пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅпїЅ пїЅпїЅпїЅпїЅ
По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Всем привет! Сегодня мы покажем процесс установки MySQL сервера версии 8.0 на Windows 10 с помощью автоматического установщика. До этого мы уже рассказывали как установить MySQL сервер на CentOS 7, теперь мы решили коснуться несколько более известной всем платформы.
Установка
Итак, начнем. Как я уже упомянул ранее, мы будем использовать автоматический установщик, который необходимо скачать по следующей ссылке: https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQLInstaller/mysql-installer-community-8.0.11.0.msi
Файл "весит" примерно 200 Мб, и в нем уже есть все необходимое для установки. Дважды кликаем на исполняемый файл, принимаем условия лицензионного соглашения (галочка) и кликаем Next.
Далее выбираем тип установки, коих есть несколько - установка готового "набора разработчика", установка только сервера, только клиента, полная установка (первая опция + дополнительные инструменты) и кастомная. В нашем случае мы выбираем установку сервера.
Далее кликаем Execute и ждем завершения установки.
Затем нажимаем Next.
Переходим на этап настройки - нажимаем Next.
Так как мы показываем самую простую установку, выбираем первую опцию, также как на скриншоте - отдельный MySQL сервер и кликаем Next.
Настраиваем сетевые параметры - для демонстрационных целей мы все оставили по умолчанию.
Затем настраиваем параметры аутентификации - выбираем первую опцию и нажимаем Next.
Устанавливаем рутовый пароль для сервера - чем сложнее, тем лучше. Мы рекомендуем использовать по меньшей мере пароль из 12 символов, содержащий буквы, цифры и специальные символы. Также на этом этапе можно добавить пользователей - мы, к примеру, добавили пользователя asterisk.
Далее настраиваем свойства службы MySQL - указываем имя службы, параметры автозапуска и из под какой учетной записи необходимо запускать данную службу.
Далее настраиваем плагины и расширения - мы на данном этапе оставили все по умолчанию, т.к демонстрируем базовую установку сервера.
Далее необходимо применить настройки - кликаем Execute и ждем.
Завершение установки и проверка работоспособности
Готово! Теперь осталось нажать Finish два раза - поздравляем! Вы установили MySQL сервер.
Теперь давайте проверим его работоспособность. Для этого необходимо открыть приложение, которое было установлено вместе с сервером - MySQL 8.0 Command Line Client. Необходимо будет ввести рутовый пароль, который был указан вами во время установки и, затем, выполнить команду show databases;
Очень важно не забывать точку с запятой в командах, как в примере выше.
Результатом вы должны увидеть несколько созданных по умолчанию баз данных - mysql, performance_schema, information_schema и sys.
Для выхода введите команду exit.
Хотите работать с объектно-ориентированным проектированием в Python? Начните уже сегодня, изучив метод Python под названием
__init__
.
В этом руководстве мы пробежимся по основам классов и объектов Python, после чего посмотрим, что же такое метод
__init__
.
После прочтения вы сможете ответить на такие вопросы, как:
Что такое переменные экземпляра класса и атрибуты класса?
Каким образом метод
__init__
инициализирует атрибуты класса?
Как можно установить для атрибутов значения по умолчанию?
Как можно использовать методы класса в качестве конструкторов для создания объектов?
Давайте начнем.
Классы и объекты Python
Классы – это основа объектно-ориентированного программирования в Python. Мы можем создать класс и определить
атрибуты
и
методы
для того, чтобы связать
данные
и соответствующие
функции
.
После того, как вы создадите класс, вы можете использовать его как макет (или шаблон) для создания объектов (экземпляров класса).
Время примеров! Давайте создадим класс
Employee
, где у каждого объекта класса есть следующие атрибуты:
full_name
: полное имя сотрудника в формате
firstName lastName
emp_id
: идентификатор сотрудника
department
: отдел, в котором работает сотрудник
experience
: опыт, который имеет сотрудник (количество лет)
Что это значит?
Каждый отдельный сотрудник – это экземпляр или объект класса
Employee
, и у каждого объекта есть свои значения для атрибутов
full_name
,
emp_id
,
department
и
experience
.
Эти атрибуты также называются
переменными экземпляра
. Дальше мы будем использовать оба термина (атрибуты и переменные экземпляра), так как они взаимозаменяемы.
Атрибуты мы добавим чуть позже. А пока мы создадим класс
Employee
:
class Employee:
pass
Ключевое слово
pass
(которое мы используем в качестве заполнителя) помогает избежать возникновения ошибок при запуске сценария.
Несмотря на то, что такая версия класса
Employee
мало чем может нам помочь, она все же является допустимым классом. Итак, теперь мы можем создавать объекты класса
Employee
:
employee_1 = Employee()
print(employee_1)
#Output: <__main__.Employee object at 0x00FEE7F0>
Кроме того, мы можем добавить атрибуты и инициализировать их значения:
employee_1.full_name = 'Amy Bell'
employee_1.department = 'HR'
Однако при таком подходе довольно часто возникают ошибки, и по сути он считается неэффективным. Кроме того, в данном случае вы не сможете использовать класс в качестве шаблона для создания объектов. И вот здесь на помощь приходит метод
__init__
.
