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RSS订阅原创 Bean 生命周期 & 后置处理器
Component@Override")@Override// 可修改已注册定义@Autowired控制台输出。
2025-10-09 21:01:15
257
原创 声明式事务7
IDEA → Run → Edit Configurations → Remote JVM Debug → Host: localhost, Port: 8000 → 启动断点即可。最终库存 ≥ 0，且总数 + 日志条数一致 →。或 H2 Console。
2025-09-26 20:53:59
268
原创 外部 Tomcat 部署详细
→ War file to deploy → 选择 library.war。保存即部署，改 class 会自动 reload。
2025-09-22 20:08:06
240
原创 AOP 切面日志详细
代理类（无接口也能代理），若类实现接口也可强制用 JDK 动态代理（打开 IDEA → 双击 Shift → 输入。结论：Spring 默认使用。
2025-09-15 22:26:28
164
1
原创 IoC / DI 实操
singleton（默认）→ hash 不变。prototype → 每次 hash 变化。截图保存，生命周期七连击完成。
2025-09-13 20:13:09
270
原创 Spring 项目骨架
IDEA → New Project → Maven → 勾选 “Create from archetype” →。IDEA 配置 Tomcat 10 → Deployment 选。pom.xml 引入 Spring 5.3.x（非 Boot）Java Config 方式初始化容器。出现 404 即成功（还没控制器）。web.xml（最简）
2025-09-11 21:20:29
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原创 Java SE 与常用框架
设置 JDK：File → Project Structure → SDKs → Add → 选 JDK 17 目录。Finish 后 IDEA 会自动下载依赖，Maven 第一次拉包约 30 秒。JDK 17 + Maven 3.9 + IDEA 2024 的干净环境。顺手保存到 Collection，后续接口测试复用。一个能跑在 8080 端口的最小 REST 服务。配置环境变量（可选，安装器通常已自动配置）Postman / curl 都能调通。→ 选 Community。，一路 Next 或。
2025-09-10 20:29:54
388
原创 面向对象之封装
封装是面向对象编程的核心特性之一。它将对象的属性和行为封装在一起，隐藏对象的内部实现细节，只通过公开的接口（方法）与外界交互。封装的好处是可以保护对象的内部状态，防止外部代码直接访问和修改对象的属性，从而提高代码的安全性和可维护性。
2025-07-06 14:42:44
159
原创 类（JavaBean类）和对象
1、创建类的对象（例：创建一个手机的对象）对象：是正式存在的具体东西（new的才是对象）3、访问行为： 对象名.方法名（...）2、访问属性： 对象名.成员变量。类：是对象共同特征的描述。
2025-07-05 20:47:20
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原创 优化 ArcPy 脚本性能
如果硬件条件允许，可以使用 Python 的并行处理模块（如）来同时处理多个小任务。这样可以充分利用多核处理器的优势，提高脚本的执行效率。使用并行处理可以显著提高脚本的执行效率，但需要注意合理分配内存和处理器资源，避免因资源竞争导致的性能下降。
2025-06-27 22:44:25
389
1
原创 优化 ArcPy 脚本性能
合理设置环境变量可以优化脚本的性能。例如，设置“workspace”环境变量可以指定默认的工作空间，避免在脚本中重复指定工作空间路径。对于大型地理处理任务，可以将其分解为多个小任务，逐步处理。例如，在处理大型栅格数据集时，可以将其分成多个小块，逐块处理。将大型任务分解为多个小任务后，可以逐个处理每个小任务，避免内存溢出问题，提高脚本的稳定性。此外，还可以设置“extent”环境变量来限制处理的范围，减少不必要的计算和内存占用。通过合理设置环境变量，可以优化 ArcPy 脚本的性能，减少内存占用。
2025-06-26 22:37:15
379
原创 优化 ArcPy 脚本性能
在某些情况下，即使删除了对象，内存也可能不会立即释放。这是因为 Python 的垃圾回收机制可能没有及时触发。在这种情况下，可以手动触发垃圾回收，以确保内存被释放。在 ArcPy 脚本中，当某些对象（如要素类、表、游标等）不再被使用时，应及时删除这些对象。使用“in_memory”工作空间可以有效减少磁盘 I/O 操作，同时避免创建不必要的数据副本，从而提高脚本的性能。删除对象后，Python 的垃圾回收机制会回收这些对象占用的内存，从而减少内存占用。语句来删除对象，释放其占用的内存。
2025-06-25 21:16:20
282
原创 优化 ArcPy 脚本性能
可以通过设置查询条件（where_clause）或分块处理（chunking）来限制游标的作用范围。例如，如果只需要处理满足特定条件的记录，可以在创建游标时指定 where_clause 参数。ArcPy 提供了游标（cursor）对象，用于遍历和操作要素类或表中的记录。在使用游标时，推荐使用上下文管理器（with 语句）。这样可以确保在游标使用完毕后，自动释放相关资源，避免内存泄漏。使用上下文管理器可以有效减少内存占用，因为游标在退出上下文块时会自动关闭，释放占用的内存。
2025-06-24 20:31:43
304
原创 优化 ArcPy 脚本性能
此外，ArcPy 的某些对象（如游标、要素类等）在使用完毕后，如果没有正确释放，可能会导致内存泄漏，进而影响整个脚本的性能。例如，如果只需要存储简单的键值对关系，使用 Python 的字典（dictionary）而不是列表（list）嵌套结构，可以更高效地利用内存。对于栅格数据，选择合适的格式也很关键。一些格式（如 GeoTIFF）支持高效的读写操作，而另一些格式可能会导致不必要的内存消耗。例如，在处理要素类时，如果只需要存储要素的某些属性值，可以使用列表或元组来存储这些值，而不是创建完整的要素对象。
2025-06-23 21:07:55
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原创 在 ArcPy 脚本中进行错误处理和调试
