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https://github.com/kaka111222333/kaka111222333.github.io.git
synced 2025-12-19 00:04:46 +08:00
update blog
This commit is contained in:
lemonchann
@@ -11,7 +11,35 @@ author: lemonchann
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抛砖引玉，今天就来说说其中一个技术细节，也是在我另一篇文章[Linux后台开发C++学习路线技能加点](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102048769)中提到但没展开讲的，高并发服务编程中的**redis分布式锁**。
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## 什么是锁
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后台开发中锁的概念是「实现多个进程或线程互斥的访问共享资源的一种机制」，这里的计算机术语我举个栗子你就能理解：
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> 小王家只有卧室一台电视机。小王他爸喜欢看篮球NBA，小王他妈喜欢追综艺，如果小王他爸妈一起抢着看就会打架谁都看不好，这就是「死锁」。
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>
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> 怎么办？小王他爸每次进入房间看电视第一件事就是把房门锁上，同样的小王他妈每次进房间看综艺第一件事也是把房门锁上，这就是「加锁」。
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在计算机中公共资源可以是一块公共的内存，或者是一个公共的文件，对于这类共享资源的访问都是需要「加锁」保证各个进程或线程的资源访问互相不干扰。
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## 什么是分布式锁
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分布式锁是在分布式系统中提出的概念，所谓分布式是指由很多功能对等的节点，提供相同的服务，各个节点如果需要访问「共享资源」，为了保证数据一致性也需要「加锁」，这个锁可以放在「公共存储数据库」，访问共享资源之前先去公共存储数据库拿锁，拿到锁才能访问共享资源。
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还是拿上面的小王来举例子：
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> 现在小王的村里只有一个电视（小王村真穷），现在这个电视不是属于小王家，整个村的人都看这一个电视，并且要求一家在看的时候其他家不能看（这是看的啥电视），以前小王家的锁不能锁村里的电视，那怎么办呢？
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>
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> 村里每个家庭就是一个「分布式节点」，一个解决方案是把电视放在村长家「公共存储数据库」，各家轮流去村长家看电视，并且在进去看的时候让村长关门「加锁」，这就是分布式锁。
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## 分布式锁实现
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今天就来说说其中一个技术细节，也是在我另一篇文章[Linux后台开发C++学习路线技能加点](https://zhuanlan.zhihu.com/p/102048769)中提到但没展开讲的，高并发服务编程中的**redis分布式锁**。
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这里罗列出**3种redis实现的分布式锁**，并分别对比说明各自特点。
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@@ -256,7 +256,5 @@ author: lemonchann
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一口气写下来肯定还不够完善，文章会保持更新和修改，想到了再补充吧。感兴趣可以关注我的微信公众号 **柠檬橙学编程** 更多干货和有趣的技术分享。
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**我整理了文中提到和推荐的电子书与视频教材**，都是好几年学习过程中收集的，关注微信公众号 **柠檬橙学编程** 回复 **1024** 免费分享给大家。
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**我整理了文中提到和推荐的电子书与视频教材**，都是好几年学习过程中收集的，关注微信公众号 **柠檬橙学编程** 回复 【**1024**】 免费分享给大家。
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_posts/2020-2-12-linux_date.md
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_posts/2020-2-12-linux_date.md
Normal file
@@ -0,0 +1,210 @@
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layout: post
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title: "多面手linux date命令"
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date: 2020-1-27
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tags: [后台开发]
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comments: true
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author: lemonchann
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今天给项目写了个脚本需要获取前一天的时间，本来先获取今天的然后减一下，如果是1号的话还要考虑大小月份挺复杂的，于是去查了一下手册`date`命令原生支持，喜出望外，今天就详细说说这个看起来不起眼的`date`命令。
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使用Linux的同学应该对linux的`date`命令不会陌生，经常需要在命令行敲一下这个命令获取当前时间。然而这只是他的能力冰山一角。
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date
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2020年 02月 12日 星期三 19:51:46 CST
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```
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## 常规操作
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#### 获取时间戳，1970年1月1日0点0分0秒到现在历经的秒数
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date +%s
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1581508426
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```
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#### 时间戳还原，把刚才的秒数还原成时间字符串
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d "@1581508426"
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2020年 02月 12日 星期三 19:53:46 CST
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```
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#### 指定的时间字符串转换成时间戳
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d '02/22/2222 07:21:22' +%s
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7956832882
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#或者
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[llchan@localhost ~]$ date -d '2222-02-22 07:21:22' +"%s"
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7956832882
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```
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#### 格式化输出时间格式
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date "+%Y-%m-%d"
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2020-02-12
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[llchan@localhost ~]$ date "+%H:%M:%S"
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20:01:53
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[llchan@localhost ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
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2020-02-12 20:02:06
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```
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具体的格式参考man手册：
