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Python 之父的解析器系列之四:可视化 PEG 解析

原题 | Visualizing PEG Parsing 作者 | Guido van Rossum(Python之父) 译者 | 豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者) 声明 | 本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读,内容略有改动。 上周我展示了一个简单的 PEG 解析器生成器。本周我将展示生成的解析器在解析程序时实际执行的操作。我深入研究了 ASCII 艺术的复古世界,特别是一个名为“curses”的库,它可以在 Linux 和 Mac 的 Python 标准库中找到,也可以作为 Windows 的附加组件。 【这是我的 PEG 系列的第 4 部分。见第1部分,第2部分,第3部分,第5部分 】(译注:对应的译文,第1篇、第2篇、第3篇、第5篇待译 ) 让我们来看看可视化已取得的进展。截图里的屏幕被分隔为三个部分,分别是简单的 ASCII 字符,以及用连字符划出的线: 上部分显示了解析器的调用堆栈,你可能还记得它是一个具有无限回溯的递归下降解析器。我将在下面解释如何阅读它。 中间的单行部分展示了标记符缓冲区的内容,光标指向下一个要...

云端数据仓库的模式选型与建设

数据,对一个企业的重要性不言而喻,如何利用好企业内部数据,发挥数据的更大价值,对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。 随着越来越多的基础设施往云端迁移,数据仓库是否也需要上云?上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题吗?如果考虑上云,需要注意哪些方面?目前主流云厂商产品又有何特点?面对上述问题,本文尝试给出一些答案,供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。 一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种,企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。 1.1 建设方案 1)商业方案 商业方案,是最为传统的一种,也是过去20~30年的主流方式。企业外购数仓,包括软、硬件一体交付。其典型产品很多,多为国际知名大厂,国产厂商也有部分。 2)自建+开源 这是很多互联网公司通常采用的方...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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