本篇文章給大家談?wù)刴ongodb和redis，以及mongodb適合高并發(fā)嗎對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，文章可能有點(diǎn)長(zhǎng)，但是希望大家可以閱讀完，增長(zhǎng)自己的知識(shí)，最重要的是希望對(duì)各位有所幫助，可以解決了您的問(wèn)題，不要忘了收藏本站喔。
redis、memcache和mongodb各自的優(yōu)點(diǎn)是什么，怎么選擇呢
memcache可做代理服務(wù)器，redis是把瑞士軍刀，mongodb是最常用的nosql,且支持sql語(yǔ)法。三者間在部分場(chǎng)景兩兩重疊。但是缺乏全面的可比性。就好比饅頭，蛋糕和餛飩。
MongoDB或者redis可以替代memcached嗎
不是可不可以，現(xiàn)在基本取代了嗎，memcache的功能基本可以由redis代替，而mongodb更應(yīng)該和mysql比較，適合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)！
memcache和redis和mongodb怎么選擇
不同的Nosql，其實(shí)應(yīng)用的場(chǎng)景各有不同，所以我們應(yīng)該先了解不同Nosql之間的差別，然后分析什么才是最適合我使用的Nosql。
Nosql介紹Nosql的全稱是NotOnlySql，這個(gè)概念早起就有人提出，在09年的時(shí)候比較火。Nosql指的是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而我們常用的都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。就像我們常用的mysql，sqlserver一樣，這些數(shù)據(jù)庫(kù)一般用來(lái)存儲(chǔ)重要信息，應(yīng)對(duì)普通的業(yè)務(wù)是沒(méi)有問(wèn)題的。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)付超大規(guī)模，超大流量以及高并發(fā)的時(shí)候力不從心。而就在這個(gè)時(shí)候，Nosql得到的告訴的發(fā)展。
Nosql和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別1.存儲(chǔ)方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是表格式的，因此存儲(chǔ)在表的行和列中。他們之間很容易關(guān)聯(lián)協(xié)作存儲(chǔ)，提取數(shù)據(jù)很方便。而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)集中，就像文檔、鍵值對(duì)或者圖結(jié)構(gòu)。
2.存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表都預(yù)先定義了結(jié)構(gòu)（列的定義），結(jié)構(gòu)描述了數(shù)據(jù)的形式和內(nèi)容。這一點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)建模至關(guān)重要，雖然預(yù)定義結(jié)構(gòu)帶來(lái)了可靠性和穩(wěn)定性，但是修改這些數(shù)據(jù)比較困難。而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，使用與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因?yàn)镹osql數(shù)據(jù)庫(kù)是動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，可以很容易適應(yīng)數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)的變化。
3.存儲(chǔ)規(guī)范
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為了更高的規(guī)范性，把數(shù)據(jù)分割為最小的關(guān)系表以避免重復(fù)，獲得精簡(jiǎn)的空間利用。雖然管理起來(lái)很清晰，但是單個(gè)操作設(shè)計(jì)到多張表的時(shí)候，數(shù)據(jù)管理就顯得有點(diǎn)麻煩。而Nosql數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在平面數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)經(jīng)常可能會(huì)重復(fù)。單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)很少被分隔開，而是存儲(chǔ)成了一個(gè)整體，這樣整塊數(shù)據(jù)更加便于讀寫
4.存儲(chǔ)擴(kuò)展
