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本文目录一览：

• java介绍（java介绍论文）
• 1.java介绍
• 2、Java介绍
• Anaconda介绍与使用
• Apache Gora介绍

java介绍（java介绍论文）

java是完全面向对象的解释型语言。面向对象的3大特点:封装,继承,多态。

java三种技术架构：JAVAEE,JAVASE,JAVAME。

一个.java文件要运行需要先用javac编译生成一个.class文件，再使用java解释运行生成的class文件。在用工具开发的时候被合并在一起了，直接运行即可。

如果代码.java文件在某个包里面,第一行必须声明所属的包名:package com.pride

abstract:修饰的类是抽象类和修饰方法是抽象方法.抽象类不能实例化,类里面可以不是抽象方法,抽象方法必须在子类实现(子类是抽象类例外)。接口一种特殊的抽象类,接口必须全部是抽象方法,里面所有方法都是抽象方法,并且默认public abstract修饰.

---

 

 java环境变量配置：

    1.JAVA_HOME：java的安装路径。就是jdk所在的目录。比如：d:\jdk。

    2.path：jdk目录下的bin目录。比如：d:\jdk\bin；上面不是配置了JAVA_HOME目录吗，那么就可以换一种写法，%JAVA_HOME%\bin\。

    3.classpath：在jdk1.5版本之后可以不用配置这个。".;%JAVA_HOME%\lib";和"%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;"两个都要写，前面一个最前面有个点 . 不能忘记。

---

 

java命名规则：标识符只能由字母、数字、下划线、$符号组成,不能数字开头,不能使用关键字(java对大小写敏感).

    1.包(Packages):全部小写字母组成.

    2.类(class):每个单词首字符大写.

    3.函数:第一个单词首字母小写,后面单词首字母大写.

    4.变量:第一个单词首字母小写,后面单词首字母大写.

    5.常量:全部大写.

    6.接口第一个字母,应该是I开头。

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java内部类：

　　内部类想访问外部类成员时(内部外部存在同名成员)：外部类.this.成员名。

　　内部类想访问外部类成员时(内部类外部类不存在同名成员)：this.成员名。

　　实例化内部类：外部类名.new 内部类类名()。

 

1.java介绍

目录

java的开发平台

JAVA IDE

 平台介绍

Java的环境配置

下载JDK

JAVA_HOME

PATH

CLASSPATH

Java基础学习

    什么是Java

    java特性

---

java的开发平台

• JAVA IDE

        在了解开发环境前先来了解下什么是IDE

         IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)。集成开发环境（简称IDE）是用          于程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面工具。

         常用的java IDE有 idea eclipes myeclipes netbeasns等

•  平台介绍

开发平台	特点
Idea	企业级平台，特近市场，采用但项目开发，每打开一个项目就相当打开一个idea
eclipes	轻量级平台，采用多项目，对内存需求小，适合学生学习
Myeclipes	企业级平台，免费开源跨操作系统，功能有限
NetBeans	轻量级文本编辑器，是Java开发最古老的IDE之一

