Java的堂弟——Python初体验

Python与Java对比
本文探讨了Python和Java在实际编程中的区别,指出Python虽不是纯粹的面向对象语言,但其简洁性和灵活性使其成为编写中小型软件的理想选择。
学习python一小段时间了,太高层次的话题就不说了,层次放低一点,就说说在实际编程中,体会到的Python和JAVA的区别。学习不久,认识有限,希望大家多指正,而我也会不断完善这篇文章。

Python的代码和Java有着相当的类似度,学习一段时间后,感觉有一种亲切感,所以姑且称呼它为Java的堂弟罢。

虽然Dive Into Python中,声明了Everything is Object,可是使用过程中,我的体会就是Python并非真正的OO,类只不过是比模块小一级的方法组织单位罢了,而非真正的类。从OO的学术角度来说,Python只能打个60分,众多的OO特性,更像是为了OO而凑上去的。

1)动态类型语言,使得单纯从方法接口看出,参数和返回结果是什么类型对象,当然也就毫无所谓的接口之说。
2)粗糙的默认公开和__私有方法,没有保护和包内可见的概念
3)令人生厌,无处不在的self
            所有的方法,除了静态方法和类方法,都要以self作为第一个参数。这也就算了,对于成员变量和自己方法的应用,也要加个self. 。 程序小的话,我宁愿直接用module的方法好了,就像python的n个builtin模块一样
4)不方便的log
            虽然有类似log4j的东西,但是log的初始化和配置是在程序中进行,不太方便,我也习惯了用print。而在Django这样大的项目中,居然看不到log,是我没找到地方呢?还是真的没log?迷惑中。

优点

Python相对于Java最大的优势,是灵活和简洁。同样的功能,Python中1行的代码,Java往往要用3到5行才能完成。

1)灵活的字符串,方便提供的超长字符串定义
2)简洁,多行,可注释的正则表达式
3)动态语言特性,对AJAX的配合如鱼得水,因为它和JavaScript的OO有着异曲同工之妙
4)丰富的第三方类库,Python有相当的历史了,网站的copyright是1990-2006,在国外已经有丰富的应用基础,常用的第三方类库应有尽有。


关于开发工具,目前用得最好的是PyDev。已经习惯了不断的代码重构,缺乏了这种的支持,感觉很不顺手,而由于Python的动态特性,PyDev的重构还是很不尽如人意,这点让我很怀疑,作为团队开发时,Python的可行性。

总之,Pthon作为一门动态强类型语言,在OO的严谨,和过程式的随意中,取得了一种很好的平衡。虽然不能作为OO教学的一门语言,但是确实是编写中小型软件和系统的好工具。
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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