个功能,而且对输入数据的格式非常挑剔。然而,公司还是决定上马该程序了。他们可以随时对数据录入人员进行培训,让他们严格按照要求的格式输入数据。此后该程序移交给了一些负责维护的程序员去补全缺失的功能。

(推荐教程:Java教程

后记:

起初,Charles的上司对他在这个项目上的表现还是比较满意的。但当他通读程序源代码的时候,他发现这个项目真的比他最初想象的要简单得多。现在看来,即使是对一个初学编程的人来说,这显然也不是什么难事。

Charles每天确实产出了大约5行代码,这或许是略高于业内平均水平。然而,基于程序是这么简单,他的表现也就并没有什么特别了,而且他的上司还记得他那两个月的“摸鱼劣迹”。

在下一次薪酬调整时,Charles得到了加薪,加薪幅度约为这一时期通货膨胀率的一半(很可怜吧),公司没有给他升职。大约一年后,他变得心灰意冷,离开了Consolidated。

在Automated公司,Alan因如期完成了项目而受到嘉奖。他的上级看了看他们编写的程序,他浏览了几分钟,恩,是遵守公司关于结构化编程的标准的。然后他很快就不再继续尝试往下看了,这程序看起来似乎很难理解。这时他意识到,这个项目确实比他原先设想的要复杂得多,他再次对Alan的成就表示祝贺。

Alan团队的每个程序员每天产出3行多的代码。这在业内大约是平均水平,但考虑到这个项目所要解决的问题的复杂性,可以说是很不错的产出啦。Alan因此获得了丰厚的加薪,并被提升为系统分析师,以表彰他的成就。

(推荐教程:python教程

来自Tim Mensch的评论

我曾经是一名年轻但是聪明的程序员,这个故事令我产生了强烈的共鸣。即使在我还是个职场新人的时候,我也能做到令很多资深开发人员都感到有挑战的事情。在我的第一份工作中(作为游戏开发者),我的经理说我在几天内创建的代码,感觉比一个更有经验的开发者经过几个月的推敲后完成的代码都要好(从物理意义上讲)。在我的第二份工作中,我对一个有十年以上经验的高级开发人员编写的工具程序进行了优化,使其只需几分之一秒就能完成一个任务,而不用花费几分钟。我的整个职业生涯充斥了这样一连串的奇闻轶事。

在我从事编程以来的多年开发和学习经历中,我意识到经验确实很重要。但是,底层技能也同样重要。实际上,就像上面讲到的两个程序员的寓言一样,底层技能可能比经验更重要,我认为这个事实已经被许多当代的开发者忽略了。

话虽如此,我也曾经踩过坑,跟上文提到的第二个开发者类似,创建了一个比实际所需要的复杂得多的系统。我知道一个复杂的解决方案,并且知道自己可以实现它,但这并不意味着它就是最好的解决方案,我需要时不时地提醒自己这个事实。

于是,我尝试做出妥协,甚至质疑我自己的解决方案,持续寻找能够改进和简化的方法。我曾遭到指责:因为我倾向于花费更多的时间去思考一个问题,而不是仅仅用显而易见的方法去解决它;我希望能找到更简洁的方法去解决问题。因为花了很多时间思考,看起来好像不务正业,但是充分地思考可以让我产出更好的结果—-代码量更少,更健壮、更可扩展而且更容易阅读。

这就是为什么我认为上面这个寓言如此重要的原因。开发经验固然重要,但在项目设计和实施上的技能都可以完胜经验,如果你同时具备经验和技能,就可以实现相当的奇迹。只要你持续质疑自己的想法并持续思考如何更好地完善它,而不要一味地认为自己的第一个设计构思就是足够完美的。

原文链接:realmensch.org/2017/08/25/the-parable-of-the-two-programmers/?

Go 1.15 正式发布,让我们来看看它有哪些值得关注的变化

thbcm阅读(248)

今天上午 Go Team 宣布 Go 1.15 正式发布。因为受到今年疫情的影响,所以这次版本虽然如期发布,但是变化的内容并不多。

它的大部分更改在工具链、运行时和库的实现。与往常一样,该版本保留了 Go 1 兼容性的承诺。这几乎保证所有的 Go 程序都能像以前一样正常编译和运行。

Go 1.15 包括对链接器的重大改进,改进了对具有大量内核的小对象的分配,并弃用了 X.509 CommonNameGOPROXY 现在支持跳过返回错误的代理,并添加了新的嵌入式 tzdata 包。