Java的环境配置

• 下载JDK

            JDK是Java的核心 其中包括Java编辑器、Java运行工具、Java文档生成工具、Java打包工具等

• JAVA_HOME

           在环境变量里面新建  变量： JAVA_HOME  值：你当前JDK的位置 

• PATH

         在path变量里面 编辑 

%JAVA_HOME%\bin
%JAVA_HOME%\jre\bin

• CLAsspATH

在环境变量中新建  变量：CLAsspATH  

:;%JAVA_HOME%\lib;JAVA_HOME%\lib\tools.jar

Java基础学习

    什么是Java

        是面对对象的高级语言，和很多和c++相似的特点，但是抛弃了指针，多继承等概念的特点

    java特性

• 简单性

            舍弃了头文件，指针，结构，联合，操作符重载等 小白容易上手

• 面对对象性

            是一种程序设计技术，重点放在数据（即对象）和对象的接口上

• 分布式

            Java有一个丰富的例程库，处理HTTP和FTP之类的TCP/IP协议，然后通过打开URL访问网          络上的对象

• 健壮性

           Java的设计目标之一是程序有多方面的可靠性，强调进行前期的问题检测，后期的动态检            测，消除了指针模型，重写内存，损坏数据的可能

• 安全性

            由于Java适用网络/分布式环境。所以安全性很重要使用Java可以构建方病毒，防篡改的系          统。Java可以防范各种攻击（如蠕虫和病毒常用的攻击，破环自己进程空间外的内存，未经          授权的读写文件）Java浏览器创建不在信任远程代码，除非有数字签名而且用户同意

• 系统结构中立

            编辑器生成一个体系结构中立的目标文件格式（编辑过的代码）只要Java运行时代码可以         在许多处理器上运行，Java编辑器生成字节码来实现，字节码不仅很容易被仍和机器执行还           可以动态转换为本地机械代码

• 可以移植性

            Java归还里面没有"依赖具体实现"的地方（比如Java的int永远是32位消除代码移植的主要         问题）定义了可移植的接口，除了与用户界面有关部分的问题外Java库支持平台的独立性

• 解释性

             Java解释器可以在任何移植解释器的机器上执行Java字节码

• 高能性

            字节码可以动态的转换为特定cpu的机器码，可以监控那些代码频繁执行，优化提高代码        速度，在必要时撤回优化

• 多线程

            带来更快的交互相应和执行行为，我们不在追求更快的处理器而是获得更多的处理器，让           他们一直工作

• 动态性

           是非常重要的特征，能够适应不断发展的环境，库可以自由的添加新方法和实例变量，而          且对用户端没有任何影响

2、Java介绍

Java介绍

公司：程序咖（北京）科技有限公司

程序咖：IT职业技能评测平台

网址：https://www.chengxuka.com

任务

1.什么是Java
2.Java发展历史
3.Java语言的特点
4.Java的应用场景
5.Java平台体系
6.Java的专业术语
7.Java运行核心机制

一、什么是Java

Java是一种通用的，基于类的，面向对象的编程语言。它是用于应用程序开发的计算平台。因此，Java是快速，安全和可靠的。它被广泛用于在笔记本电脑，数据中心，游戏机，科学超级计算机，手机等中开发Java应用程序。Java遵循WORA（Write Once, Run Anywhere。一次写入，到处运行）的原理，并且与平台无关。它也简单易学。

二、Java发展历史

Java是世界上使用最广泛的编程语言之一。Java最初由Sun Microsystems在1990年代开发，用于开发从Web应用程序到移动应用程序到批处理应用程序的所有内容。Java最初是一种纯粹的面向对象的语言，但现在已经发展成为一种多范例语言，可以高度适应任何情况。拥有庞大的开发人员社区和支持库，Java是开发几乎所有类型的应用程序的理想选择。

Java是最初由开发James Gosling(詹姆斯·高斯林，他被称为Java编程语言之父)在Sun Microsystems公司（现已经被Oracle收购），并于1995年发布了作为Sun公司的一个核心组成部分Java平台。

James Gosling(詹姆斯·高斯林)，Mike Sheridan(迈克·谢里丹)和Patrick Naughton(帕特里克·诺顿)于1991年6月启动了Java语言项目。Java最初是为交互式电视设计的，但在当时的数字有线电视行业来说太先进了。该语言最初是在James Gosling(詹姆斯·高斯林)办公室外的一棵橡树之后被称为Oak的。后来，该项目以Green命名，并最终从Java coffee(印度尼西亚的一种咖啡)重命名为Java。

Java的创始人：James Gosling(詹姆斯·高斯林)

<img src="https://img.chengxuka.com/ruby0002/1192px-James_Gosling_2008.jpg/mark"/>

