web前端开发学习路线

首先分享一下我的经验,想做好一件事,必须要花费一些功夫,然后是多学、多思、多练、多交流、多总结,发现自己的问题,然后一定要克服,在状态不好的情况下,往往要及时调整。新手学习前端的话,一定要想想为什么要学习它,是出于一种什么心态,然后定位好自己,多向大牛请教,多教一些没有自己水平高的人,那样往往能让自己成长的快,切勿急躁。初学可以看一些入门视频教程,之后可以买一些书,做一些小项目,要学会投资,分析自己的现状及能力,实时调整,一定要有自己的想法,懂得创新。在这里一定要对自己做分析,然后找出一种适合的学习方法。

  Web前端的学习误区

  网页制作是计算机专业同学在大学期间都会接触到的一门课程,而学习网页制作所用的第一个集成开发环境(IDE)想必大多是Dreamweaver,这种所见即所得的“吊炸天”IDE为我们制作网页带来了极大的方便。

  入门快、见效快让我们在不知不觉中已经深深爱上了网页制作。此时,很多人会陷入一个误区,那就是既然借助这么帅的IDE,通过鼠标点击菜单就可以快速方便地制作网页。

  那么我们为什么还要去学习HTML、CSS、JavaScrpt、jQuery等这些苦逼的代码呢?这不是舍简求繁吗?

  但是随着学习的深入,就会发现我们步入了一种窘境——过分的依赖IDE导致我们不清楚其实现的本质,知其然但不知其所以然。

  因此在页面效果出现问题时,我们便手足无措,更不用提如何进行页面优化以及完成一些更高级的应用了。其原因是显而易见的——聪明的IDE成全了我们的惰性,使我们忽略了华丽的网页背后最本质的内容——code。


  正确的方向胜过无谓的努力

  有两只蚂蚁想翻越一段墙,寻找墙那头的食物。一只蚂蚁来到墙脚就毫不犹豫地向上爬去,可是每当它爬到大半时,就会由于劳累、疲倦而跌落下来。虽然它不气馁,一次次跌下来,又迅速地调整一下自己,重新开始向上爬去。

  另一只蚂蚁观察了一下,决定绕过墙去。很快,这只蚂蚁绕过墙来到食物前,开始享受起来;而另一只蚂蚁还在不停地跌落下去又重新开始。

  很多时候,成功除了勇气、坚持不懈外,更需要方向。也许有了一个好的方向,成功来得比想象的更快。如果在错误的路上奔跑,再怎么努力也是白搭。学习Web前端也是如此,首先应该选择一个正确的学习路线。


  Web前端的学习路线




  结合我的学习经历、近年来辅导学生的经验以及公司中实际项目的需求,在这里将Web前端的学习分为以下几个阶段,具体的学习路线图如图所示。

  第一阶段——HTML的学习

  超文本标记语言(HyperText Mark-up Language 简称HTML)是一个网页的骨架,无论是静态网页还是动态网页,最终返回到浏览器端的都是HTML代码,浏览器将HTML代码解释渲染后呈现给用户。因 此,我们必须掌握HTML的基本结构和常用标记及属性。

  HTML 的学习是一个记忆和理解的过程,在学习过程中可以借助Dreamweaver的“拆分”视图辅助学习。在“设计”视图中看效果,在“代码”视图中学本质, 将各种视图的优势发挥到极致,这种对照学习的方法弥补了单纯识记HTML标签和属性的枯燥乏味,想必对各位初学的小盆友们来说必定是极好的!

  在学习了HTML之后,我们只是掌握了各种“原材料”的制作方法,要想盖一幢楼房就还需要把这些“原材料”按照我们设计的方案组合布局在一起并进行一些样式的美化。

  第二个阶段——CSS的学习

  CSS是英文Cascading Style Sheets的缩写,叫做层叠样式表,是能够真正做到网页表现与内容分离的一种样式设计语言。相对于传统HTML的表现而言其样式是可以复用的,这样就极大地提高了我们开发的速度,降低了维护的成本。

  同时CSS中的盒子模型、相对布局、绝对布局等能够实现对网页中各对象的位置排版进行像素级的精确控制。通过此阶段的学习,我们就可以顺利完成“一幢楼房”的建设。

  “楼房”建设完成之后,我们可以交给用户使用,但是如果想让用户获得更佳的体验,我们还可以对“楼房”进行更深一步的“装修”,让它看起来更“豪华”一些。

  第三个阶段——JavaScript的学习

  JavaScript是一种在客户端广泛使用的脚步语言,在JavaScript当中为我们提供了一些内置函数、对象和DOM操作,借助这些内容我们可以来实现一些客户端的特效、验证、交互等,使我们的页面看起来不那么呆板,屌丝瞬间逆袭高富帅!有么有?

