一.源码解析之序列化: 1.当视图类进行实例化序列化类做了如下操作: #ModelSerializer继承Serializer再继承BaseSerializer(此类定义实例化方法) #在BaseSerializer执行__new__方法,用于判断many是为True还是False: class BaseSerializer: def __new__(cls, *args, **kwargs): if kwargs.pop('many', False): #many = True, 对Query…

前言:这两天学习了代理模式,自然想到了 springmvc 的 aop 使用的就是动态代理,拦截器使用的就是 jdk 的动态代理.今天看了看源码,记录一下.转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9969360.html springMVC 的拦截器使用移步:Java Servlet 过滤器与 springmvc 拦截器的区别? 源码解析 springMVC 的所有连接入口都会进入 DispatcherServlet,然后在这里面去调用真正的 Con…

解析器 RESTful一种API的命名风格,主要因为前后端分离开发出现前后端分离: 用户访问静态文件的服务器,数据全部由ajax请求给到 解析器的作用就是服务端接收客户端传过来的数据,把数据解析成自己想要的数据类型的过程. 本质就是对请求体中的数据进行解析. 在了解解析器之前~大家要先知道Accept以及ContentType请求头. Accept是告诉对方我能解析什么样的数据,通常也可以表示我想要什么样的数据. ContentType是告诉对方我给你的是什么样的数据类型. 那大家想一下,解析器…

ParametersInterceptor拦截器其主要功能是把ActionContext中的请求参数设置到ValueStack中,如果栈顶是当前Action则把请求参数设置到了Action中,如果栈顶是一个model(Action实现了ModelDriven接口)则把参数设置到了model中. 下面是该拦截器的doIntercept方法源码: @Override public String doIntercept(ActionInvocation invocation) throws Excep…

http://www.unofficialmysqlguide.com/introduction.html https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html https://www.oreilly.com/library/view/flex-bison/9780596805418/ch04.html https://dev.mysql.com/worklog/task/?id=7182 https://mydbops.word…

8.序列化 功能: 对请求数据进行验证 对Queryset进行序列化 8.1一个简单序列化: import json from api import models from rest_framework import serializers class RolesSerializer(serializers.Serializer): title = serializers.CharField() class RolesView(APIView): def get(self,request,*ar…

基本类: AtomicInteger AtomicLong AtomicBoolean 数组类型: AtomicIntegerArray AtomicLongArray AtomicReferenceArray 介绍 由于在多线程条件下,如果对共享变量修改容易造成数据不一致的情况,所以对于共享变量需要保证线程安全有有如下几种方式: 使用lock或者synchronized进行同步共享变量 使用CAS方法来保证修改变量为原子性操作 该类为后者,基于CAS方式修改具有原子性. 实现原理 将boole…

ArrayList是一种以数组实现的List,与数组相比,它具有动态扩展的能力,因此也可称之为动态数组. 类图 ArrayList实现了List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable等接口. ArrayList实现了List,提供了基础的添加.删除.遍历等操作. ArrayList实现了RandomAccess,提供了随机访问的能力. ArrayList实现了Cloneable,可以被克隆. ArrayList实现了Serializable…

[源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer 0x00 摘要 0x01 说明 0x02 启动 0x03 Trainer 0x04 模型 4.1 组件 4.1.1 参考代码 4.1.2 分布式修改 4.2 RNN 模型 4.3 分布式优化器 4.4…

[源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(15) --- 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 0x00 摘要 0x01 综述 0x02 基础网络 0x03 辅助函数 0x04 启动 4.1 启动方式 4.2 启动脚本 4.3 启动参数服务器 4.4 启动worker 4.5 建立参数服务器 0x05 TrainerNet 5.1 总体代码 5.2 生成参数服务器 5.3 建立rref 5.4 前向…