這可能是兩者之間最大的區(qū)別，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是縱向擴(kuò)展，也就是說(shuō)想要提高處理能力，要使用速度更快的計(jì)算機(jī)。因?yàn)閿?shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個(gè)表，需要通過(guò)提升計(jì)算機(jī)性能來(lái)克服。雖然有很大的擴(kuò)展空間，但是最終會(huì)達(dá)到縱向擴(kuò)展的上限。而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)是橫向擴(kuò)展的，它的存儲(chǔ)天然就是分布式的，可以通過(guò)給資源池添加更多的普通數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器來(lái)分擔(dān)負(fù)載。
5.查詢方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言來(lái)操作數(shù)據(jù)庫(kù)（就是我們通常說(shuō)的SQL）。SQL支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)CURD操作的功能非常強(qiáng)大，是業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數(shù)據(jù)，使用的是非結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言（UnQl），它是沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表中主鍵的概念對(duì)應(yīng)Nosql中存儲(chǔ)文檔的ID。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)使用預(yù)定義優(yōu)化方式（比如索引）來(lái)加快查詢操作，而Nosql更簡(jiǎn)單更精確的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式。
6.事務(wù)
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)遵循ACID規(guī)則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)遵循BASE原則（基本可用（BasicallyAvailble）、軟/柔性事務(wù)（Soft-state）、最終一致性（EventualConsistency））。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性，所以對(duì)事務(wù)的支持很好。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)支持對(duì)事務(wù)原子性細(xì)粒度控制，并且易于回滾事務(wù)。而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)是在CAP（一致性、可用性、分區(qū)容忍度）中任選兩項(xiàng)，因?yàn)榛诠?jié)點(diǎn)的分布式系統(tǒng)中，很難全部滿足，所以對(duì)事務(wù)的支持不是很好，雖然也可以使用事務(wù)，但是并不是Nosql的閃光點(diǎn)。
7.性能
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為了維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性付出了巨大的代價(jià)，讀寫性能比較差。在面對(duì)高并發(fā)讀寫性能非常差，面對(duì)海量數(shù)據(jù)的時(shí)候效率非常低。而Nosql存儲(chǔ)的格式都是key-value類型的，并且存儲(chǔ)在內(nèi)存中，非常容易存儲(chǔ)，而且對(duì)于數(shù)據(jù)的一致性是弱要求。Nosql無(wú)需sql的解析，提高了讀寫性能。
8.授權(quán)方式
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通常有SQLServer，Mysql，Oracle。主流的Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有redis，memcache，MongoDb。大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都是付費(fèi)的并且價(jià)格昂貴，成本較大，而Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)通常都是開源的。
Redis，Memcache，MongoDb的特點(diǎn)與區(qū)別Redis
優(yōu)點(diǎn)
支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如string（字符串）、list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基數(shù)估算）
