深入探究Spring框架的day41实践

需积分: 5 0 下载量 88 浏览量 更新于2024-10-20 收藏 574.59MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Spring框架是一个开源的Java/Java EE全功能栈应用程序框架,由Rod Johnson创建,并且首次在2003年发布。Spring框架的核心特性可以总结为依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP)。依赖注入能够帮助开发者实现控制反转(IoC),从而将对象之间的依赖关系的管理交给Spring容器。面向切面编程则允许开发者将横切关注点与业务逻辑分离,进而提高模块化。Spring框架具有分层架构和基于POJO(Plain Old Java Object)的轻量级和最小侵入性设计原则,这使得它既适用于小型项目也适用于大型企业级应用。 Spring框架主要分为以下几个模块: 1. 核心容器:包括Spring Core、Beans、Context和Expression Language模块。核心容器提供了框架的基本组成部分,比如IoC和依赖注入功能。 2. 数据访问/集成:包括JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。数据访问/集成模块提供了对数据库操作的技术支持,同时支持对象关系映射工具如Hibernate、JPA、JDO等。 3. Web模块:包括Spring Web、Spring Web MVC、WebSocket和Servlet模块。Web模块为基于Web的应用提供构建基础,尤其是Spring Web MVC,它是一个强大的MVC框架,用于构建Web应用程序。 4. AOP和设备支持:提供了面向切面编程实现和各种常见任务的通用支持,如缓存、任务调度等。 5. 消息模块:提供了对消息传递的支持。 Spring框架的版本持续演进,不断加入新的特性,比如支持响应式编程的Spring WebFlux,以及Spring Boot的微服务架构和自动配置特性等。Spring框架的广泛使用和社区支持使得它成为Java开发者必须掌握的技能之一。" 从文件标题"day41_spring.zip"和描述"day41_spring.zip"以及文件名称列表中"day41_spring"来看,此文件可能是一个包含Spring框架学习资料的压缩包,其中的"day41"可能表示这是学习计划中的第41天的资料。标签"软件框架"强调了文件的内容与软件开发相关框架知识的关联。 在学习Spring框架时,重要知识点包括但不限于以下方面: - Spring框架的基本原理,尤其是IoC和DI的实现机制。 - Spring框架的各个模块的功能和应用场景。 - Spring MVC的使用方法,包括控制器、视图解析和数据绑定等。 - Spring事务管理的配置和使用。 - AOP的概念及其在Spring中的实现。 - Spring与其他技术的集成,比如Hibernate、MyBatis等ORM工具。 - Spring Boot的自动化配置和微服务架构设计。 - 响应式编程模型Spring WebFlux的使用场景和优势。 - Spring框架的扩展点以及如何定制Spring容器的行为。 - 如何在实际项目中应用Spring框架的最佳实践和模式。 掌握Spring框架的知识将大大提高Java开发者的项目开发效率和应用质量,使其能够创建出结构清晰、易于测试和维护的代码。随着Spring生态的不断扩张,开发者也需要不断学习新的框架组件和技术,比如Spring Cloud用于构建微服务架构的应用等。因此,持续学习和实践是掌握Spring框架的关键。

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传