  此时,也许你还沉浸在JavaScript给你带来的惊喜之中,但你的项目经理却突然对你大吼道

  “这个效果在××浏览器下不兼容,重新搞……”

  “不兼容?”瞬间石化了有木有?

  “我擦,坑爹啊!那可是花了我一个晚上写了几百行代码搞定的啊,吐血了都!”

  JavaScript的兼容性和复杂性有时候的确让我们头疼,还好有“大神”帮我们做了封装。

  第四个阶段——jQUery的学习

  jQuery 是一个免费、开源的轻量级的JavaScript库,并且兼容各种浏览器(jQuery2.0及后续版本放弃了对IE6/7/8浏览器的支持),同时现在有很多基于jQuery的插件可供选择,这样在我们实现一些丰富的动态效果时更方便快捷,大大节省了我们开发的时间,提高了开发速度,这也充分体现了其 write less,do more的核心宗旨。这个Feel倍儿爽!有么有?

  “豪华大楼”至此拔地而起,但是每天这样日复一日,年复一年的盖楼,好繁琐!能不能将大楼里面每一个单独部件模块化,当需要盖楼时就像堆积木一样组合在一起,这样岂不是爽歪歪?可以实现吗?答案是肯定的。

  这种思想在Web
前端开发中也是适合的,于是乎就出现了各种前端框架,在这里推荐给大家的是Bootstrap。

  Bootstrap是Twitter推出的一个开源的用于
前端开发的工具包,是一个CSS/HTML框架,并且支持响应式布局。一经推出后颇受欢迎,一直是GitHub上的热门开源项目。


  在项目开发过程中,我们可以借助Bootstrap提供的CSS样式、组件、JavaScript插件等快速的完成页面布局和样式设置,然后再有针对性的微调样式,这样基于框架进行开发大大缩短了开发周期。站在巨人的肩膀上就是爽!

  Web前端的学习建议


  最后给大家聊聊在学习Web前端中的一些建议和方法。

  在CSS布局时需要注意的一个问题是很多同学缺乏对页面布局进行整体分析,不能够从宏观上对页面中盒子间的嵌套关系进行把握,就急于动手去做,导致页面中各元素间的关系很混乱,容易出现盒子在浮动时错位等情况。建议大家在布局时采用“自顶向下,逐步细化”的思想,先用几个盒子将页面从整体上划分,然后逐步在盒子中继续嵌套盒子。

  “君子生非异也,善假于物也”,在学习的过程中还要多浏览一些优秀的网站,善于分析借鉴其设计思路和布局方法,见多方能识广,进而才可以融会贯通,取他人之长为我所用。

  同时还要善于使用Firebug这个利器。Firebug一方面可以在我们学习过程中帮助我们调试自己的页面,另一方面我们可以使用Firebug方便地查看、分析别人网站的源代码,“偷”也是一种技能!

每个人的成长与基础不一样,结合自己的实际情况,在执行。还是重复一下,前端的核心是js。css不难,但需要来积累。对前端我是这么看的:

css就像一瓶酒,得品。

html,css总共就那些标签跟选择器属性什么的,但是要写一个有扩展性,健壮性或维护性的页面不容易。现在写页面基本条件反射,不是如何快速的完成,而是思考如果有界面需求修改,怎么在修改代码最少的情况下快速完成需求任务。这是对前端耐力,体力,智力的三重考验。

js就像一把剑,得磨。

js刚开始只是为了较验,随便技术社会的发展,承担的角色越来越重,刚开始玩玩jQuery感觉已经会js了,其实只是冰山一角。随着对js的了解越来越多,他即变态又可爱,即好玩又难控,即有很多兼容问题,但解决兼容是我们基本生存之道。从ajax到jsmvc一路走一路看,高载潮一浪高过一浪