支持持久化操作，可以進(jìn)行aof及rdb數(shù)據(jù)持久化到磁盤，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)備份或數(shù)據(jù)恢復(fù)等操作，較好的防止數(shù)據(jù)丟失的手段。
支持通過(guò)Replication進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制，通過(guò)master-slave機(jī)制，可以實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的同步復(fù)制，支持多級(jí)復(fù)制和增量復(fù)制，master-slave機(jī)制是Redis進(jìn)行HA的重要手段。
單線程請(qǐng)求，所有命令串行執(zhí)行，并發(fā)情況下不需要考慮數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。
支持pub/sub消息訂閱機(jī)制，可以用來(lái)進(jìn)行消息訂閱與通知。
支持簡(jiǎn)單的事務(wù)需求，但業(yè)界使用場(chǎng)景很少，并不成熟。
缺點(diǎn)
Redis只能使用單線程，性能受限于CPU性能，故單實(shí)例CPU最高才可能達(dá)到5-6wQPS每秒（取決于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)大小以及服務(wù)器硬件性能，日常環(huán)境中QPS高峰大約在1-2w左右）。
支持簡(jiǎn)單的事務(wù)需求，但業(yè)界使用場(chǎng)景很少，并不成熟，既是優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)。
Redis在string類型上會(huì)消耗較多內(nèi)存，可以使用dict（hash表）壓縮存儲(chǔ)以降低內(nèi)存耗用。
Memcache
優(yōu)點(diǎn)
Memcached可以利用多核優(yōu)勢(shì)，單實(shí)例吞吐量極高，可以達(dá)到幾十萬(wàn)QPS（取決于key、value的字節(jié)大小以及服務(wù)器硬件性能，日常環(huán)境中QPS高峰大約在4-6w左右）。適用于最大程度扛量。
支持直接配置為sessionhandle。
缺點(diǎn)
只支持簡(jiǎn)單的key/value數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不像Redis可以支持豐富的數(shù)據(jù)類型。
無(wú)法進(jìn)行持久化，數(shù)據(jù)不能備份，只能用于緩存使用，且重啟后數(shù)據(jù)全部丟失。
無(wú)法進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，不能將MC中的數(shù)據(jù)遷移到其他MC實(shí)例中。
Memcached內(nèi)存分配采用SlabAllocation機(jī)制管理內(nèi)存，value大小分布差異較大時(shí)會(huì)造成內(nèi)存利用率降低，并引發(fā)低利用率時(shí)依然出現(xiàn)踢出等問(wèn)題。需要用戶注重value設(shè)計(jì)。
MongoDB
優(yōu)點(diǎn)
更高的寫負(fù)載，MongoDB擁有更高的插入速度。
處理很大的規(guī)模的單表，當(dāng)數(shù)據(jù)表太大的時(shí)候可以很容易的分割表。
高可用性，設(shè)置M-S不僅方便而且很快，MongoDB還可以快速、安全及自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)（數(shù)據(jù)中心）故障轉(zhuǎn)移。
快速的查詢，MongoDB支持二維空間索引，比如管道，因此可以快速及精確的從指定位置獲取數(shù)據(jù)。MongoDB在啟動(dòng)后會(huì)將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)以文件映射的方式加載到內(nèi)存中。如果內(nèi)存資源相當(dāng)豐富的話，這將極大地提高數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢速度。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爆發(fā)增長(zhǎng)，增加列在有些情況下可能鎖定整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，或者增加負(fù)載從而導(dǎo)致性能下降，由于MongoDB的弱數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式，添加1個(gè)新字段不會(huì)對(duì)舊表格有任何影響，整個(gè)過(guò)程會(huì)非常快速。
缺點(diǎn)
不支持事務(wù)。
MongoDB占用空間過(guò)大。
MongoDB沒(méi)有成熟的維護(hù)工具。
Redis、Memcache和MongoDB的區(qū)別1.性能