我们一起看看具体都有哪些值得关注的变化。

(推荐课程:Go教程

1、新的链接器

官方的设计文档地址:https://golang.org/s/better-linker, 从命名看,是一个更好的链接器(这是废话)。

此版本 Go 可减少链接器资源的使用(时间和内存)并提高代码的健壮性/可维护性。对于在 amd64 架构上运行的基于 ELF 的操作系统(LinuxFreeBSDNetBSDOpenBSDDragonflyS olaris),代表性的大型 Go 程序集的链接速度提高 20%,平均所需内存减少 30%。其他体系结构/OS 组合的改进。改进链接程序性能的关键因素是新设计的目标文件格式,以及内部阶段的改进以提高并发性(例如,将重定位并行应用于符号)。Go 1.15 中的目标文件比其 1.14 等价文件稍大。这些更改是对 Go 链接器进行现代化改造的多版本项目的一部分,这意味着将来的版本中有望对链接器进行其他改进。现在,链接器在 linux/amd64linux/arm64 上默认为 -buildmode=pie 的内部链接模式,因此这些配置不再需要 C 链接器。

2、编译器改进,包括略微小了些的二进制文件

unsafe 的安全规则允许在调用某些函数时将 unsafe.Pointer 转换为 uintptr。以前,在某些情况下,编译器允许进行多个链式转换(例如 syscall.Syscall(…,uintptr(uintptr(ptr)),…))。编译器现在只需要一次转换。使用多次转换的代码应进行更新以满足安全规则。

Go 1.14 相比,Go 1.15 通过消除某些类型的 GC 元数据和更积极地消除了未使用的类型元数据,与 Go 1.14 相比将典型的二进制大小减少了大约 5%。该工具链现在通过将函数与 32 字节边界对齐并填充跳转指令来缓解 GOARCH=amd64 上的 Intel CPU 勘误 SKX102。尽管此填充增加了二进制大小,但这远远超出了上述二进制大小改进所弥补的范围。

Go 1.15 向编译器和汇编器都添加了 -spectre 标志,以允许启用 Spectre 缓解措施。这些几乎是绝对不需要的,主要是作为“纵深防御”机制提供的。有关详细信息,请参见 Spectre Wiki页面。

现在,编译器将拒绝 //go: compiler 指令,这些指令对其所使用的声明无意义,并出现“放错位置的编译器指令”错误。此类错误使用的指令以前已被破坏,但编译器无声地忽略了它们。

现在,编译器的 -json 优化日志记录报告大(>= 128 字节)副本,并包含转义分析决策的说明。

(推荐课程:Go Web编程

3、内嵌 tzdata(时区数据)

增加了一个新包:time/tzdata,当系统找不到时区数据时(比如 Windows 等),通过导入这个包,在程序中内嵌时区数据,也可以通过编译时传递 -tags timetzdata 来实现同样的效果。

具体查看这个 issuehttps://github.com/golang/go/issues/38017 以及包 time/tzdata 的说明:https://golang.org/pkg/time/tzdata/

4、增加 testing.TB.TempDir

测试生成临时文件挺常见的,这个为了更好的解决此问题。详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/35998

5、增加 testing.T.Deadline

context 引入 testing 包。详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/28135

6、关于 Ports 部分

darwin/386darwin/arm 不再支持;riscv64 变得更好;linux/arm64 现在作为第一类 port 支持。

7、API 的变动

  1. net/url.URL RawFragmentEscapedFragment ,详情见 issue:https://github.com/golang/go/issues/37776
  1. net/url.URL.Redacted,详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/34855

3.time.Ticker.Reset,我们知道 Timer 是有 Reset 的,这次为 Ticker 也增加,详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/33184

  1. regexp.Regexp.SubexpIndex,详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/32420
  1. sync.Map.LoadAndDelete,详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/33762
  1. crypto/tls.Dialer.DialContext,详情见 issuehttps://github.com/golang/go/issues/18482

还有其他一些 API 变动,不一一列举。

8、工具链

  1. 增加 go env GOMODCACHEhttps://github.com/golang/go/issues/34527
  1. opt-in fallbacks in GOPROXYhttps://github.com/golang/go/issues/37367
  1. vet:warn about string(int)detect impossible interface assertionshttps://github.com/golang/go/issues/32479https://github.com/golang/go/issues/4483
  1. println 允许打印两个值。println(twoValues())
  1. panic:显示可打印的值而不是地址。比如:
type MyString string
panic(MyString("hello"))

