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一个Golang版丝滑的可视化库

今天逛github超市时,发现一个非常不错的数据可视化库go-echarts,特分享给大家。 介绍 在 Golang 这门语言中,目前数据可视化的第三方库还是特别少,go-echarts的开发就是为了填补这部分的空隙。Echarts是百度开源的非常优秀的可视化图表库,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。也有其他语言为其实现了相应语言版本的接口,如 Python 的pyecharts,go-echarts 也是借鉴了pyecharts的一些设计思想。 特性 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅 囊括了 25+ 种常见图表,应有尽有 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图,为地理数据可视化提供强有力的支持 Demo展示 是不是相当炫酷? 使用 小菜刀简单看了下该库的使用文档和示例go-echarts/examples。发现它给出的示例中已经囊括了25种图表的使用,真是非常用心。因此,建议读者朋友们直接在示例上进行改造即可。 仓库地址 [go-echarts] https://github.com...

深入理解Java线程池

编者注:Java中的线程池是运用场景最多的并发组件,几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。 在开发过程中,合理地使用线程池能够带来至少以下几个好处。 降低资源消耗:通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 提高响应速度:当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。 提高线程的可管理性:线程是稀缺资源,如果无限制地创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。但是,要做到合理利用线程池,必须了解其实现原理。 代码解耦:比如生产者消费者模式。 线程池实现原理 当提交一个新任务到线程池时,线程池的处理流程如下: 如果当前运行的线程少于corePoolSize,则创建新线程来执行任务(注意,执行这一步骤需要获取全局锁)。 如果运行的线程等于或多于corePoolSize,则将任务加入BlockingQueue。 如果无法将任务加入BlockingQueue(队列已满),则创建新的线程来处理任务(注意,执行这一步骤也需要获取全局锁)。 如果创建新线程将使当前运行的线程数超出maximumPoolSize,该任务将被...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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