1.易语言免安装版V59绿色免费版易语言免安装版V59绿色免费版功能简介
2.做亚马逊站外5种链接
3.如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序
4.亚马逊卖家做站外会接触到的几条重要的链接

易语言免安装版V59绿色免费版易语言免安装版V59绿色免费版功能简介

       大家好,关于易语言免安装版 V5.9 绿色免费版，易语言免安装版 V5.9 绿色免费版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       易语言最新完美破解版是一款易语言编辑器工具，该版本破解加密狗，直接编译无需等待，经过绿化制作，艾力思源码无需安装，直接启用即可，除了支持界面设计的可视化，还支持程序流程的即时可视化，现有各种支持库多达多个，用户可以使用她来满足几乎所有的Windows编程需求。

功能特点

       1、易语言汉语编程环境是一个支持基于汉语字、词编程的、全可视化的eureka 源码、跨主流操作系统平台的编程工具环境；

       2、拥有简、繁汉语以及英语、日语等多语种版本；

       3、能与常用的编程语言互相调用；

       4、具有充分利用API，COM、DLL、OCX组件，各种主流数据库，各种实用程序等多种资源的接口和支撑工具。

       5、易语言有自主开发的高质量编译器，中文源代码被直接编译为CPU指令，运行效率高，sensortag源码安全可信性高；

       6、拥有自己的数据库系统，且支持访问现有所有数据库；

       7、内置专用输入法，支持中文语句快速录入，完全解决了中文输入慢的问题；

       8、易语言除了支持界面设计的可视化，还支持程序流程的即时可视化；

       9、除了语句的中文化之外，易语言中还专门提供了适合中国国情的命令，如中文格式日期和时间处理、汉字发音处理、全半角字符处理、人民币金额的处理等；

       、易语言综合采用了结构化、isoft 源码面向对象、组件、构架、集成化等多种先进技术，并在运行效率、性能价格比、全可视化支持、适应本地化需要、面向对象以及提供Windows，Linux上的运行平台等具有特色；

       、现有各种支持库多达多个，用户可以使用她来满足几乎所有的Windows编程需求，多媒体功能支持强大，完善的网络、端口通讯和互联网功能支持，volatile源码网上与论坛上的学习资源众多。

破解说明

       1、破解加密狗，直接编译无需等待

       2、APP助手更新为AMZ助手-设置方法：工具-支持库-.AMZ

       3、默认vc编译器

编程软件推荐

       许多编程工作人员在进行语言编程工作时，总会遇到一些小麻烦，如果你想要提高编程的工作效率，那么肯定是需要一款符合自己编程工作的编程软件，除了上面所说的编程软件之外，下面小编就为大家推荐几款非常有名的编程软件，点击下方的链接即可一键下载。

编程软件推荐图标软件名称功能特点Navicat免费版软件内置功能强大，可以为用户提供SQL编辑器、运行SQL脚本等各种功能，从而协助你管理数据。Scratch中文免费版此图形化编程软件能够提供云端数据保存及作品分享社区，打造最易使用且本地化的离线编辑环境。Myeclipse开发软件此Java开发工具内置丰富插件和组件，可以帮助程序员在短时间内完成代码敲写、编译、调试等操作。西门子PLC编程软件西门子PLC编程软件可以用于西门子系列工控产品的编程、监控和参数设置，它也是工业软件的重要组成部分。

做亚马逊站外5种链接

       做亚马逊站外链接是卖家营销策略中重要一环，提升产品曝光率及销量。下面是五种常见的站外链接类型及其获取方式，帮助卖家优化营销策略。

       1. **ASIN链接**：ASIN链接是卖家常用链接，通过生成特定格式的链接以吸引顾客。生成方式简单，通过在线工具如amz.com/tools-asinse...即可获取。

       2. **社媒链接**：社媒链接通过亚马逊后台促销位置生成，提供独特营销页面。卖家设置折扣、时间、名称等，利用社交媒体、电子邮件等渠道分享给潜在买家。此链接有唯一落地页，需通过品牌认证才能创建。