现在打印:

panic: (main.MyString) (0x48aa00,0x4c0840)

期望打印:

panic: main.MyString("hello")

可读性会好很多。

9、性能

  1. amd64 上更好的写屏蔽;
  1. Linux 上,forkAndExec 使用 dup3
  1. sha512 算法速度提升 15%;
  1. ReadMemStats 延迟降低 95%;
  1. 关闭状态的 channel 接收速度提升 99%;
  1. 将小的 int 值转为 interface{} 不额外分配内存;

(推荐微课:Go微课

10、更详细的改动

更多详细的改动,见官方发布文档 https://golang.org/doc/go1.15

以上就是关于 Go 1.15正式发布一些值得注意的变化的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

使用Node和MongoDB搭建一个图床或网盘

thbcm阅读(246)

1 文章起源

本文给大家分享一个关于Node+Mongodb的附件上传下载的项目,这个项目比较简单,看完的同学就可以很快的搭建一个小网盘或者图床了。

2 起手式

2.1 概念

首先我们得先去了解一下Mongodb的文件储存(GridFS)是啥,因为我们都是基于 GridFS 来进行文件储存

2.2 我们需要什么

了解了大概概念后就可以着手安装我们必须的插件了

  • express (这是啥不用我多说)
  • body-parser (Node解析body的中间件)
  • ejs (模板引擎,快速开发就不搞前后端分离了,有兴趣的小伙伴可以用Vue/React来搭建小网盘)
  • gridfs-stream (轻松地与MongoDB GridFS之间传输文件。)
  • method-override (我们用form表单简单上传,因为form表单不支持put/delete请求方式,所以把它安排上了,小伙伴可自行使用Ajax,就不需要这么麻烦了)
  • mongoose (用于连接mongodb必不可少的插件)
  • multer (Multer是用于处理多部分/表单数据的node.js中间件,主要用于上传文件。它被编写在busboy之上,以实现最大效率。)
  • multer-gridfs-storage (Multer的GridFS存储引擎可将上传的文件直接存储到MongoDb。)
  • nodemon (热更新)

(推荐教程:Node入门

以上就是我们需要准备的东西了

npm install express body-parser ejs gridfs-stream method-override mongoose multer multer-gridfs-storage // or yarn add express body-parser ejs gridfs-stream method-override mongoose multer multer-gridfs-storage

2.3 初始化一个项目

// 可自行补充信息 // npm init

然后在根目录新建一个入口文件app.js,和页面 views/index.ejs

3 现在项目开始了

3.1 先将基础部分完事

将我们安装的包引入,再跑跑看看

const express = require(‘express’) const path = require(‘path’) const crypto = require(‘crypto’) const mongoose = require(‘mongoose’) const multer = require(‘multer’) const GridFsStorage = require(‘multer-gridfs-storage’) const GridFsStream = require(‘gridfs-stream’) const methodOverride = require(‘method-override’) const bodyParser = require(‘body-parser’)


const app = express()


app.set('view engine', 'ejs') // 设置模板引擎


app.use(bodyParser.json()) 
app.use(methodOverride('_method'))


app.get('/', (req, res) => {
        res.render('index')
    })
})


const port = 5000
app.listen(port, () => {
    console.log(`App listering on port ${port}`)
})

一般来说启动了app.js的话我们在浏览器访问 http://localhost:5000 就能看到 views/index.ejs 中的界面了,如果没有,自行查看控制台是否报错

3.2 连接我们的Mongodb数据库

我这边用的本地mongodb数据库,线上也是一样的,我们可以用NoSQL manager for mongdb来查看我们数据库里面的数据,我们新建一个新的集合,我这边叫 grid_uploads。所以连接的话也是连接这个集合

// 数据库的链接 const mongoURL = ‘mongodb://localhost:27017/grid_uploads’


const connect = mongoose.createConnection(mongoURL, {
    useNewUrlParser: true,
    useUnifiedTopology: true
})

可以尝试在NoSQL写入一些数据,具体使用可以参考博客【MongoDB】NoSQL Manager for MongoDB 教程

3.3 美化一下界面(views/index.ejs)

作为一个小两年的前端工程师,已经练就了像素眼了,我们肯定不能把界面做的辣么丑对吧,眼睛过不去啊,所以我们简单的用bootstrap4来做个界面好了

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">


<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>文件上传</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.5.0/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-9aIt2nRpC12Uk9gS9baDl411NQApFmC26EwAOH8WgZl5MYYxFfc+NcPb1dKGj7Sk" crossorigin="anonymous">
    <style>
        img {
            width: 100%;
        }
    </style>
</head>