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```bash
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格式 FORMAT 控制着输出格式. 仅当选项指定为全球时间时本格式才有效。 分别解释如下:
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%% 文本的 %
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%a 当前区域的星期几的简写 (Sun..Sat)
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%A 当前区域的星期几的全称 (不同长度) (Sunday..Saturday)
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%b 当前区域的月份的简写 (Jan..Dec)
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%B 当前区域的月份的全称(变长) (January..December)
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%c 当前区域的日期和时间 (Sat Nov 04 12:02:33 EST 1989)
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%d (月份中的)几号(用两位表示) (01..31)
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%D 日期(按照 月/日期/年 格式显示) (mm/dd/yy)
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%e (月份中的)几号(去零表示) ( 1..31)
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%h 同 %b
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%H 小时(按 24 小时制显示，用两位表示) (00..23)
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%I 小时(按 12 小时制显示，用两位表示) (01..12)
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%j (一年中的)第几天(用三位表示) (001..366)
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%k 小时(按 24 小时制显示，去零显示) ( 0..23)
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%l 小时(按 12 小时制显示，去零表示) ( 1..12)
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%m 月份(用两位表示) (01..12)
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%M 分钟数(用两位表示) (00..59)
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%n 换行
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%p 当前时间是上午 AM 还是下午 PM
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%r 时间,按 12 小时制显示 (hh:mm:ss [A/P]M)
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%s 从 1970年1月1日0点0分0秒到现在历经的秒数 (GNU扩充)
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%S 秒数(用两位表示)(00..60)
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%t 水平方向的 tab 制表符
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%T 时间,按 24 小时制显示(hh:mm:ss)
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%U (一年中的)第几个星期，以星期天作为一周的开始(用两位表示) (00..53)
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%V (一年中的)第几个星期，以星期一作为一周的开始(用两位表示) (01..52)
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%w 用数字表示星期几 (0..6); 0 代表星期天
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%W (一年中的)第几个星期，以星期一作为一周的开始(用两位表示) (00..53)
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%x 按照 (mm/dd/yy) 格式显示当前日期
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%X 按照 (%H:%M:%S) 格式显示当前时间
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%y 年的后两位数字 (00..99)
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%Y 年(用 4 位表示) (1970...)
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%z 按照 RFC-822 中指定的数字时区显示(如, -0500) (为非标准扩充)
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%Z 时区(例如, EDT (美国东部时区)), 如果不能决定是哪个时区则为空
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```
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## 下面就是比较骚的操作，我今天用到了。
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#### 获取相对当前时间的明天的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d next-day
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2020年 02月 13日 星期四 20:08:35 CST
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#你可以指定输出格式，比如
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[llchan@localhost ~]$ date -d next-day +%Y%m%d
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20200213
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```
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#### 获取相对于当前时间的昨天的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d last-day
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2020年 02月 11日 星期二 20:11:35 CST
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||||
#你也可以指定输出格式，比如
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[llchan@localhost ~]$ date -d last-day +%Y%m%d
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20200211
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```
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#### 获取相对当前时间的上个月的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d last-month
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2020年 01月 12日 星期日 20:13:20 CST
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#同样的你也可以指定输出格式，比如
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[llchan@localhost ~]$ date -d last-month +%Y-%m-%d
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2020-01-12
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```
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#### 获取相对当前时间的下个月的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d next-month
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2020年 03月 12日 星期四 20:15:44 CST
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[llchan@localhost ~]$ date -d next-month "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
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2020-03-12 20:15:38
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```
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#### 获取相对当前时间的明年的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d next-year
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2021年 02月 12日 星期五 20:17:21 CST
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```
