Atitit.基于dsl的methodinvoker

最新推荐文章于 2021-06-02 17:13:51 发布
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本文介绍了一种基于领域特定语言(DSL)的方法调用器实现，并通过一个具体示例展示了如何使用该方法调用器来下载文件。该工具简化了方法调用的过程，仅需提供DSL作为参数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Atitit.基于dsl的methodinvoker

 

 

V2 new dyn  invoke

V3 plan

Meth chain

 

 

Prj  cms

methd_invok.bat

 

  

rem a  start explorer z:

set file=https://dl.pandaidea.com/jarfiles/a/android-json/android-json-rpc.jar.zip

set save=c:\\0down.zip

 

%javaexec%  -classpath ".;.\classes;%~dp0bin;%atibrow_home%\bin;%~dp0WebRoot\WEB-INF\classes" -Djava.ext.dirs="%~dp0lib;%atibrow_home%\lib;%~dp0WebRoot\WEB-INF\lib"   -Djava.library.path="%~dp0dll;%atibrow_home%\dll"   com.attilax.ast.MethodInvoker "com.attilax.net.HttpUtil.down(\"%file%\", \"%save%\")"

 

Pause

 

作者::  ★(attilax)>>>   绰号:老哇的爪子 （ 全名：：Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ） 汉字名：艾龙，  EMAIL:1466519819@qq.com

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com.attilax.ast.MethodInvoker

唯一的参数就是一个dsl即可。。。

 

 

 

 

 

 

MethodInvoker和Invoker
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using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Windows
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方案一：将驱动放入 Spark 全局 JAR 目录（推荐） 在所有节点部署 MySQL 驱动，已经部署 25/08/07 11:33:42 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable ❌ 驱动加载失败: An error occurred while calling z:java.lang.Class.forName. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.base/java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:445) at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:592) at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:525) at java.base/java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.base/java.lang.Class.forName(Class.java:467) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:374) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.ClientServerConnection.waitForCommands(ClientServerConnection.java:184) at py4j.ClientServerConnection.run(ClientServerConnection.java:108) at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:842) ⚠️ 请检查: 1. jar包位置 2. spark-defaults.conf配置 3. 文件权限 进程已结束，退出代码为 0 使用的是anaconda的虚拟环境 不使用hdfs mysql8.0，类名正确
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内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
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