golang_module包管理的使用
golang从诞生之初就一直有个被诟病的问题:缺少一个行之有效的“官方”包依赖管理工具。之前golang包管理工具有数十个, 说实话都不是让人非常满意。
go 1.11 有了对模块的实验性支持,大部分的子命令都知道如何处理一个模块,比如 run build install get list mod 子命令。go 1.12 会删除对 GOPATH 的支持,go get 命令也会变成只能获取模块,不能像现在这样直接获取一个裸包。
可以用环境变量 GO111MODULE 开启或关闭模块支持,它有三个可选值:off、on、auto,默认值是 auto。
- GO111MODULE=off 无模块支持,go 会从 GOPATH 和 vendor 文件夹寻找包。
- GO111MODULE=on 模块支持,go 会忽略 GOPATH 和 vendor 文件夹,只根据 go.mod 下载依赖。
- GO111MODULE=auto 在 $GOPATH/src 外面且根目录有 go.mod 文件时,开启模块支持。
在使用模块的时候,GOPATH 是无意义的,不过它还是会把下载的依赖储存在 $GOPATH/pkg/mod 中,也会把 go install 的结果放在 $GOPATH/bin 中。
golang优雅的等待或通知goroutine退出
1. 等待 goroutine 退出
1.1 使用Waitgroup
1 | package main |
- close无缓冲的channle,有广播效果。
- wait 所有go 退出。
node版本管理nvm的安装和使用
我们可能同时在进行2个项目,而2个不同的项目所使用的node版本又是不一样的,或者是要用更新的node版本进行试验和学习。这种情况下,对于维护多个版本的node将会是一件非常麻烦的事情,而nvm就是为解决这个问题而产生的,他可以方便的在同一台设备上进行多个node版本之间切换,而这个正是nvm的价值所在。
1. 介绍
1.1 nodejs,npm,nvm之间的区别
nodejs:在项目开发时的所需要的代码库
npm:nodejs 包管理工具。在安装的 nodejs 的时候,npm 也会跟着一起安装,它是包管理工具。npm 管理 nodejs 中的第三方插件
nvm:nodejs 版本管理工具。也就是说:一个 nvm 可以管理很多 node 版本和 npm 版本。
nodejs介绍和javascript的区别
1. nodejs的诞生
话说有个叫Ryan Dahl的歪果仁,他的工作是用C/C++写高性能Web服务。对于高性能,异步IO、事件驱动是基本原则,但是用C/C++写就太痛苦了。于是这位仁兄开始设想用高级语言开发Web服务。他评估了很多种高级语言,发现很多语言虽然同时提供了同步IO和异步IO,但是开发人员一旦用了同步IO,他们就再也懒得写异步IO了,所以,最终,Ryan瞄向了JavaScript。
因为JavaScript是单线程执行,根本不能进行同步IO操作,所以,JavaScript的这一“缺陷”导致了它只能使用异步IO。
选定了开发语言,还要有运行时引擎。这位仁兄曾考虑过自己写一个,不过明智地放弃了,因为V8就是开源的JavaScript引擎。让Google投资去优化V8,咱只负责改造一下拿来用,还不用付钱,这个买卖很划算。
于是在2009年,Ryan正式推出了基于JavaScript语言和V8引擎的开源Web服务器项目,命名为Node.js。虽然名字很土,但是,Node第一次把JavaScript带入到后端服务器开发,加上世界上已经有无数的JavaScript开发人员,所以Node一下子就火了起来。
谷歌云搭建免费服务器
前两年折腾过亚马逊的免费一年aws,后来发现速度很慢就弃用了。俗话说免费的是最贵的,但是google注册之后直接给300刀,货真价实的钱可以用来买服务器,简直不要太好用!
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pyqt安装使用打包教程
最近准备开发一个GUI程序, 考察了一些能选用的技术, 在windows下有多门语言可以选择(包括易语言哈哈).
但是最初的想法是不仅要快捷开发而且最好跨平台, 跨平台基本没得选了只能用qt了, 但短时间内用c++开发还是没有勇气的, 于是举棋不定选python.
1. 下载 qt designer
因为 Qt Creator实在太大了, 选用Qt Designer.下载链接: https://build-system.fman.io/qt-designer-download
安装成功后, 最好设置Appearance里为 Dockerd Window, 要不然很别扭
python包管理器anaconda介绍安装和使用
在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的。用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。
anaconda 是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。anaconda 利用工具/命令 conda 来进行 package 和 environment 的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。
这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别,详细差别见下节。
anaconda 则是一个打包的集合,里面预装好了 conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。