历史版本：

截至2021年3月，最新版本是Java 16。从2020年9月开始，支持Java 8和11作为长期支持（LTS）版本，并且支持一个更高的非LTS版本。 Java的主要发行版本及其发行日期：

版本	日期
JDK测试版	1995年
JDK1.0	1996年1月23日
JDK 1.1	1997年2月19日
J2SE 1.2	1998年12月8日
J2SE 1.3	2000年5月8日
J2SE 1.4	2002年2月6日
J2SE 5.0	2004年9月30日
Java SE 6	2006年12月11日
Java SE 7	2011年7月28日
Java SE 8	2014年3月18日
Java SE 9	2017年9月21日
Java SE 10	2018年3月20日
Java SE 11	2018年9月25日
Java SE 12	2019年3月19日
Java SE 13	2019年9月17日
Java SE 14	2020年3月17日
Java SE 15	2020年9月15日
Java SE 16	2021年3月16日

三、Java语言的特点

1. 一种面向对象的编程语言。

   按照对象集合的方式组织程序是一种面向对象的编程思维。

   面向对象编程的四个主要概念是：抽象化，封装，继承，多态。

2. 一种与平台无关的语言。(它提供了在不同平台下的解释运行环境)

   编译器将源代码转换为字节码，然后JVM执行编译器生成的字节码。该字节码可以在Windows，Linux和macOS的任何平台上运行，这意味着如果我们在Windows上编译程序，则可以在Linux上运行，反之亦然。每个操作系统具有不同的JVM，但是在字节码执行后，所有操作系统产生的输出都是相同的。这就是为什么我们称Java为平台无关的语言。

3. 简单

   Java是简单的语言之一，因为它不具有指针，运算符重载，多重继承，显式内存分配等复杂功能。

4. 一种健壮的语言，吸收了C/C++语言的优点。

   Java语言健壮，意味着可靠。它以这样的方式开发：尽力尽早检查错误，这就是Java编译器甚至能够检测到其他编程语言不易检测到的那些错误的原因。使Java健壮的Java主要功能是垃圾收集，异常处理和内存分配。

5. 具有较高的安全性。(自动回收垃圾，强制类型检查，取消指针)

   在Java中，我们没有指针，因此我们无法访问越界数组，如果尝试这样做，它将显示ArrayIndexOutOfBoundsException。这就是为什么在Java中无法利用堆栈破坏或缓冲区溢出之类的一些安全漏洞的原因。

6. 分布式

   我们可以使用Java编程语言创建分布式应用程序。远程方法调用和企业Java Bean用于在Java中创建分布式应用程序。Java程序可以轻松地分布在通过Internet连接相互连接的一个或多个系统上。

7. 多线程

   Java支持多线程。它是Java的一项功能，它允许并发执行程序的两个或更多部分，以最大程度地利用CPU。

8. 可移植

   众所周知，在一台机器上编写的Java代码可以在另一台机器上运行。Java的平台无关功能，其中可以将其平台无关字节码带到任何平台上执行，从而使Java可移植。

9. 开源

四、Java的应用场景

1. 桌面GUI应用程序

   桌面应用程序可以使用Java轻松开发。我们使用AWT，Swing，JavaFX等API来构建这些应用程序。

2. 移动应用

   移动应用程序是为手机和平板电脑创建的应用程序。在当今时代，大多数电话和智能设备都具有Android操作系统，没有Java就不可能进行Android开发。Java Micro Edition（Java ME或J2ME）是一种流行的跨平台框架，用于构建可在所有功能手机和智能手机上运行的应用程序。

3. 企业应用

   企业应用程序是一个大型软件系统，可以在公司环境中运行，以满足组织而不是单个用户的需求。

4. 科学应用

   科学应用程序是一种使用数学影响实际活动的应用程序。Java由于其强大的功能而支持科学应用程序的开发。

5. Web应用

   Web应用程序是通过浏览器界面在Internet上交付的客户端-服务器程序。

6. 嵌入式系统

   一个嵌入式系统，也被称为集成系统，是组装在一起以执行专用功能的更大的系统的许多小的计算单元的组合。嵌入式系统随处可见。例如，电机系统，汽车中的娱乐和多媒体，电子商务，无线通信，移动计算和联网都使用嵌入式系统。

