Mojo之猜数字游戏

博客介绍了Mojo编程相关内容。环境准备好后,可从Docker hub获取Mojo镜像或自行安装。接着讲述运行镜像时挂载文件路径,在Mojo中调用Python代码,最后用对半查找法实现猜数字游戏,不过未用纯Mojo实现,开启了从0到1的Mojo编程新征程。

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前言

  环境我们已经准备就绪。你可以去Docker hub中搜索到很多Mojo镜像,或者你可以自己安装一个。本章开始,我们将开启新的篇章,编写Mojo代码。

一、运行镜像

  根据自己的情况挂载文件路径-v C:\Users\Stark-lin\Desktop\mojo_nn:/home/stark,/home/stark不变。

docker run -d -p 8888:8888 -v C:\Users\Stark-lin\Desktop\mojo_nn:/home/stark lincaigui/mojo-example:latest

二、Mojo中的Python

  在Mojo中调用Python的代码。

from python import Python
def main():
    let py = Python.import_module("builtins")
    let rnd = Python.import_module("random")
    let guess_number = rnd.randint(0, 100)  
    while True:
        let user_number = py.int(py.input("Please input a number:"))#mojo还不支持中文
        if user_number > guess_number:
            print("It's bigger!")
        elif user_number < guess_number:
            print("It's lower!")
        else:
            print("Congratulations! see you.")
            break

三、运行效果

在这里插入图片描述
  用了对半查找法,还以为程序有问题,结果随机数就是1。


总结

  在本章中使用到Mojo调用Python的代码实现了猜数字游戏,但是并没有使用纯Mojo实现。这是第一篇记录Mojo编程的文章,是Stark从0到1的新征程。

内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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