Créer des jeux avec Java : une introduction amusante pour les débutants

Pré-formancetartuptimemoryusage, quarkusandmicronautleadduetocompile-timeprocessingandgraalvsupport, withquarkusofperforming lightbetterine scénarios.

Tout d'abord, CheckifThefnKeySettingisInterferingyTryingBothThevolumeKeyAlonEndfn volumeKey, thentogglefnlockwithfn espifavailable.2.enterbios / uefidUringbootAnableFunctionKeysordiSablehotKeyModetoenSureVolumeSarereCognined.3.updateorreinstallAdriodriving

TestThepdfinanotherApptodetermineIftheissueiswiththefileoredge.2.EnBlEthebuilt-inpdfViewerByTurningOff "AlwaysOpenpdffilesexternal" et "DownloadPdffiles" inedgestoSolver.

Le module de journalisation de Python peut écrire des journaux dans les fichiers via FileHandler. Tout d'abord, appelez le processeur et format de fichier de configuration BasicConfig, tels que la définition du niveau sur les informations, en utilisant FileHandler pour écrire app.log; Deuxièmement, ajoutez StreamHandler pour atteindre la sortie à la console en même temps; Les scénarios avancés peuvent utiliser TimeRotingFileHandler pour diviser les journaux par le temps, par exemple, définir quand = 'Midnight' pour générer de nouveaux fichiers chaque jour et conserver 7 jours de sauvegarde, et assurez-vous que le répertoire de journal existe; Il est recommandé d'utiliser GetLogger (__ Name__) pour créer des journalistes nommés et produire

L'utilisation de String.join () (Java8) est la méthode recommandée la plus simple pour connecter les tableaux de chaîne, spécifiez simplement le séparateur directement; 2. Pour les anciennes versions de Java ou lorsque plus de contrôle est nécessaire, vous pouvez utiliser StringBuilder pour traverser et épisser manuellement; 3. StringJoiner convient aux scénarios qui nécessitent des formats plus flexibles tels que les préfixes et les suffixes; 4. Utilisation de Arrays.Stream () combinée avec des collectionneurs.joining () convient au filtrage ou à la conversion du tableau avant de rejoindre; Pour résumer, si Java8 et supérieur est utilisé, la méthode String.join () doit être préférée dans la plupart des cas, ce qui est concis et facile à lire, mais pour une logique complexe, elle est recommandée.

L'utilisation de pandasstyling dans Jupyternotebook peut réaliser le bel affichage de DataFrame. 1. Utilisez Highlight_max et Highlight_min pour mettre en évidence la valeur maximale (vert) et la valeur minimale (rouge) de chaque colonne; 2. Ajouter la couleur d'arrière-plan du gradient (comme le blues ou les rouges) à la colonne numérique via background_gradient pour afficher visuellement la taille des données; 3. Fonction personnalisée Color_score combinée avec ApplyMap pour définir des couleurs de texte pour différents intervalles fractionnaires (≥90 vert, 80 ~ 89 orange, 60 ~ 79 rouge,

Calculé a un cache et les accès multiples ne sont pas recalculés lorsque la dépendance reste inchangée, tandis que les méthodes sont exécutées à chaque fois qu'elles sont appelées; 2.COMPUT est adapté aux calculs basés sur des données réactives. Les méthodes conviennent aux scénarios où les paramètres sont requis ou les appels fréquents, mais le résultat ne dépend pas de données réactives; 3.Coupation prend en charge les getters et les setters, ce qui peut réaliser la synchronisation bidirectionnelle des données, mais les méthodes ne sont pas prises en charge; 4. Résumé: Utilisez d'abord calculé pour améliorer les performances et utilisez des méthodes lors de la réussite des paramètres, de l'exécution d'opérations ou d'éviter le cache, en suivant le principe de "Si vous pouvez utiliser calculé, vous n'utilisez pas de méthodes".

La méthode la plus courante consiste à utiliser os.path.isdir () ou pathlib.path.is_dir (). 1. Utilisez os.path.isdir (): importos, path = "/ path / to / your / répertoire", ifos.path.isdir (path): print ("Ceci est un répertoire") else: print ("Ce n'est pas un répertoire ou un chemin n'existe pas"). 2. Utilisez Pathlib.path.is_dir () (recommandé): FromPathlibImportp