       3. **联盟链接**：联盟链接由推广者（红人）创建，顾客下单后推广者可获取亚马逊佣金。卖家无需自行创建，联盟链接自动生成。

       4. **权威链接**：由亚马逊生成的链接，用于提升listing权重。通过进入listing详情页，使用快捷键CTRL+U进入源代码，搜索"Canonical"关键词找到链接。

       5. **品牌推荐奖金计划链接**：亚马逊为卖家提供赚取非亚马逊流量奖金的机会。注册品牌推荐奖金计划后，通过创建特定链接，从亚马逊平台外的销售中获得平均%的奖金。链接创建过程包括注册、加入amazon attribution并追踪站外销售。

如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序

       MichaelG.Noll在他的Blog中提到如何在Hadoop中用Python编写MapReduce程序，韩国的gogamza在其Bolg中也提到如何用C编写MapReduce程序（我稍微修改了一下原程序,因为他的Map对单词切分使用tab键）。我合并他们两人的文章，也让国内的Hadoop用户能够使用别的语言来编写MapReduce程序。　　首先您得配好您的Hadoop集群，这方面的介绍网上比较多，这儿给个链接（Hadoop学习笔记二安装部署）。HadoopStreaming帮助我们用非Java的编程语言使用MapReduce，Streaming用STDIN(标准输入)和STDOUT(标准输出)来和我们编写的Map和Reduce进行数据的交换数据。任何能够使用STDIN和STDOUT都可以用来编写MapReduce程序，比如我们用Python的sys.stdin和sys.stdout，或者是C中的stdin和stdout。　　我们还是使用Hadoop的例子WordCount来做示范如何编写MapReduce，在WordCount的例子中我们要解决计算在一批文档中每一个单词的出现频率。首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按"1"用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。　　　　PythonCode　　Map:mapper.py　　#!/usr/bin/envpythonimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDIN(standardinput)forlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#splitthelineintowordswhileremovinganyemptystringswords=filter(lambdaword:word,line.split())#increasecountersforwordinwords:#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput);#whatweoutputherewillbetheinputforthe#Reducestep,i.e.theinputforreducer.py##tab-delimited;thetrivialwordcountis1print'%s\t%s'%(word,1)　　Reduce:reducer.py　　#!/usr/bin/envpythonfromoperatorimportitemgetterimportsys#mapswordstotheircountsword2count={ }#inputcomesfromSTDINforlineinsys.stdin:#removeleadingandtrailingwhitespaceline=line.strip()#parsetheinputwegotfrommapper.pyword,count=line.split()#convertcount(currentlyastring)tointtry:count=int(count)word2count[word]=word2count.get(word,0)+countexceptValueError:#countwasnotanumber,sosilently#ignore/discardthislinepass#sortthewordslexigraphically;##thisstepisNOTrequired,wejustdoitsothatour#finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop#wordcountexamplessorted_word2count=sorted(word2count.items(),key=itemgetter(0))#writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)forword,countinsorted_word2count:print'%s\t%s'%(word,count)　　CCode　　Map:Mapper.c　　#include#include#include#include#defineBUF_SIZE#defineDELIM"\n"intmain(intargc,char*argv[]){ charbuffer[BUF_SIZE];while(fgets(buffer,BUF_SIZE-1,stdin)){ intlen=strlen(buffer);if(buffer[len-1]=='\n')buffer[len-1]=0;char*querys=index(buffer,'');char*query=NULL;if(querys==NULL)continue;querys+=1;/*nottoinclude'\t'*/query=strtok(buffer,"");while(query){ printf("%s\t1\n",query);query=strtok(NULL,"");}}return0;}h>h>h>h>　　Reduce:Reducer.c　　#include#include#include#include#defineBUFFER_SIZE#defineDELIM"\t"intmain(intargc,char*argv[]){ charstrLastKey[BUFFER_SIZE];charstrLine[BUFFER_SIZE];intcount=0;*strLastKey='\0';*strLine='\0';while(fgets(strLine,BUFFER_SIZE-1,stdin)){ char*strCurrKey=NULL;char*strCurrNum=NULL;strCurrKey=strtok(strLine,DELIM);strCurrNum=strtok(NULL,DELIM);/*necessarytocheckerrorbut.