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#### 获取相对当前时间的上一年的时间
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```bash
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[llchan@localhost ~]$ date -d last-year
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2019年 02月 12日 星期二 20:17:29 CST
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```
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68
_posts/2020-2-21-sourcegraph.md
Normal file
68
_posts/2020-2-21-sourcegraph.md
Normal file
@@ -0,0 +1,68 @@
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layout: post
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title: "推荐一款github代码在线浏览神器sourcegraph"
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date: 2020-1-27
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tags: [后台开发]
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comments: true
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author: lemonchann
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程序员逛github已经是每日必须项目，看到感兴趣的项目都会点进去看一下，github全球最大的同性交友平台，这里有海量的开源代码库，作为开源代码管理平台github是非常专业的。
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但是，你要在上面看代码就不是那么舒服了，特别是点进去每个文件夹浏览文件非常的不方便，大工程文件之间的切换有时候网页加载特别慢非常不方便。
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推荐这款我用的这款Google浏览器插件，安装之后让在线浏览github项目源码，查找引用和定义如同在IDE看代码一样，体验如丝滑般舒爽。
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## 安装
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进入[Google应用商店](https://chrome.google.com/webstore/category/extensions?utm_source=chrome-ntp-icon) 搜索sourcegraph下载安装插件，如下图：
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点击，**添加至Chrome**，即可在项目中使用。
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## 使用
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打开github上任意一个项目，点击项目上方的Sourcegraph图标，即可进入代码浏览界面。
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代码浏览界面的左侧是代码目录结构，就跟一般的IDE工程视图一样，你可以很轻松的在各个文件夹中查看文件，不用像在github那样来回前进后退，望着网页加载进度发呆。
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鼠标单击相应的函数，出现的选项框可以选择跳转到定义
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也可选择查找所有引用
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## 离线安装
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鉴于有些同学由于众所周知的原因，不方便去Google应用商店下载，这里再说说离线安装的方法
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- 进入Chrome插件中心，浏览器输入 [chrome://extensions/](chrome://extensions/)
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- 打开开发者模式开关
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- 下载我提供的插件安装包 `20.2.5.1810_0.rar` ，安装包在公众号【柠檬的编程学堂】回复【插件】获取，解压放到插件文件夹路径，比如我的路径：
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`C:\Users\替换成你的电脑用户名\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default\Extensions`
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- 打开浏览器插件中心，打开 **开发者模式**，选择 **加载已解压的扩展程序**，即可完成安装。
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以上，这款好用的插件分享给大家，愉快的在github玩耍吧！
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_posts/2020-3-3-job_analyzes.md
Normal file
160
_posts/2020-3-3-job_analyzes.md
Normal file
@@ -0,0 +1,160 @@
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layout: post
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title: "我分析几个一线城市的近千份岗位招聘需求，得出应该这么准备找工作"
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date: 2020-1-27
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tags: [后台开发]
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comments: true
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author: lemonchann
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每年的三四月份是招聘高峰，也常被大家称为金三银四黄金求职期，这时候上一年的总结做完了，奖金拿到了，职场人开始谋划着年初的找工作大戏。
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作为IT人要发挥自己的专业特长，如何让伯乐和千里马更快相遇？我利用大数据分析了北京、广州、深圳三个一线城市的C++招聘岗位信息，篇幅限制文中只拿出北京和深圳的数据展示，让我们来看看岗位的招聘现状，以及如何科学提高应聘成功率。
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文末可以获取本次分析的高清图表，需要的同学自取。同时分享完整源码用于学习交流，若对其他岗位感兴趣也可以自行运行源码分析。
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### 需求分析
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通过大数据分析招聘网站发布的招聘数据，得出岗位分布区域、薪资水平、岗位关键技能需求、匹配的人才具有哪些特点、学历要求。从而帮助应聘者提高自身能力，补齐短板，有的放矢的应对校招社招，达成终极目标获得心仪的offer。
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### 软件设计
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数据分析是Python的强项，项目用Python实现。软件分为两大模块：数据获取 和 数据分析
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### 详细实现
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#### 数据获取
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request库构造请求获取数据
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```py
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cookie = s.cookies
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req = requests.post(self.baseurl, headers=self.header, data={'first': True, 'pn': i, 'kd':self.keyword}, params={'px': 'default', 'city': self.city, 'needAddtionalResult': 'false'}, cookies=cookie, timeout=3)
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text = req.json()
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```
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数据csv格式存储
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```py
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with open(os.path.join(self.path, '招聘_关键词_{}_城市_{}.csv'.format(self.keyword, self.city)), 'w',newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
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f_csv = csv.DictWriter(f, self.csv_header)