   嵌入式系统使用Java进行开发。最初，Java是为开发嵌入式系统而设计的。

7. 大数据技术

   大数据一词定义为“可以分析以提取模式，趋势和有用信息的极大型和复杂数据集。它是最新技术领域中最受欢迎的主题之一。Java是大数据的视角。如今，许多开发人员正在将职业转向大数据技术。

8. 分布式应用

   分布式应用程序是在网络内的多台计算机上执行或运行的应用程序或软件。分布式应用程序或系统具有许多共同的要求，尤其是由于它们在其上运行的平台的分布式和动态特性而产生。Java提供了实现这些应用程序的选项。

9. 基于云的应用

   云计算意味着通过Internet按需交付IT资源，包括具有按需付费定价模式的存储，服务器，数据库，网络和软件。它可以低成本为IT基础架构提供解决方案，因为我们可以将文件保存在远程数据库中并按需检索它们。长期以来，Java一直是为Web应用程序提供结构的编程语言，由于它的分布式特性，现在它已经进入了云应用程序。

10. 奋斗奋斗

    Web服务器是一种计算机程序，它使用HTTP（超文本传输协议）和其他协议来存储，处理和响应通过WWW（万维网）发出的客户端请求。Web服务器是运行网站并向用户交付网页的系统。Java生态系统包含多个Java Web服务器和应用程序服务器。Java提供了Web服务器，包括Apache Tomcat，Simple，Jo！，Rimfaxe Web服务器（RWS）Apache HTTP服务器，Resin，Adobe JRun和Project Jigsaw。

11. 软件工具

    软件工具是开发人员用来开发，分析，维护，调试或支持其他应用程序和程序的一组计算机程序。许多开发人员使用Java编写和开发有用的软件工具。比如Eclipse，IntelliJ Idea和NetBeans IDE。

12. 游戏应用

    Java被证明是开发二维游戏的最佳平台之一。如今，几乎每个人都拥有装有Android游戏的Android手机。没有Java，就无法构建Android游戏。

我们知道Java是一种“蓝领”语言，涉及软件开发的各个领域。可以根据业务需要使用。通过这些应用程序，我们意识到现实中对Java的需求。当我们需要开发安全且可扩展的应用程序时，我们绝对应该选择使用Java，因为Java具有主要的安全功能。这就是为什么最好用Java开发许多需要很多安全问题的银行应用程序的原因。因此，如果我们的业务规格与其功能相匹配，我们可以选择该语言。许多技术和编程语言都在发展，但是Java的普及程度仍然是其他语言无法比拟的。

五、Java平台体系

1. Java SE（Java Platform Standard Edition）。Java SE 以前称为 J2SE。它允许开发和部署在桌面、服务器、嵌入式环境和实时环境中使用的 Java 应用程序。
2. Java EE（Java Platform Enterprise Edition）。这个版本以前称为 J2EE。
   开发企业级的应用
3. Java ME（Java Platform Micro Edition）。这个版本以前称为 J2ME。Java ME 为在移动设备和嵌入式设备（比如手机、PDA、电视机顶盒和打印机）上运行的应用程序提供一个健壮且灵活的环境.