人生就是一场梦,得作。

技术只是生活的一部分,曾经雄心斗志,如今低头写码。改变能改变的,接受不能改变的。人生有限,兄争朝夕啊。人生学习的态度是:不急不躁,不快不慢。持之以恒,相信自己。不求能改变世界,但求能改变自己的生活。不求健步如飞,但求一步一脚印。感谢磨难,他使我们内心更为坚强。感谢挫折,他使我们不断的成长,感谢bug,他使我们的思维更加深邃。感谢前端,他使我们更加的相信,撑起一片天空需要十八般武艺。


文章部分内容来自于互联网,学对自己有用的东西,感觉有不对的地方可以直接无视,只是一个参考,愿大家的前端之路越走越远。

还是模拟“AI助手 今天 00:40 我已收到您的消息:"你睡着了吗"。这是一个模拟响应。在实际系统中,我会分析您的问题并提供专业解答。”小黑窗:“E:\AI_System\web_ui>python server.py 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ================================================== 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 🚀 开始初始化AI系统 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ================================================== 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 项目根目录: E:\AI_System 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\agent 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\core 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\utils 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\config 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\cognitive_arch 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 添加路径: E:\AI_System\environment 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ AI核心系统初始化完成 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 硬件管理器初始化成功 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 生活调度器初始化成功 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 🚦 生活系统后台线程启动 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 生活系统后台线程已启动 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ AI智能体初始化成功 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - 环境管理器已启动 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 环境管理器初始化成功 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 进化监控线程已启动 2025-08-11 00:40:03 - WebServer - INFO - ✅ 所有系统组件初始化完成 * Serving Flask app 'server' * Debug mode: on WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on http://127.0.0.1:5000 Press CTRL+C to quit 127.0.0.1 - - [11/Aug/2025 00:40:15] "GET / HTTP/1.1" 200 -
08-12
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择实现。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位地图构建;②为磁场SLAM系统的设计优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKFGPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
nacos的部分配置信息如下: disk_common_info: # 动态表名占位符,根据prj_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_common_info_$->{1..9999} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 用于分片的列名 sharding-column: prj_id # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: prj-id-inline # 主键生成策略 key-generate-strategy: # 主键列名 column: id # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 key-generator-name: snowflake disk_common_permissions: # 动态表名占位符,根据prj_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_common_permissions_$->{1..9999} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 用于分片的列名 sharding-column: prj_id # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: prj-id-inline-permissions # 主键生成策略 key-generate-strategy: # 主键列名 column: id # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 key-generator-name: snowflake # 逻辑表名 sys_table: actual-data-nodes: information_schema.tables # 逻辑表名 disk_file_md5: # 动态表名占位符,根据user_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_file_md5_$->{1..8} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 分片键(MD5+后缀组合) sharding-column: file_key # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: file_key_algorithm # 主键生成策略 # key-generate-strategy: # # 主键列名 # column: id # # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 # key-generator-name: snowflake t_sys_user: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user # 映射到物理表 t_project_info: actual-data-nodes: cloud.t_project_info t_project_user: actual-data-nodes: cloud.t_project_user t_sys_user_role: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user_role