三者的性能都比較高，總的來(lái)講：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。
2.便利性
memcache數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一。
redis豐富一些，數(shù)據(jù)操作方面，redis更好一些，較少的網(wǎng)絡(luò)IO次數(shù)。
mongodb支持豐富的數(shù)據(jù)表達(dá)，索引，最類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，支持的查詢語(yǔ)言非常豐富。
3.存儲(chǔ)空間
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理內(nèi)存的限制；可以對(duì)keyvalue設(shè)置過(guò)期時(shí)間（類似memcache）。
memcache可以修改最大可用內(nèi)存,采用LRU算法。
mongoDB適合大數(shù)據(jù)量的存儲(chǔ)，依賴操作系統(tǒng)VM做內(nèi)存管理，吃內(nèi)存也比較厲害，服務(wù)不要和別的服務(wù)在一起。
4.可用性
redis，依賴客戶端來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式讀寫；主從復(fù)制時(shí)，每次從節(jié)點(diǎn)重新連接主節(jié)點(diǎn)都要依賴整個(gè)快照,無(wú)增量復(fù)制，因性能和效率問(wèn)題，所以單點(diǎn)問(wèn)題比較復(fù)雜；不支持自動(dòng)sharding,需要依賴程序設(shè)定一致hash機(jī)制。一種替代方案是，不用redis本身的復(fù)制機(jī)制，采用自己做主動(dòng)復(fù)制（多份存儲(chǔ)），或者改成增量復(fù)制的方式（需要自己實(shí)現(xiàn)），一致性問(wèn)題和性能的權(quán)衡。
Memcache本身沒(méi)有數(shù)據(jù)冗余機(jī)制，也沒(méi)必要；對(duì)于故障預(yù)防，采用依賴成熟的hash或者環(huán)狀的算法，解決單點(diǎn)故障引起的抖動(dòng)問(wèn)題。
mongoDB支持master-slave,replicaset（內(nèi)部采用paxos選舉算法，自動(dòng)故障恢復(fù)）,autosharding機(jī)制，對(duì)客戶端屏蔽了故障轉(zhuǎn)移和切分機(jī)制。
5.可靠性
redis支持（快照、AOF）：依賴快照進(jìn)行持久化，aof增強(qiáng)了可靠性的同時(shí)，對(duì)性能有所影響。
memcache不支持，通常用在做緩存,提升性能。
MongoDB從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性。
6.一致性
Memcache在并發(fā)場(chǎng)景下，用cas保證一致性。
redis事務(wù)支持比較弱，只能保證事務(wù)中的每個(gè)操作連續(xù)執(zhí)行。
mongoDB不支持事務(wù)。
7.數(shù)據(jù)分析
mongoDB內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce),其他兩者不支持。
8.應(yīng)用場(chǎng)景
redis：數(shù)據(jù)量較小的更性能操作和運(yùn)算上。
memcache：用于在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中減少數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對(duì)于數(shù)據(jù)量比較大，可以采用sharding）。
MongoDB:主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率問(wèn)題。
db什么標(biāo)準(zhǔn)
DB是指地方標(biāo)準(zhǔn)
DB11北京地方標(biāo)準(zhǔn)DB12天津地方標(biāo)準(zhǔn)DB14山西地方標(biāo)準(zhǔn)DB13河北地方標(biāo)準(zhǔn)DB15內(nèi)蒙古地方標(biāo)準(zhǔn)DB21遼寧地方標(biāo)準(zhǔn)DB22吉林地方標(biāo)準(zhǔn)DB23黑龍江地方標(biāo)準(zhǔn)DB31上海地方標(biāo)準(zhǔn)DB32江蘇地方標(biāo)準(zhǔn)DB33浙江地方標(biāo)準(zhǔn)DB34安徽地方標(biāo)準(zhǔn)DB35福建地方標(biāo)準(zhǔn)DB36江西地方標(biāo)準(zhǔn)DB37山東地方標(biāo)準(zhǔn)DB41河南地方標(biāo)準(zhǔn)DB42湖北地方標(biāo)準(zhǔn)DB43湖南地方標(biāo)準(zhǔn)DB44廣東地方標(biāo)準(zhǔn)DB45廣西地方標(biāo)準(zhǔn)DB46海南地方標(biāo)準(zhǔn)DB50重慶地方標(biāo)準(zhǔn)DB51四川地方標(biāo)準(zhǔn)DB52貴州地方標(biāo)準(zhǔn)DB53云南地方標(biāo)準(zhǔn)DB54西藏地方標(biāo)準(zhǔn)DB61陜西地方標(biāo)準(zhǔn)DB62甘肅地方標(biāo)準(zhǔn)DB63青海地方標(biāo)準(zhǔn)DB64寧夏地方標(biāo)準(zhǔn)DB65新疆地方標(biāo)準(zhǔn)DB71臺(tái)灣省地方標(biāo)準(zhǔn)DB81香港特別行政區(qū)標(biāo)準(zhǔn)DB82澳門特別行政區(qū)標(biāo)準(zhǔn)