六、Java的专业术语

首先了解两个计算机术语：

1.计算机程序：

为了让计算机执行某些操作或解决某个问题而编写的一系列有序指令的集合

编写程序的工具就是计算机语言，Java就是多种语言中的一种

2.软件：

软件是计算机程序、程序所用的数据以及有关文档资料的集合。

在学习Java之前，必须熟悉这些Java通用术语。

1. Java虚拟机（JVM：Java Virtual Machine）： 通常称为JVM。程序分为三个执行阶段。他们被编写，编译并运行程序。

• 像你和我这样的Java程序员都可以编写程序。
• 编译由JAVAC编译器完成，JAVAC编译器是Java开发工具包（JDK）中包含的主要Java编译器。它以Java程序作为输入，并生成字节码作为输出。
• 在程序的运行 阶段，JVM执行编译器生成的字节码。

现在，我们了解到Java虚拟机的功能是执行编译器产生的字节码。每个操作系统都有不同的JVM，但是在执行字节码后它们在所有操作系统上产生的输出都是相同的。这就是为什么Java被称为独立于平台的语言的原因。

2.开发过程中的字节码： JDK的Javac编译器将Java源代码编译为字节码，以便可以由JVM执行。编译器将其另存为.class文件。要查看字节码，可以使用像javap这样的反汇编程序。

3. Java开发工具包（JDK）：当我们使用术语JDK时，当我们了解字节码和JVM时。因此，顾名思义，它是一个完整的Java开发工具包，其中包括编译器，Java运行时环境（JRE），Java调试器，Java文档等所有内容。要在Java中执行该程序，我们需要在我们的计算机上安装JDK为了创建，编译和运行Java程序而在计算机上运行。

4. Java运行时环境（JRE）： JDK包括JRE。在我们的计算机上安装JRE可以运行Java程序，但是，我们无法对其进行编译。JRE包括浏览器，JVM，小程序支持和插件。为了运行Java程序，计算机需要JRE。

5.垃圾收集器：在Java中，程序员无法删除对象。要删除或重新收集该内存，JVM拥有一个名为Garbage Collector的程序，简称GC。垃圾收集器可以重新收集未引用的对象。因此，Java通过处理内存管理使程序员的工作变得轻松。但是，程序员是否应该使用自己的代码，无论他们使用的对象已经使用了很长时间了。因为垃圾无法恢复被引用对象的内存。

6. CLASSPATH中的类路径是文件路径ava运行时和Java编译器找的.class文件加载。默认情况下，JDK提供了许多库。如果要包括外部库，则应将它们添加到类路径中。

七、Java运行核心机制

刚刚提到了Java程序执行的三个阶段，我们再来详细的说一下：

计算机的高级编程语言类型：

• 编译型 C /C++/Pascal//Golang等，会生成二进制文件。比如：.exe文件。
• 解释型 Basic/Python/JavaScript / Perl /Shell不会生成二进制文件

而Java 语言是两种类型的结合；先编译,再解释执行

Java虚拟机(Java Virtual Machine) JVM

1 JVM可以理解成一个可运行Java字节码的虚拟计算机系统。 
它有一个解释器组件，可以实现Java字节码和计算机操作系统之间的通信
对于不同的运行平台，有不同 的JVM。
2 JVM屏蔽了底层运行平台的差别，实现了“一次编译，随处运行”。

所以Java语言是跨平台的。

JVM可以理解成一个可运行Java字节码的虚拟计算机系统。

• 它有一个解释器组件，可以实现Java字节码和计算机操作系统之间的通信
• 对于不同的运行平台，有不同 的JVM。

JVM屏蔽了底层运行平台的差别，实现了“一次编译，随处运行”。

Anaconda介绍与使用

Introduction to Anaconda

Vedio: Introducation to Anaconda

Anaconda
Welcome to this lesson on using Anaconda to manage packages and environments for use with Python. With Anaconda, it''s simple to install the packages you''ll often use in data science work. You''ll also use it to create virtual environments that make working on multiple projects much less mind-twisting. Anaconda has simplified my workflow and solved a lot of issues I had dealing with packages and multiple Python versions.

Anaconda is actually a distribution of software that comes with conda, Python, and over 150 scientific packages and their dependencies. The application conda is a package and environment manager. Anaconda is a fairly large download (~500 MB) because it comes with the most common data science packages in Python. If you don''t need all the packages or need to conserve bandwidth or storage space, there is also Miniconda, a smaller distribution that includes only conda and Python. You can still install any of the available packages with conda, it just doesn''t come with them.