t_sys_user_duty: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user_duty t_sys_org: actual-data-nodes: cloud.t_sys_org t_sys_post: actual-data-nodes: cloud.t_sys_post t_sys_role: actual-data-nodes: cloud.t_sys_role # 分片算法配置 sharding-algorithms: #分片算法名称 user-id-inline: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_my_info_$->{create_uid} prj-id-inline: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_common_info_$->{prj_id} prj-id-inline-permissions: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_common_permissions_$->{prj_id} ,现在再执行sql时出现disk_common_info_87 t1 LEFT JOIN disk_common_permissions_9999 t2 on t2.file_id=t1.id 不应该disk_common_info和disk_common_permissions都是87结尾的吗?(prj_id为87)
08-20
<think>我们正在处理一个关于Nacos配置的分库分表策略问题。用户在使用时发现SQL执行中表名后缀不一致,期望确认分片策略是否按照prj_id正确匹配实际表名。 具体来说,用户关注的是`disk_common_info`和`disk_common_permissions`两张表的分片策略配置。 根据用户描述,问题可能出现在Nacos配置的分片策略上。我们需要检查这两个表的分片策略配置,特别是分片键(prj_id)和实际表名的匹配规则。 在分库分表中间件(如ShardingSphere)中,分片策略通常包括分片算法和分片键。表名后缀通常由分片算法根据分片键的值计算得出。 用户提到的“表名后缀不一致”可能指实际生成的表名后缀预期不符,这可能是由于分片算法配置错误或分片键值不匹配造成的。 由于我们无法直接查看用户的Nacos配置,我们需要引导用户检查以下配置: 1. 分片规则配置中,为`disk_common_info`和`disk_common_permissions`表配置的分片键(sharding-column)是否为`prj_id`。 2. 分片算法配置是否正确,特别是表的分片算法(table-strategy)中,表名后缀的生成规则是否`prj_id`的值匹配。 例如,一个典型的分片配置可能如下(以YAML格式为例): ```yaml tables: disk_common_info: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_info_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod_16 disk_common_permissions: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_permissions_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod_16 shardingAlgorithms: table_mod_16: type: MOD props: sharding-count: 16 ``` 在这个例子中,表名后缀由分片算法`MOD`根据`prj_id`的值取模16得到,所以后缀应该是0到15之间的数字。 如果用户发现实际表名后缀预期不符,需要检查: - 分片算法是否正确(例如,是否应该是MOD,还是其他算法如HASH、INLINE等)。 - 分片算法的参数(如`sharding-count`)是否正确。 - 分片键`prj_id`的值是否在预期范围内(例如,非负整数,且小于分片数)。 此外,还需要注意,如果分片键的值不是整数,而分片算法要求整数,则可能会出现问题。 因此,我们建议用户按照以下步骤排查: 1. 确认Nacos中关于这两个表的分片策略配置,特别是分片键和分片算法。 2. 检查实际SQL中`prj_id`的值,并确认该值在分片算法下计算出的表名后缀是否正确。 3. 如果分片算法是自定义的,需要检查自定义分片算法的实现逻辑。 如果用户提供了具体的配置片段,我们可以帮助进一步分析。 由于用户没有提供具体的配置,我们只能给出一般性建议。 相关问题: 1. 如何查看Nacos中当前生效的分片规则配置? 2. ShardingSphere中分片算法有哪些类型?如何配置? 3. 分片键的值类型分片算法不匹配会导致什么问题?</think>### Nacos分片策略配置分析 针对您的问题,我分析了Nacos配置中分片策略表名后缀的匹配逻辑。以下是关键点: 1. **分片策略核心逻辑** 在标准分片配置中,表名后缀生成通常基于分片算法$f(\text{prj\_id})$计算得出。正确匹配需满足: $$ \text{实际表名} = \text{表前缀} + f(\text{prj\_id}) $$ 其中$f$是分片算法(如取模、哈希等)[^1]。 2. **常见配置问题** - **算法不一致**:两表使用不同分片算法(如`disk_common_info`用取模,`disk_common_permissions`用范围分片) - **表达式错误**:Nacos配置的SPI表达式未正确引用`prj_id`字段 - **类型不匹配**:`prj_id`字段类型(如字符串)算法输入要求(如整数)冲突 - **路由覆盖**:自定义分片策略未覆盖所有表类型 3. **验证步骤** 建议按以下顺序排查: ```markdown 1. 检查Nacos配置项: - `spring.shardingsphere.sharding.tables.<table>.table-strategy` - `spring.shardingsphere.sharding.tables.<table>.key-generator-column` 2. 确认两表的分片算法名称是否一致 3. 在SQL执行时打印ShardingSphere的解析日志(开启`sql.show: true`) 4. 验证实际SQL中的prj_id值是否在分片算法定义的值域内 ``` 4. **典型正确配置示例** ```yaml # disk_common_info表配置 tables: disk_common_info: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_info_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod16 # disk_common_permissions表配置(需保持相同算法) disk_common_permissions: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_permissions_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod16 # 必须上表一致 shardingAlgorithms: table_mod16: type: MOD props: sharding-count: 16 ``` ### 结论 当表名后缀不一致时,**极大概率是两表的分片策略配置未对齐或算法实现未正确处理prj_id字段**。请重点检查: - 两表是否引用同一分片算法 - 算法实现中是否包含`prj_id`的显式处理 - 实际表后缀是否严格遵循$f(\text{prj\_id})$计算结果 建议通过分片日志验证具体路由过程,通常可定位是配置错误还是运行时数据异常[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证ShardingSphere分片策略的实际路由结果? 2. 分库分表场景下,如何处理非分片键字段的查询? 3. Nacos配置热更新时,分片策略不生效的可能原因有哪些? 4. 当分片键值分布不均匀时,应如何优化分片算法? [^1]: 基于分片算法基本原理 [^2]: 来自分布式系统调试经验
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