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《Python高手之路(第3版)》——1.4 编码风格与自动检查

本节书摘来自异步社区《Python高手之路(第3版)》一书中的第1章,第1.4节,作者[法]Julien Danjou,王飞龙 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4 编码风格与自动检查 没错,编码风格是一个不太讨巧的话题,不过这里仍然要聊一下。 Python具有其他语言少有的绝佳质量:使用缩进来定义代码块。乍一看,似乎它解决了一个由来已久的“往哪里放大括号?”的问题,然而,它又带来了“如何缩进?”这个新问题。 而Python社区则利用他们的无穷智慧,提出了编写Python代码的PEP 8(http://www. python.org/dev/peps/pep-0008/)标准。这些规范可以归纳成下面的内容。 每个缩进层级使用4个空格。 每行最多79个字符。 顶层的函数或类的定义之间空两行。 采用ASCII或UTF-8编码文件。 在文件顶端,注释和文档说明之下,每行每条import语句只导入一个模块,同时要按标准库、第三方库和本地库的导入顺序进行分组。 在小括号、中括号、大括号之间或者逗号之前没有额外的空格。 类的命名采用骆驼命名法,如CamelCase;异常...

《Spark Cookbook 中文版》一1.1 简介

本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章,第1.1节,作者: 【印度】Rishi Yadav(亚达夫)译者: 顾星竹 , 刘见康 责编: 胡俊英,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1 简介 Apache Spark是一个用于处理大数据工作流的多功能集群计算系统。Spark在速度、易用性以及分析能力上都强于它的前辈们(如MapReduce)。 Apache Spark最初在2009年,由加州大学伯克利分校的AMPLab实验室研发,在2010年按照BSD协议实现开源,并在2013年转为Apache 2.0协议。到2013年下半年,Spark的创始人建立了Databricks,专注于Spark的研发和未来的公开发行。 谈到速度,Spark大数据工作流的处理可以达到亚秒级别的延迟。为了达到如此低的延迟,Spark充分利用了内存。在MapReduce中,内存仅仅用于实际计算,而Spark不仅使用内存进行计算,而且还用于存储对象。 Spark也提供一个连接各种大数据存储源的统一运行时接口,例如HDFS、Cassandra、Hbase和S3。它...

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