Conda is a program you''ll be using exclusively from the command line, so if you aren''t comfortable using it, check out this command prompt tutorial for Windows or our Linux Command Line Basics course for OSX/Linux.

You probably already have Python installed and wonder why you need this at all. Firstly, since Anaconda comes with a bunch of data science packages, you''ll be all set to start working with data. Secondly, using conda to manage your packages and environments will reduce future issues dealing with the various libraries you''ll be using.

Managing Packages

                        Installing numpy with conda

Package managers are used to install libraries and other software on your computer. You’re probably already familiar with pip, it’s the default package manager for Python libraries. Conda is similar to pip except that the available packages are focused around data science while pip is for general use. However, conda is not Python specific like pip is, it can also install non-Python packages. It is a package manager for any software stack. That being said, not all Python libraries are available from the Anaconda distribution and conda. You can (and will) still use pip alongside conda to install packages.

Conda installs precompiled packages. For example, the Anaconda distribution comes with Numpy, Scipy and Scikit-learn compiled with the MKL library, speeding up various math operations. The packages are maintained by contributors to the distribution which means they usually lag behind new releases. But because someone needed to build the packages for many systems, they tend to be more stable (and more convenient for you).

Environments

                    Creating an environment with conda
                    

Along with managing packages, Conda is also a virtual environment manager. It''s similar to virtualenv and pyenv, other popular environment managers.

Environments allow you to separate and isolate the packages you are using for different projects. Often you’ll be working with code that depends on different versions of some library. For example, you could have code that uses new features in Numpy, or code that uses old features that have been removed. It’s practically impossible to have two versions of Numpy installed at once. Instead, you should make an environment for each version of Numpy then work in the appropriate environment for the project.

This issue also happens a lot when dealing with Python 2 and Python 3. You might be working with old code that doesn’t run in Python 3 and new code that doesn’t run in Python 2. Having both installed can lead to a lot of confusion and bugs. It’s much better to have separate environments.

You can also export the list of packages in an environment to a file, then include that file with your code. This allows other people to easily load all the dependencies for your code. Pip has similar functionality with pip freeze > requirements.txt.

Installing Anaconda

Video
http://v.youku.com/v_show/id_...

Anaconda is available for Windows, Mac OS X, and Linux. You can find the installers and installation instructions at https://www.continuum.io/down...

If you already have Python installed on your computer, this won''t break anything. Instead, the default Python used by your scripts and programs will be the one that comes with Anaconda.

Choose the Python 3.5 version, you can install Python 2 versions later. Also, choose the 64-bit installer if you have a 64-bit operating system, otherwise go with the 32-bit installer. Go ahead and choose the appropriate version, then install it. Continue on afterwards!

After installation, you’re automatically in the default conda environment with all packages installed which you can see below. You can check out your own install by entering conda list into your terminal.

On Windows

A bunch of applications are installed along with Anaconda:

• Anaconda Navigator, a GUI for managing your environments and packages
• Anaconda Prompt, a terminal where you can use the command line interface to manage your environments and packages
• Spyder, an IDE geared toward scientific development

To avoid errors later, it''s best to update all the packages in the default environment. Open the Anaconda Prompt application. In the prompt, run the following commands:

conda upgrade conda
conda upgrade --all

and answer yes when asked if you want to install the packages. The packages that come with the initial install tend to be out of date, so updating them now will prevent future errors from out of date software.

Note: In the previous step, running conda upgrade conda should not be necessary because --all includes the conda package itself, but some users have encountered errors without it.

In the rest of this lesson, I''ll be asking you to use commands in your terminal. I highly suggest you start working with Anaconda this way, then later use the GUI if you''d like.

