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Mybatis 核心流程源码分析

[toc] 0. 目录 1. 例子 2. 源码分析 2.1 解析 mybatis-config.xml 构建 Configuration 配置类流程 2.2 解析 mapper.xml 构建映射声明、缓存等流程 2.2.1 XMLMapperBuilder 解析流程 2.2.2 cacheElement() 构建二级缓存 2.2.2.1 Cache 接口 2.2.2.2 PerpetualCache 缓存 2.2.2.3 LruCache 缓存装饰器 2.2.2.4 ScheduledCache 缓存装饰器 2.2.2.5 SerializedCache 缓存装饰器 2.2.2.6 LoggingCache 缓存装饰器 2.2.2.7 SynchronizedCache 缓存装饰器 2.2.2.8 BlockingCache 缓存装饰器 2.2.2.9 缓存小结 2.2.3 buildStatementFromContext() 构建 SQLStatement 流程 2.2.4 bindMapperForNamespace() 从命令空间构建映射 2.2.4.1 MapperProxy...

10个强大的Python数据科学技巧

作者|LAKSHAY ARORA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 你上一次学习新的Python技巧是什么时候?作为数据科学家,我们习惯于使用熟悉的库并每次都调用相同的函数。现在该打破旧的惯例了! Python不仅限于Pandas,NumPy和scikit-learn(尽管它们在数据科学中绝对必不可少)!我们可以使用大量的Python技巧来改进代码,加速数据科学任务并提高编写代码的效率。 更重要的是,学习我们可以在Python中做的新事情真的非常有趣!我喜欢玩各种不同的程序包和函数。每隔一段时间,就会有一个新的花样吸引我,我将其融入我的日常工作。 因此,我决定在一个地方整理我最喜欢的Python技巧——本文!此列表的范围从加快基本数据科学任务(如预处理)到在同一Jupyter Notebook中获取R和Python代码不等。有大量的学习任务在等着我们,让我们开始吧! Python和数据科学世界的新手?这是一门精妙而全面的课程,可帮助你同时入门: 应用机器学习——从入门到专业 https://courses.analyticsvidhya.com/courses...

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