<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-md-6 m-auto">
                <h2 class="text-center display-4 my-4">Mongo文件上传</h2>
                <form action="/upload" method="POST" enctype="multipart/form-data">
                    <div class="custom-file mb-3">
                        <input type="file" name="file" id="file" class="custom-file-input">
                        <label for="file" class="custom-file-label">选择文件</label>
                    </div>
                    <input class="btn btn-primary btn-block" type="submit" value="提交">
                </form>
                <hr>
            </div>
        </div>
    </div>
</body>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.5.1/dist/jquery.slim.min.js" integrity="sha384-DfXdz2htPH0lsSSs5nCTpuj/zy4C+OGpamoFVy38MVBnE+IbbVYUew+OrCXaRkfj" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.16.0/dist/umd/popper.min.js" integrity="sha384-Q6E9RHvbIyZFJoft+2mJbHaEWldlvI9IOYy5n3zV9zzTtmI3UksdQRVvoxMfooAo" crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.5.0/dist/js/bootstrap.min.js" integrity="sha384-OgVRvuATP1z7JjHLkuOU7Xw704+h835Lr+6QL9UvYjZE3Ipu6Tp75j7Bh/kR0JKI" crossorigin="anonymous"></script>


</html>

那么我们请求 http://localhost:5000 的话我们看到的应该是这样子的

(推荐教程:Node.js教程

3.4 做一些必须的处理

// 定义gfs变量,后续我们进行数据库文件操作的时候可不能少 let gfs; connect.once(‘open’, () => { // 监听数据库开启,通过 gridfs-stream 中间件和数据库进行文件的出入控制 gfs = GridFsStream(connect.db, mongoose.mongo) gfs.collection(‘upload’) // 它会在我们数据库中建立 upload.files(记录文件信息) upload.chunks(存储文件块) })


// 使用 multer-gridfs-storage Multer 中间件来讲我们上传的附件直接存储到MongoDb
const storage = new GridFsStorage({
    url: mongoURL,
    file: (req, file) => {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            // 下面注释部分是给文件进行重命名的,如果想要原文件名称可以自行使用 file.originalname 返回,
            // 建议有时间的小伙伴存储两个文档,一个记录原文件名,一个记录加密文件名,然后返回到页面的时候可以将中文名返回去

            
            // crypto.randomBytes(16, (err, buf) => {
            //     if (err) {
            //         return reject(err)
            //     }
            //     const filename = buf.toString('hex') + path.extname(file.originalname)
            //     const fileinfo = {
            //         filename,
            //         bucketName: 'upload'
            //     }
            //     resolve(fileinfo)
            // })
            const fileinfo = {
                filename: new Date() + '-' + file.originalname,
                bucketName: 'upload'
            }
            resolve(fileinfo)
        })
    }
})


const upload = multer({ storage })

3.5 写我们上传第一个文件的接口

app.post(‘/upload’, upload.single(‘file’), (req, res) => { res.redirect(‘/’) })

看起来简简单单,请记着这么几件事

  • views/index.ejs中 (input type=file 指定的name得和接口的upload.single(‘file’) 一样
  • 上传完文件我们重定向回我们的首页 此时我们就可以在NoSql看到我们的两个文档有数据了

(推荐微课:Node.js微课

这是upload.chunks

这是upload.files

3.6 获取我们所有的文件信息

获取我们所有的文件

app.get(‘/files’, (req, res) => { // 通过查找返回一个数组对象回去 gfs.files.find().toArray((err, files) => { if (!files || files.length === 0) { return res.status(404).json({ err: ‘文件不存在!’ }) } return res.json(files) }) })

我们可以进行一些美化操作,比如我们可以将上传是图片的,返回到界面的话以图片显示,其他则以 a 标签的格式显示(可点击下载),所以我们可以将 views/index.ejs的界面进行美化改造(ejs语法用起来确实蛮麻烦的),进行重新排版以及添加删除按钮

<!DOCTYPE html> <html lang=”en”>


<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>文件上传</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.5.0/dist/css/bootstrap.min.css"
        integrity="sha384-9aIt2nRpC12Uk9gS9baDl411NQApFmC26EwAOH8WgZl5MYYxFfc+NcPb1dKGj7Sk" crossorigin="anonymous">
    <style>
        img {
            width: 100%;
        }
    </style>
</head>