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f_csv.writeheader()
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f_csv.writerows(data_list)
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```
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#### 数据分析
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字段预处理
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```py
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df_all.rename({'职位名称': 'position'}, axis=1, inplace=True) #axis=1代表index; axis=0代表column
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df_all.rename({'详细链接': 'url'}, axis=1, inplace=True)
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||||
df_all.rename({'工作地点': 'region'}, axis=1, inplace=True)
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||||
df_all.rename({'薪资': 'salary'}, axis=1, inplace=True)
|
||||
df_all.rename({'公司名称': 'company'}, axis=1, inplace=True)
|
||||
df_all.rename({'经验要求': 'experience'}, axis=1, inplace=True)
|
||||
df_all.rename({'学历': 'edu'}, axis=1, inplace=True)
|
||||
df_all.rename({'福利': 'welfare'}, axis=1, inplace=True)
|
||||
df_all.rename({'职位信息': 'detail'}, axis=1, inplace=True)
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||||
df_all.drop_duplicates(inplace=True)
|
||||
df_all.index = range(df_all.shape[0])
|
||||
```
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||||
数据图表展示
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||||
```py
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from pyecharts.charts import Bar
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||||
regBar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
|
||||
regBar.add_xaxis(region.index.tolist())
|
||||
regBar.add_yaxis("区域", region.values.tolist())
|
||||
regBar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="工作区域分布"),
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||||
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
|
||||
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts())
|
||||
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||||
from pyecharts.commons.utils import JsCode
|
||||
shBar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))
|
||||
shBar.add_xaxis(sala_high.index.tolist())
|
||||
shBar.add_yaxis("区域", sala_high.values.tolist())
|
||||
shBar.set_series_opts(itemstyle_opts={
|
||||
"normal": {
|
||||
"color": JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
|
||||
offset: 0,
|
||||
color: 'rgba(0, 244, 255, 1)'
|
||||
}, {
|
||||
offset: 1,
|
||||
color: 'rgba(0, 77, 167, 1)'
|
||||
}], false)"""),
|
||||
"barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
|
||||
"shadowColor": 'rgb(0, 160, 221)',
|
||||
}})
|
||||
shBar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="最高薪资范围分布"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
|
||||
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||||
word.add("", [*zip(key_words.words, key_words.num)],
|
||||
word_size_range=[20, 200], shape='diamond')
|
||||
word.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="岗位技能关键词云图"),
|
||||
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
|
||||
```
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### 数据分析
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#### 区域分布
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C++岗位区域分布，北京 VS 深圳
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北京的C++岗位数量比深圳更多，首都buff加持，并且集中分布在海淀区和朝阳区这两个区域，中关村位于海淀区，还有位于海淀区西北旺镇的后厂村，腾讯、滴滴、百度、新浪、网易这些互联网巨头扎堆，自然能提供更多的岗位。
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深圳的岗位则集中在南山区，猜测鹅厂C++大厂在南山区贡献了重大份额，第二竟然在宝安区。
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#### 学历分布
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C++岗位学历分布，北京 VS 深圳
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学历上两个城市的本科学历占比都是85%以上，北京岗位需求研究生占比和大专相当。可见大部分岗位本科学历即可胜任，或许能给即将毕业纠结考不考研的你一些参考。
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如果你的学历是专科，那么需要加倍的努力，因为留给你的职位并不是很多。同时，从图表数据来看，深圳的岗位对大专生需求10%而对硕士仅占2%，或许专科生去深圳比去北京更加友好，emmm...仅供参考。
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#### 薪资分布
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C++岗位薪资分布，薪资单位K。
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北京最高薪资 VS 最低薪资
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深圳最高薪资 VS 最低薪资
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薪资对比没啥好说的，大家看图说话，只想说帝都果然财大气粗。
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#### 技能储备
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C++岗位关键技能词云，北京 VS 深圳
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首先在脱离开发走上管理岗位之前，编程解决问题能力是最重要，可以看到「编程」能力在技能词云中占比最大。
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大部分岗位要求较高的「算法、数据结构、Linux、数据库(存储)、多线程(操作系统)」这些计算机基础素养，所以不管你是在校学生准备校招或者职场老人准备跳槽，都需要储备好这些计算机基础能力，无论哪种个方向，硬实力的储备都很重要。
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值得一提的是除去硬核技术要求外，岗位对候选人的软实力也有要求，比如更加偏爱具备「团队、协作、学习、沟通」这些能力的候选人，大家在提高技术能力的同时，也要注重这些软实力的培养。
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一个彩蛋。Linux和window下都有C++开发岗位需求，相对而言Linux下C++开发占比更多，词云更大，如果你对这两个平台没有特殊偏爱，那么学Linux下开发大概能加大应聘成功率，毕竟岗位需求更大。
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@@ -1,2 +1,6 @@
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进程 线程 协程的对比python vs go
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谈谈序列化protobuf
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说说RPC
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