*/if(strLastKey[0]=='\0'){ strcpy(strLastKey,strCurrKey);}if(strcmp(strCurrKey,strLastKey)){ printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);count=atoi(strCurrNum);}else{ count+=atoi(strCurrNum);}strcpy(strLastKey,strCurrKey);}printf("%s\t%d\n",strLastKey,count);/*flushthecount*/return0;}h>h>h>h>　　首先我们调试一下源码：　　chmod+xmapper.pychmod+xreducer.pyecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./mapper.py|./reducer.pybar1foo3labs1quux2g++Mapper.c-oMapperg++Reducer.c-oReducerchmod+xMapperchmod+xReducerecho"foofooquuxlabsfoobarquux"|./Mapper|./Reducerbar1foo2labs1quux1foo1quux1　　你可能看到C的输出和Python的不一样,因为Python是把他放在词典里了.我们在Hadoop时,会对这进行排序,然后相同的单词会连续在标准输出中输出.　　在Hadoop中运行程序　　首先我们要下载我们的测试文档wget页面中摘下的用php编写的MapReduce程序,供php程序员参考：Map:mapper.php　　#!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDIN(standardinput)while(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespaceandlowercase$line=strtolower(trim($line));//splitthelineintowordswhileremovinganyemptystring$words=preg_split('/\W/',$line,0,PREG_SPLIT_NO_EMPTY);//increasecountersforeach($wordsas$word){ $word2count[$word]+=1;}}//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)//whatweoutputherewillbetheinputforthe//Reducestep,i.e.theinputforreducer.pyforeach($word2countas$word=>$count){ //tab-delimitedecho$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>　　Reduce:mapper.php　　#!/usr/bin/php$word2count=array();//inputcomesfromSTDINwhile(($line=fgets(STDIN))!==false){ //removeleadingandtrailingwhitespace$line=trim($line);//parsetheinputwegotfrommapper.phplist($word,$count)=explode(chr(9),$line);//convertcount(currentlyastring)toint$count=intval($count);//sumcountsif($count>0)$word2count[$word]+=$count;}//sortthewordslexigraphically////thissetisNOTrequired,wejustdoitsothatour//finaloutputwilllookmoreliketheofficialHadoop//wordcountexamplesksort($word2count);//writetheresultstoSTDOUT(standardoutput)foreach($word2countas$word=>$count){ echo$word,chr(9),$count,PHP_EOL;}?>　　作者：马士华发表于：--

亚马逊卖家做站外会接触到的几条重要的链接

       亚马逊卖家在进行站外推广时，会频繁接触到各类链接。其中，联盟链接占据大部分，其余则包括卖家提供的权威链接和关键词短链。

       ASIN链接，即dp链接，如亚马逊网站上的商品详情页链接，可通过亚马逊后台的库存管理模块获取。

       权威链接指向亚马逊商品详情页，可直接通过浏览器的“查看网页源代码”功能，或使用快捷键CTRL+U，搜索链接中的“Canonical”关键词获取。

       权威链接内包含五个关键权重高的关键词，亚马逊搜索引擎依据对商品的识别和收录来决定链接的重要性。若商品识别准确，推广速度将显著提高。

       关键词短链用于简化长链接，但需注意亚马逊对操纵搜索行为的严格监管，不当使用可能导致警告。获取方式有二：一是搜索关键词进入商品页面，转换成短链；二是使用插件如H或amz生成。

       联盟链接是亚马逊合作伙伴计划生成的，通过此链接进行推广，卖家能获得佣金。对于多变体商品，使用社交媒体链接（gp链接）进行站外推广，有助于过滤无效流量，提高转化率。