Python是學(xué)什么的能做什么
Python是一個(gè)萬(wàn)能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經(jīng)常需要做數(shù)據(jù)處理的工作。
數(shù)據(jù)處理和分析你可以利用pandaspython庫(kù)來(lái)處理excel文件，做數(shù)據(jù)分析和報(bào)告。比如下面這樣的一個(gè)excel。
你可以用一句python就可以讀出來(lái)：
sheet=pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出來(lái)是這樣的：
之后你就可以很方便的用python來(lái)分析和操作這個(gè)excel了。
畫圖你可以利用graphvizPython庫(kù)來(lái)繪制圖像。比如下面的圖像就是用20行python代碼繪制出來(lái)的。我有一個(gè)視頻《20行python代碼畫出微服務(wù)的調(diào)用熱點(diǎn)監(jiān)控圖像》做了詳細(xì)講解。
好入門，用python編程很有樂(lè)趣。python比較好入門，不需要很多的計(jì)算機(jī)專業(yè)的背景。很多小學(xué)生都開始學(xué)習(xí)python。我分享了一些python的入門學(xué)習(xí)的視頻。歡迎觀看。祝你學(xué)的愉快。
本人，@小馬過(guò)河Vizit，專注于分布式系統(tǒng)原理和實(shí)踐分享。希望利用動(dòng)畫生動(dòng)而又準(zhǔn)確地演示抽象的原理。
關(guān)于我的名字。小馬過(guò)河Vizit，意為凡事像小馬過(guò)河一樣，需要自己親自嘗試、探索才能獲得樂(lè)趣和新知。Vizit是指Visualizeit的縮寫。一圖勝千言，希望可以利用動(dòng)畫來(lái)可視化抽象的原理。
歡迎關(guān)注，點(diǎn)贊！謝謝支持。
java和python哪個(gè)好學(xué)為什么
先上結(jié)論吧，Java復(fù)雜點(diǎn)難點(diǎn)。另外，你學(xué)會(huì)Java，可能做不了什么，因?yàn)檫€有一系列的生態(tài)要學(xué)習(xí)。而Python則沒(méi)那么講究，因?yàn)槭悄_本語(yǔ)言，就可以很輕松的做些工具，所以成就感會(huì)高點(diǎn)，也容易的。還有就是，這兩個(gè)語(yǔ)言的工作方向不同，學(xué)習(xí)哪個(gè)，就意味著你未來(lái)的主要工作方向。
啥？你說(shuō)不夠細(xì)？好，我們就虛擬個(gè)場(chǎng)景，深入其境，展開來(lái)說(shuō)說(shuō)。
Java篇你突然想開了，準(zhǔn)備學(xué)習(xí)Java，于是你翻開了書，開始了Java的學(xué)習(xí)之路。
基礎(chǔ)類型首先，你下載了JDK，并且配置了運(yùn)行環(huán)境，然后你學(xué)習(xí)了Java基礎(chǔ)知識(shí)，數(shù)據(jù)類型呀、運(yùn)算符呀、分支結(jié)構(gòu)呀、循環(huán)結(jié)構(gòu)呀之類的，也看了一些修飾符，然后你了解到，什么叫對(duì)象，什么叫類，什么叫包，什么是內(nèi)部類，什么是接口，什么是抽象類。對(duì)了，在了解這邊的時(shí)候，你順便看了下Java內(nèi)存結(jié)構(gòu)，什么堆呀棧呀之類的。
集合、多線程好了，你天資聰慧，基礎(chǔ)很快就學(xué)習(xí)好了，你開始進(jìn)入進(jìn)階階段，了解了一些集合框架，知道什么是List，什么是Map，也了解了異常，而且還開始看文件操作，對(duì)，就是什么輸入輸出流呀，文件流呀二進(jìn)制流的，也開始了解多線程編程，順便也知道了事務(wù)和鎖，你還看了網(wǎng)絡(luò)編程，TCP、UDP協(xié)議之類的。
類反射對(duì)了，你天賦異稟，還看了反射機(jī)制，了解到類居然可以動(dòng)態(tài)實(shí)例化，并且OO編程，也就是面向?qū)ο缶幊蹋裁蠢^承呀、封裝呀、多態(tài)呀，你輕松學(xué)習(xí)，掌握的不要不要的，這期間你還順便看了24種常用設(shè)計(jì)模式，編程姿勢(shì)是各種解鎖。
數(shù)據(jù)庫(kù)連接對(duì)了，你發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)還是存在數(shù)據(jù)庫(kù)里面比較好，所以你順便學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，你學(xué)習(xí)了Mysql，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，你學(xué)習(xí)了Mongodb，然后你也學(xué)習(xí)了JDBC，知道了怎么連接數(shù)據(jù)庫(kù)