<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-md-6 m-auto">
                <h2 class="text-center display-4 my-4">Mongo文件上传</h2>
                <form action="/upload" method="POST" enctype="multipart/form-data">
                    <div class="custom-file mb-3">
                        <input type="file" name="file" id="file" class="custom-file-input">
                        <label for="file" class="custom-file-label">选择文件</label>
                    </div>
                    <input class="btn btn-primary btn-block" type="submit" value="提交">
                </form>
                <hr>
            </div>
        </div>
        <div class="row">
            <% if(files){ %>
            <% files.forEach(function(file){ %>
            <div class="col-sm card card-body m-3  col-md-2">
                <% if(file.isImage){ %>
                <img src="image/<%= file.filename %>" />
                <% } else { %>
                <a href="download/<%= file.filename %>"><%= file.filename %></a>
                <%}%>
                    <form action="/files/<%= file._id%>?_method=DELETE" method="POST">
                <button class="btn btn-danger btn-block mt-4">删除</button>
                </form>
            </div>
            <% }) %>
            <% }else { %>
            <p class="card card-body text-center display-4 my-4">文件不存在</p>
            <% } %>
        </div>
    </div>
</body>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.5.1/dist/jquery.slim.min.js"
    integrity="sha384-DfXdz2htPH0lsSSs5nCTpuj/zy4C+OGpamoFVy38MVBnE+IbbVYUew+OrCXaRkfj"
    crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/popper.js@1.16.0/dist/umd/popper.min.js"
    integrity="sha384-Q6E9RHvbIyZFJoft+2mJbHaEWldlvI9IOYy5n3zV9zzTtmI3UksdQRVvoxMfooAo"
    crossorigin="anonymous"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.5.0/dist/js/bootstrap.min.js"
    integrity="sha384-OgVRvuATP1z7JjHLkuOU7Xw704+h835Lr+6QL9UvYjZE3Ipu6Tp75j7Bh/kR0JKI"
    crossorigin="anonymous"></script>


</html>

(推荐教程:MongoDB教程

要将 ejs 中的files变量获取到我们应该重写一下 get('/')接口,使其在访问localhost:5000的时候先去读取一下数据库文件信息并输出到页面中去

app.get(‘/’, (req, res) => { gfs.files.find().toArray((err, files) => { if (!files || files.length === 0) { res.render(‘index’, { files: false }) return } files.map(file => { // 如果是以下图片类型我们就在前端展示出来,其余一律按附件处理,通过 isImage 来区分图片和非图片 const imageType = [‘image/png’, ‘image/jpg’, ‘image/gif’, ‘image/jpeg’] if (imageType.includes(file.contentType)) { file.isImage = true } else { file.isImage = false } }) res.render(‘index’, { files: files }) }) })

完成上述的情况我们访问首页的话就行该是如下情况

3.7 单个文件下载

在这里我们通过a标签访问 /download/:filename 接口,filename是文件名,当然可以用其他的比如_id,当查找到有该附件的时候就将它合并成可读留,通过管道返回,这样在前端界面上点击文件标题就可以直接下载了

app.get(‘/download/:filename’, (req, res) => { gfs.files.findOne({ filename: req.params.filename }, (err, file) => { if (!file) { return res.status(404).json({ err: ‘文件不存在!’ }) } const readstream = gfs.createReadStream(file.filename) readstream.pipe(res) }) })

3.8 单个文件删除

在这里我们通过a标签访问 /files/:id 接口,id对应,点击删除按钮,就直接删除了,并重定向到首页

app.delete(‘/files/:id’, (req, res) => { gfs.remove({ _id: req.params.id, root: ‘upload’ }, (err) => { if (err) { return res.status(404).json({ err: ‘删除的文件不存在!’ }) } res.redirect(‘/’) }) })

由于我们一直用form做请求,但是form表单没有delete请求方式,所以我们用到了method-override插件,当然要是用Ajax就没关系了,我们项目毕竟速成嘛,主要看效果和过程。

(推荐微课:MongoDB入门与案例分析

4 完结撒花了

简简单单的告一段落了,学了的小伙伴们可以尝试更加深入的操作,所以我们就可以用此项目来做一个图床或者小网盘盘,还是简简单单滴。当然该附件上传也有一定的限制问题,比如大文件可能上传时间更久,我们就需要采用文件分片方式上传了。

以上就是个关于如何使用用Node+MongoDB搭建简单的图床或者网盘的相关介绍了,希望对大家有所帮助。

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