Troubleshooting

If you are seeing the following "conda command not found" and are using ZShell, you have to do the following:

Add export PATH="/Users/username/anaconda/bin:$PATH" to your .zsh_config file.

Managing Packages

Once you have Anaconda installed, managing packages is fairly straightforward. To install a package, type conda install package_name in your terminal. For example, to install numpy, type conda install numpy.

[conda_default_install](https://youtu.be/yave-K2Iius)

You can install multiple packages at the same time. Something like conda install numpy scipy pandas will install all those packages simultaneously. It''s also possible to specify which version of a package you want by adding the version number such as conda install numpy=1.10.

Conda also automatically installs dependencies for you. For example scipy depends on numpy, it uses and requires numpy. If you install just scipy (conda install scipy), Conda will also install numpy if it isn''t already installed.

Most of the commands are pretty intuitive. To uninstall, use conda remove package_name. To update a package conda update package_name. If you want to update all packages in an environment, which is often useful, use conda update --all. And finally, to list installed packages, it''s conda list which you''ve seen before.

If you don''t know the exact name of the package you''re looking for, you can try searching with conda search search_term. For example, I know I want to install Beautiful Soup, but I''m not sure of the exact package name. So, I try conda search beautifulsoup.

                        Searching for beautifulsoup

It returns a list of the Beautiful Soup packages available with the appropriate package name, beautifulsoup4.

Managing environments

As I mentioned before, conda can be used to create environments to isolate your projects. To create an environment, use conda create -n env_name list of packages in your terminal. Here -n env_name sets the name of your environment (-n for name) and list of packages is the list of packages you want installed in the environment. For example, to create an environment named my_env and install numpy in it, type conda create -n my_env numpy.

When creating an environment, you can specify which version of Python to install in the environment. This is useful when you''re working with code in both Python 2.x and Python 3.x. To create an environment with a specific Python version, do something like conda create -n py3 python=3 or conda create -n py2 python=2. I actually have both of these environments on my personal computer. I use them as general environments not tied to any specific project, but rather for general work with each Python version easily accessible. These commands will install the most recent version of Python 3 and 2, respectively. To install a specific version, use conda create -n py python=3.3 for Python 3.3.

Entering an environment

Once you have an environment created, use source activate my_env to enter it on OSX/Linux. On Windows, use activate my_env.

When you''re in the environment, you''ll see the environment name in the terminal prompt. Something like (my_env) ~ $. The environment has only a few packages installed by default, plus the ones you installed when creating it. You can check this out with conda list. Installing packages in the environment is the same as before: conda install package_name. Only this time, the specific packages you install will only be available when you''re in the environment. To leave the environment, type source deactivate (on OSX/Linux). On Windows, use deactivate.

Saving and loading environments

A really useful feature is sharing environments so others can install all the packages used in your code, with the correct versions. You can save the packages to a YAML file with conda env export > environment.yaml. The first part conda env export writes out all the packages in the environment, including the Python version.

                Exported environment printed to the terminal
                

Above you can see the name of the environment and all the dependencies (along with versions) are listed. The second part of the export command, > environment.yaml writes the exported text to a YAML file environment.yaml. This file can now be shared and others will be able to create the same environment you used for the project.

To create an environment from an environment file use conda env create -f environment.yaml. This will create a new environment with the same name listed in environment.yaml.

Listing environments
If you forget what your environments are named (happens to me sometimes), use conda env list to list out all the environments you''ve created. You should see a list of environments, there will be an asterisk next to the environment you''re currently in. The default environment, the environment used when you aren''t in one, is called root.

Removing environments
If there are environments you don''t use anymore, conda env remove -n env_name will remove the specified environment (here, named env_name).

Best practices

Using environments
One thing that’s helped me tremendously is having separate environments for Python 2 and Python 3. I used conda create -n py2 python=2 and conda create -n py3 python=3 to create two separate environments, py2 and py3. Now I have a general use environment for each Python version. In each of those environments, I''ve installed most of the standard data science packages (numpy, scipy, pandas, etc.)