参数将错误的堆栈信息也记录到日志文件中。这样，即使脚本在无人值守的情况下运行，我们也可以通过查看日志文件来了解脚本的执行情况和遇到的问题。对于复杂的 ArcPy 脚本，尤其是那些需要长时间运行的脚本，使用日志记录是一种很好的调试和监控手段。模块可以帮助我们记录脚本的运行状态、错误信息等。块中，我们记录了脚本的关键操作步骤，而在。块中，我们记录了错误信息，并通过。在上述代码中，我们配置了日志文件。，并将日志级别设置为。
2025-06-22 19:25:56
279
原创 在 ArcPy 脚本中进行错误处理和调试
是一个非常强大的工具，可以帮助我们逐步执行脚本、检查变量的值、设置断点。等在 ArcPy 脚本中，也可以使用。除了错误处理机制外，使用调试工具可以大大提高 ArcPy 脚本的开发效率。当脚本执行到这行代码时，会进入调试模式。（continue）：继续执行脚本，直到遇到下一个断点。时，会暂停执行，此时可以在命令行中输入各种调试命令。，我们可以更直观地了解脚本的执行流程，快速定位问题。（next）：执行下一行代码。Python 的内置调试器。（quit）：退出调试模式。
2025-06-21 22:47:13
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原创 在 ArcPy 脚本中进行错误处理和调试
方法会返回一个包含错误代码、错误消息和可能的解决方案的字符串。这对于理解 ArcPy 工具为何失败非常有帮助。对于 ArcPy 的错误，除了错误消息外，还可以获取错误代码和更详细的错误信息。当捕获到错误后，查看详细的错误信息对于定位问题和解决问题至关重要。这将输出错误的简要描述，如“字段不存在”、“表达式语法错误”等。块中，可以直接打印错误对象来获取错误消息。
2025-06-20 21:25:06
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原创 在 ArcPy 脚本中进行错误处理和调试
是 ArcPy 特有的错误类型，通常与地理处理工具的执行失败有关。通过单独捕获这种错误，我们可以更精确地处理与 ArcPy 工具相关的问题，而将其他非 ArcPy 相关的错误（如 Python 的语法错误、逻辑等错误）归入通用的。块中的代码是尝试执行的 ArcPy 操作，例如对某个要素类进行缓冲区分析。如果在执行过程中出现任何错误（如输入要素类不存在、输出路径不可写等），这些错误会被。ArcPy 中可能会抛出多种类型的错误，有时我们可能希望针对特定类型的错误进行处理。块捕获，并将错误对象存储在变量。
2025-06-19 20:52:55
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原创 arcpy数据分析自动化(4)
通过将统计结果保存为 Excel 文件，我们可以轻松地进行进一步的分析和报告编写。最后，我们将统计结果输出为一个 Excel 文件，方便进一步分析和报告。
2025-06-18 20:24:26
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原创 arcpy数据分析自动化(3)
接下来，我们需要计算不同土地利用类型的变化面积。假设我们有两个时间点的土地利用数据，分别存储在不同的要素类中。，我们可以计算出每个土地利用类型的变化面积，并将结果保存到一个新的要素类中。
2025-06-17 20:55:14
307
原创 arcpy数据分析自动化(2)
在提取数据后，我们需要对字段进行标准化处理，例如统一土地利用类型的命名。，我们可以遍历每个要素类并更新字段值，确保字段命名的一致性。
2025-06-16 21:19:49
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原创 arcpy数据分析自动化
这段代码会从每个地理数据库中提取包含“Land_Use”关键字的要素类，并将其保存到统一的地理数据库中。假设土地利用数据存储在多个地理数据库中，我们需要将这些数据提取到一个统一的地理数据库中。
2025-06-15 19:30:30
319
原创 在GIS 工作流中实现数据处理(4)
通过将统计结果输出为 Excel 文件，方便城市规划人员进行进一步的分析和报告编写。同时，在 ArcMap 中加载城市中心区域的土地利用数据，可以直观地展示土地利用情况，为规划决策提供有力的支持。最后，我们将统计结果输出为一个 Excel 文件，并在 ArcMap 中对城市中心区域的土地利用情况进行可视化展示。
2025-06-13 22:12:27
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原创 在GIS 工作流中实现数据处理(3)
现在数据已经清洗完成，接下来我们对特定区域的土地利用类型进行统计分析。假设我们有一个城市中心区域的边界 shapefile 文件，我们想要统计该区域内每种土地利用类型的面积。对裁剪后的数据进行统计分析，生成一个统计表格，其中包含每种土地利用类型的总面积。将城市中心区域边界内的土地利用数据裁剪出来，然后使用。
2025-06-12 21:42:53
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原创 在GIS 工作流中实现数据处理(2)
在合并数据后，我们发现有些土地利用类型字段存在不一致的命名，例如“居住用地”和“居住区用地”实际上是同一类型。我们需要对这些字段进行标准化处理。这里，我们定义了一个字段映射字典，将不一致的字段值映射到统一的标准值。遍历地理数据库中的每个要素类，更新字段值。
2025-06-11 22:22:24
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原创 在GIS 工作流中实现数据处理
通过将 ArcPy 应用于实际的 GIS 工作流，我们可以高效地完成数据处理任务，节省大量时间和精力。接下来，本文将结合具体案例，详细介绍如何运用 ArcPy 实现 GIS 数据处理的全流程。
2025-06-10 22:05:23
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原创 ArcPy扩展模块的使用(3)
模块允许用户管理布局、地图、报表、文件夹连接、视图等工程项目。例如，可以更新、修复或替换图层数据源，修改图层的符号系统，甚至自动在线执行共享要托管在组织中的工程项。
2025-06-09 20:55:50
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