1.List的拆分拆分拆分的几种方式
2.如何查看网页中指定栏目的源代码
3.C++必学将一个cpp源码文件拆分成多个文件
4.Spark-Submit 源码剖析
5.代码拆分-使用SplitChunks

List的拆分的几种方式

       在开发过程中，处理大型集合时常常需要将其拆分成小块，源码这种操作被称作分片或List的代码分割。其实，拆分拆分许多大神已经为我们提供了现成的源码工具，省去了自定义代码的代码cf活动id源码繁琐。以下是拆分拆分Java中常用的三种分片实现方法：

       1. Google的Guava框架：在pom.xml中添加Guava支持后，通过Lists.partition()方法实现切片，源码代码示例如下：

        ...

       2. Apache的代码commons框架：同样在pom.xml添加支持，使用ListUtils.partition()，拆分拆分代码示例如下：

        ...

       3. Hutool工具类：引入Hutool框架后，源码利用ListUtil.partition()完成切片，代码代码示例如下：

        ...

       值得注意的拆分拆分是，选择哪种方法取决于项目的源码实际需求和已有的依赖。例如，代码批量数据处理时，如果数据量大，可以考虑将数据拆分以避免一次性插入数据库导致的性能问题或超限错误。具体操作时，可以根据数据库的配置进行调整。

       这些工具包如Guava、Apache Commons和Hutool，提供了丰富的实用工具，性能优良，通达信量能平台主图源码是开发者的得力助手。无需深入源码，直接使用即可大大简化工作。

       以上内容源于程序员xiaozhang的文章，原文链接：cnblogs.com/scott/p...

如何查看网页中指定栏目的源代码

       脱机保存下来网页，然后在本机用Dreamweaver打开。在拆分窗口看，也就是同时可以看代码和页面的窗口，然后你点页面上你想找的代码，在代码窗口中会跳到相应的代码中。提醒一下，如果你调用别的网站栏目里面的栏目，一般他调用的都是相对路径的内容，也就是自己服务器上的和音乐等等。你直接复制过去是不显示东西的。

C++必学将一个cpp源码文件拆分成多个文件

       在进行代码拆分时，我们面临的问题是如何将一个较长的cpp文件中的函数分到多个文件中，同时确保代码的正确性和完整性。解决这个问题，通常可以遵循以下步骤：

       首先，我们需要创建一个新的cpp源文件来定义那些除了main函数之外的其他函数。这样做可以使得代码更加模块化，易于维护和管理。百度文库pdf下载器源码在新创建的源文件中，我们将实现这些函数的逻辑，而在主cpp文件中仅保留main函数。

       随后，为了实现函数的声明与定义分离，我们需要创建一个头文件。在这个头文件中，我们只需声明那些需要在多个cpp文件中使用的函数，但不需要在这里定义它们的实现细节。这样做可以确保头文件仅包含函数的签名信息，而不会包含任何实际的代码。

       在定义函数的cpp文件中，我们可以引用头文件来包含相应的函数声明。这里需要注意的是，仅在需要使用这些函数的地方引用头文件，避免在头文件中直接包含其他文件，以减少不必要的依赖关系和文件耦合性。

       例如，我们创建一个名为"detector_utils.cpp"的cpp文件。在这个文件中，我们将实现一些与检测器相关的辅助函数，这些函数在main函数中会被调用。同时，进销存系统源码 乐字节我们需要在文件顶部包含"detector_utils.h"头文件，以获取函数声明。

       "detector_utils.h"是一个头文件，其内容包含了所有在"detector_utils.cpp"中实现的函数声明。在这个文件中，我们声明了函数的签名信息，但并不包含任何函数的实现代码。这样，其他需要使用这些函数的cpp文件就可以通过包含"detector_utils.h"来获取函数的声明。

       在实际操作中，我们还需要注意避免在头文件中直接包含其他文件。例如，如果"detector_utils.cpp"需要使用"utils/visualize.h"中的函数，那么在"detector_utils.h"中应避免直接包含"utils/visualize.h"，而是通过在"detector_utils.cpp"中包含"utils/visualize.h"来引用需要的函数。这样可以确保头文件的简洁性，同时也避免了不必要的依赖和耦合关系。