第三方庫(kù)學(xué)習(xí)過(guò)程，你也發(fā)現(xiàn)了lib庫(kù)，發(fā)現(xiàn)了Maven庫(kù)管理，你很方便的找到了很多第三方庫(kù)。
到這里，你基本上把Java的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)完了，我們來(lái)說(shuō)下應(yīng)用層面
Spring你突然想用Java做Web開發(fā)，于是你找了度娘，問(wèn)了下后，發(fā)現(xiàn)JavaWeb都是基于Servlet接口的，然后你了解了Servlet，也了解了Tomcat和NG，還看了Request和Response，然后再查了下，發(fā)現(xiàn)大家都在用Spring，于是你開始學(xué)習(xí)Spring……然后你發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)Spring的時(shí)間，居然比學(xué)習(xí)Java還多……
然后你開始深入理解，什么叫依賴倒置，什么叫控制反轉(zhuǎn)，也學(xué)會(huì)了依賴注入，知道了注解的高級(jí)用法，你不僅把SpringXML配置了解的很深入，也非常深入的了解了Spring注解。然后你還了解了什么是面向切面的編程，用了幾周時(shí)間，你做出一個(gè)Web站點(diǎn)，成就滿滿。
然后你發(fā)現(xiàn)部署配置Tomcat還是NG都太麻煩了，你又學(xué)習(xí)了Dock，順便也看了下K8S，對(duì)了，隨著訪問(wèn)用戶的人數(shù)增加，你又開始考慮其它的高并發(fā)框架，也學(xué)習(xí)了消息騎士隊(duì)，過(guò)程中，還出現(xiàn)了莫名其妙的錯(cuò)誤，所以你又去看了JVM的原理，并優(yōu)化了Java虛擬機(jī)……
然后你發(fā)現(xiàn)，這坑真是無(wú)窮無(wú)盡呀。
然后你弄了個(gè)時(shí)間機(jī)，回到過(guò)去，和過(guò)去的自己說(shuō)，去，別學(xué)Java，沒(méi)看我的頭發(fā)都沒(méi)了嗎？學(xué)Python去。
于是，下面開始學(xué)習(xí)Python
Python篇歷史總是那么的相似，你開始學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)，你發(fā)現(xiàn)，Python好方便，只要安裝好，就差不多了，什么環(huán)境配置，不關(guān)心的，然后你開始看數(shù)據(jù)類型和變量，發(fā)現(xiàn)變量申明時(shí)可以略去類型，好方便，你也學(xué)習(xí)了隊(duì)列，發(fā)現(xiàn)隊(duì)列比Java簡(jiǎn)單多了，學(xué)習(xí)條件和循環(huán)的時(shí)間，也是差不多，你發(fā)現(xiàn)，python有個(gè)叫函數(shù)的東東，有點(diǎn)像Java的方法，你也學(xué)習(xí)了切片、裝飾器、偏函數(shù)和模塊，嗯，雖然和Java叫法不同，不過(guò)功能都類型，
你一直學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)Java和Python在基礎(chǔ)語(yǔ)法上差不多，但都有很多簡(jiǎn)化，比較文件讀取，就沒(méi)有Java那么繁瑣。
你學(xué)習(xí)的過(guò)程，發(fā)現(xiàn)Python在安裝第三方庫(kù)上面，比Java方便多了，而且Python可以做科學(xué)計(jì)算，那叫爽，居然還可以快速做矩陣相乘，明擺著是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不二之選嘛。
然后Python可以做Web方向嗎？
有，而且小而精，這邊就舉例Django吧，你可以很快速的使用Django來(lái)創(chuàng)建一個(gè)Web站點(diǎn)，不需要重新學(xué)習(xí)額外知識(shí)，只需要了解一些規(guī)則就差不多了，總的來(lái)說(shuō)，比Spring快速，當(dāng)然，只是小而精，你如果期望他能有Java那種高并發(fā)處理，那是不可能的。
總結(jié)Java非常適合企業(yè)級(jí)應(yīng)用開發(fā)，所以服務(wù)端一般都會(huì)用Java，加上微服務(wù)化，基本上服務(wù)端開發(fā)使用Java是不二之選。
所以你學(xué)習(xí)Java，目標(biāo)就是企業(yè)級(jí)開發(fā)了，主要方向是高并發(fā)訪問(wèn)。如果你學(xué)習(xí)Python，注定你的主要工作方向是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析方向，還有就是AI方向了。
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