徐小夕 徐小夕
3年前
几个非常有意思的javascript知识点总结
作为一名前端爱好者,笔者利用空余时间研究了几个国外网站的源码,发现不管是库,还是业务代码,都会用到了一些比较有意思的API,虽然平时在工作中部分接触过,但是经过这次的研究,觉得很有必要总结一下,毕竟已经2020年了,是时候更新一下技术储备了,本文主要通过实际案例来带大家快速了解以下几个知识点:Observer原生观察者script标签事件深入
Karen110 Karen110
2年前
再见 for 循环!pandas 提速 315 倍!
来源:Python数据科学作者:东哥起飞上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。for是所有编程语言的基础语法,初学者为了快速实现功能,依懒性较强。但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。本次东哥介绍几个常见的提速方法,一个比一个快,了解pandas本质,才能知道如何提速。下面是一个例子,数据获取方式见文末。
徐小夕 徐小夕
3年前
30分钟开发一款抓取网站图片资源的浏览器插件
前言由于业务需求,笔者要为公司开发几款实用的浏览器插件,所以大致花了一天的时间,看完了谷歌浏览器插件开发文档,在这里特地总结一下经验,并通过一个实际案例来复盘插件开发的流程和注意事项.你将收获如何快速上手浏览器插件开发浏览器插件开发的核心概念浏览器插件的通信机制浏览器插件的数据存储浏览器插件的应用场景开发一款抓取网站图片资源
Stella981 Stella981
2年前
SpringBoot整合easyexcel实现Excel的导出
在一般不管大的或者小的系统中,各家的产品都一样,闲的无聊的时候都喜欢让我们这些程序员导出一些数据出来供他观赏,非说这是必须需求,非做不可,那么我们就只能苦逼的哼哧哼哧的写bug喽。之前使用POI导出excel需要自己先去创建excel文件,还要创建sheet,写表头,操作起来确实很麻烦,针对产品这种随心而欲的需求我们能不能快速的做完这样一个产品看起来挺简
Stella981 Stella981
2年前
SpringBoot如何整合多个数据源,看这篇就够了
SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架,因为它搭建快,能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展,业务量的增加,这时候就会牵扯到分库分表,虽然这个词听起来很熟悉,作为程序员也很容易理解,但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表,今天我们不聊如何分库分表,而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的
曼成 曼成
5个月前
实人认证API的出现,让电子化身份验证更加可靠
随着信息技术的快速发展和数字化转型的加速,各种电子化应用正在走进人们的生活中,电子化身份验证也成为了日益普遍的需求。从现在生活中各种App、网站、电商平台等需要身份认证的场景来看,身份验证的确是十分重要的一环。但是,当前仍然存在着不少身份认证不可靠等问题。为了解决这些问题,近年来,实人认证API的出现,让电子化身份验证更加可靠。
秋桐 秋桐
11个月前
Java 查找和替换 Excel 数据
Excel电子表格是储存和处理数据的不二选择。当数据内容过多时,我们可以通过一些快捷工具来进行操作。“查找和替换”就是其中之一,比起手动搜索和更新数据,这个功能能帮助我们在大型电子表格中快速获取目标数据,并更改为新数据。Microsoft办公软件已提供了该功能,这里就不再赘述。今天想为大家分享的是如何通过代码来查找和替换数据(以Java代码为例)。使用到的是FreeSpire.XLSforJava组件。
京东云开发者 京东云开发者
10个月前
Mybatis-SQL分析组件 | 京东云技术团队
大促备战,最大的隐患项之一就是慢sql,带来的破坏性最大,也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患,而且对sql好坏的评估有一定的技术要求,有一些缺乏经验或者因为不够仔细造成一个坏的sql成功走到了线上,等发现的时候要么是造成了线上影响、报警、或者后置的慢sql采集发现,这时候一般无法快速止损,需要修改代码上线、或者调整数据库索引。
京东云开发者 京东云开发者
10个月前
浅谈常态化压测 | 京东物流技术团队
随着业务的不断增长,支撑业务系统的压力也逐渐增加,会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险,检测产品或系统的稳定性、可靠性,而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的,所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中,把压测做到常态化,做成平常的一件事。
京东云开发者 京东云开发者
9个月前
基于ClickHouse解决活动海量数据问题 | 京东云技术团队
魔笛活动平台要记录每个活动的用户行为数据,帮助客服、运营、产品、研发等快速处理客诉、解决线上问题并进行相关数据分析和报警。可以预见到需要存储和分析海量数据,预估至少几十亿甚至上百亿的数据量,所以需要选择一款能存储海量数据的数据库。由于是通过接收MQ存储或者API方式存储,所以对实时写入性能也有一定要求。同时可能后续还需要一些实时数据分析等