       通过以上步骤，我们可以有效地将cpp源码文件拆分成多个文件，同时保持代码的结构清晰、易于维护。这种方法对于大型项目或团队开发尤为重要，有助于提高代码的一元夺宝源码中英文可读性和可扩展性。

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，大致的经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，然后通过OptionParser解析Args，构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand，而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合，分为两个部分去创建此List,

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，FILES，CLASS等等，这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

代码拆分-使用SplitChunks

       前言

       探索代码优化的世界，最近开始接触项目优化工作，其中涉及三方组件的拆分。在未进行拆分前，可能存在两个场景：单一js文件过大，影响缓存效率；无法有效管理第三方库。利用`splitChunks`工具，可以将模块进行分割，并提取重复代码，解决上述问题。

       概念区分 - module、bundle、chunk

       深入理解`splitChunks`之前，先梳理几个概念。module：模块，在webpack中，任何文件都可视为模块，需要配置loader将其转换为支持打包的文件。chunk：编译完成待输出时，webpack将module按特定规则组合成一个个chunk。bundle：webpack处理完chunk文件后，生成供浏览器运行的代码。

       chunk与bundle的关系

       探析chunk的构成与bundle之间的关联。chunk有两种形式：初始化（initial）chunk，即入口起点的主chunk，包含入口起点及其依赖的所有模块；非初始化（non-initial）chunk，用于延迟加载，可能在使用动态导入或`SplitChunksPlugin`时出现。

       通过入口产生的chunk

       假设目录结构如下：index.js, another-module.js, webpack.config.js, package.json添加script配置，运行webpack并使用ndb追踪代码执行。通过命令启动浏览器，点击播放按钮执行build命令，追踪chunk到bundle的流转。

       chunk处理步骤概览

       从`Compilation`类的`seal`方法出发，首先搜集chunks，然后调用`createChunkAssets`方法生成source，为输出文件做准备；通过`compilation.emitAssets`方法记录资源信息到`compilation.assets`对象；一系列回调最终调用`onCompiled`方法，将assets信息写入输出目录，生成bundle文件。

       Demo2 - 动态导入

       将`index.js`中的lodash通过`import`方式导入，动态导入返回promise，通过`then`获取导入信息。修改`webpack.config.js`入口为单个`index.js`。源码追踪显示，初始化文件新增一个名为`index`的chunk，但在模块分析中识别到`import`方式，为`index.js`模块增加了`AsyncDependenciesBlock`标记，经过处理生成一个名为`null`的chunk。

       总结：`chunk`是源代码中的抽象，封装定义如何将模块组写入文件，而`bundle`则是输出目录的文件。

       解决隐患 - `splitChunks`配置

       在上述示例中，存在三方模块重复引用的问题。通过简单的`optimization.splitChunks`配置，实现了lodash的抽离，降低了单个入口文件的大小。总结使用心得，`splitChunks`主要用于代码优化，针对不同场景配置`chunks`选项，如`all`、`async`、`initial`以及自定义函数，以达到高效拆分效果。

       比较`async`、`initial`、`all`的区别

       在示例中增加`another.js`，静态导入lodash，对比`async`、`all`、`initial`的不同效果。默认情况下，`initial`影响HTML文件中的脚本标签，而`async`仅针对动态导入，`all`则考虑更多场景，适合存在复用模块的情况，但需权衡动态导入及其内部依赖的抽离。

       splitChunks.cacheGroups

       在使用`splitChunks`基础上，通过`cacheGroups`实现更细粒度的代码拆分，进一步优化项目结构。

       总结

       通过`splitChunks`配置，实现三方组件的高效管理与拆分，优化代码结构与加载效率。理解模块、bundle、chunk之间的关系，以及如何利用`splitChunks`与`cacheGroups`进行代码拆分与优化，是提升项目性能的关键步骤。