I’ve also found it useful to create environments for each project I’m working on. It works great for non-data related projects too like web apps with Flask. For example, I have an environment for my personal blog using Pelican.

Sharing environments
When sharing your code on GitHub, it''s good practice to make an environment file and include it in the repository. This will make it easier for people to install all the dependencies for your code. I also usually include a pip requirements.txt file using pip freeze (learn more here) for people not using conda.

More to learn
To learn more about conda and how it fits in the Python ecosystem, check out this article by Jake Vanderplas: Conda myths and misconceptions. And here''s the conda documentation you can reference later.

Python versions at Udacity

For this Nanodegree, we will be using Python 3 almost exclusively.

Why we''re switching to Python 3

• Jupyter is switching to Python 3 only
• Python 2.7 is being retired
• Python 3.6 has great features such as formatted strings

At this point, there are enough new features in Python 3 that it doesn''t make much sense to stick with Python 2 unless you''re working with old code. All new Python code should be written for version 3.

The main breakage between Python 2 and 3

For the most part, Python 2 code will work with Python 3. Of course, most new features introduced with Python 3 versions won''t be backwards compatible. The place where your Python 2 code will fail most often is the print statement.

For most of Python''s history including Python 2, printing was done like so:

print "Hello", "world!"
> Hello world!

This was changed in Python 3 to a function.

print("Hello", "world!")
> Hello world!

The print function was back-ported to Python 2 in version 2.6 through the __future__ module:

# In Python 2.6+
from __future__ import print_function
print("Hello", "world!")
> Hello world!

The print statement doesn''t work in Python 3. If you want to print something and have it work in both Python versions, you''ll need to import print_function in your Python 2 code.

Apache Gora介绍

介绍

        Gora是一个开源的ORM框架，主要为大数据提供内存数据模型与数据的持久化。目前Gora支持对于列数据、key-value数据，文档数据与RDBMS数据的存储，还支持使用Apache Hadoop来对对大数据进行分析

特点   

         虽然目前市面上有很多不错的关系数据库的ORM框架，但是基于数据模型的框架如JDO还是有一些不足，如对于列数据模型的存储与持久化。Gora正好弥补了这个问题，它能使用户很容易对大数据时行 内存建模与持久化，而且支持Hadoop来对大数据进行分析。

Gora就是一个大数据的表示与持久化框架，它有如下特点

1.   数据持久化：它可以对列数据进行持久化，如HBase,Cassandra,Hypertable; key-value数据进行持久化，如Voldermort,Redis等，SQL数据库进行持久化，如MySQL,HSQLDB，也可以对文件进行HDFS存储 。

2.   数据访问：可以使用Java API对数据进行轻松的访问

3.   索引：可以持久化对象到Lucene或者Solr中去，可以使用Gora API来进行查询

4.   分析：可以使用Apache Pig,Hive,cascading来对数据进行分析

5.   MR的支持：原生支持Hadoop的MR框架，这个已经被用在Nutch 2.0上了

6. 支持使用Pig,lucene,hive等针对数据进行持久化，索引和分析工作
   

更多信息请参考：http://gora.apache.org

缺点

        目前除Nutch2外，在其他开源产品中使用Gora的好像没有看到

        Nutch2系列通过gora对存储层进行了扩展，可以选择使用HBase、Accumulo、Cassandra 、MySQL 、DataFileAvroStore、AvroStore中任何一种来存储数据，但其中一些并不成熟。

         目前gora还亟待改进。对于追求性能极致的朋友来说，nutch2.x还不稳定，建议使用nutch1.x，利用HDFS和MapReduce的数据本地化及天然的并行性，可以优化到非常快的速度。

关于java介绍和java介绍论文的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于1.java介绍、2、Java介绍、Anaconda介绍与使用、Apache Gora介绍的相关知识，请在本站寻找。

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