Роль метода __init__ в классе Python
Когда мы создаем экземпляр класса, у нас должна быть возможность инициализировать переменные этого экземпляра, и в этом нам помогает метод
__init__
. Метод
__init__
вызывается каждый раз, когда создается новый объект класса, для того, чтобы инициализировать значения переменных экземпляра.
Если вы когда-нибудь работали с таким языком, как С++, то вы заметите, что метод
__init__
работает по аналогии с конструкторами.
Определение метода __init__
Давайте добавим метод
__init__
в класс
Employee
:
class Employee:
def __init__(self, full_name,emp_id,department,experience):
self.full_name = full_name
self.emp_id = emp_id
self.department = department
self.experience = experience
Параметр
self
- это экземпляр класса, а
self.attribute
присваивает атрибутам экземпляра класса значения, указанные справа.
И теперь мы можем создавать вот такие объекты:
employee_2 = Employee('Bella Joy','M007','Marketing',3)
print(employee_2)
# Output: <__main__.Employee object at 0x017F88B0>
Когда мы попытаемся распечатать объекты, которые обозначают сотрудников, мы не получим никакой полезной информации, кроме класса, к которому они принадлежат. Давайте добавим метод
__repr__
, который будет задавать способ вывода информации для класса:
def __repr__(self):
return f"{self.full_name},{self.emp_id} from {self.department} with {self.experience} years of experience."
Добавим метод
__repr__
в класс
Employee
и получим:
class Employee:
def __init__(self, full_name,emp_id,department,experience):
self.full_name = full_name
self.emp_id = emp_id
self.department = department
self.experience = experience
def __repr__(self):
return f"{self.full_name},{self.emp_id} from {self.department} with {self.experience} years of experience."
Теперь вывод объектов класса
Employee
стал более полезным с точки зрения информации, которую он содержит:
print(employee_2)
# Output: Bella Joy,M007 from Marketing with 3 years of experience.
Некоторые соглашения
Прежде чем двигаться дальше, обратите внимание на несколько замечаний:
Мы использовали
self
в качестве первого параметра в методе
__init__
, чтобы сделать ссылку на сам экземпляр класса, а для инициализации различных атрибутов мы использовали
self.attribute_name
. Рекомендуется использовать именно параметр
self
(впрочем, вы можете использовать любое другое имя).
Когда мы определяли метод
__init__
, мы устанавливали имена параметров так, чтобы они соответствовали именам атрибутов. При таком подходе читать код гораздо проще.
Как добавить значения по умолчанию для атрибутов
В нашем примере до сих пор нет атрибутов, нам нужно их добавить. Под успешным созданием объекта понимается то, что мы должны передать в конструктор значения для всех полей.
Давайте попробует создать экземпляр класса
Employee
, но при этом мы не будем передавать ему значение для атрибута
experience
:
employee_3 = Employee('Jake Lee','E001','Engineering')
Вы получите ошибку:
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 22, in
employee_3 = Employee('Jake Lee','E001','Engineering')
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'experience'
Но если вы хотите, чтобы не все атрибуты были обязательными, определяя метод
__init__
, вы можете указать для них значения по умолчанию.
В данном случае мы указали для атрибута
experience
значение по умолчанию
0
:
class Employee:
def __init__(self, full_name,emp_id,department,experience=0):
self.full_name = full_name
self.emp_id = emp_id
self.department = department
self.experience = experience
def __repr__(self):
return f"{self.full_name},{self.emp_id} from {self.department} with {self.experience} years of experience."
Мы смогли создать объект
employee_3
, не указывая значение для атрибута
experience
; значение по умолчанию для этого атрибута – 0.
employee_3 = Employee('Jake Lee','E001','Engineering')
print(employee_3.experience)
# Output: 0
Альтернативные конструкторы классов, которые используют методы класса
Пока мы только разобрали, как можно определить метод
__init__
и как можно установить значения по умолчанию для атрибутов (если это необходимо). Кроме того, мы знаем, что мы должны передать значения в конструктор для всех необходимых атрибутов.
Однако бывают такие ситуации, когда значения этих переменных экземпляра класса (или атрибутов) могут иметь совсем иную структуру данных, например, кортеж, словарь или строка JSON.
Так что же нам делать?
Давайте приведем пример. Представим, что у нас есть значения для переменных экземпляра класса, но они хранятся в словаре Python:
dict_fanny = {'name':'Fanny Walker','id':'H203','dept':'HR','exp':2}
Мы можем обратиться к словарю и получить все атрибуты следующим образом:
name = dict_fanny['name']
id = dict_fanny['id']
dept = dict_fanny['dept']
exp = dict_fanny['exp']
После чего вы можете создать объект, передав все эти значения в конструктор класса:
employee_4 = Employee(name, id, dept, exp)
print(employee_4)
# Output: Fanny Walker,H203 from HR with 2 years of experience.
Не забывайте, что вы должны проделать все это для каждого нового объекта, который вы создаете. Конечно, этот подход нельзя назвать эффективным, и мы безусловно можем сделать лучше.
Но как?
В Python в качестве конструкторов для создания объектов класса мы можем использовать
методы класса
. Для того, чтобы создать метод класса, воспользуемся декоратором
@classmethod
.
Давайте определим метод, который проанализирует словарь, получит значения для переменных экземпляра класса и воспользуется ими для того, чтобы создать объекты класса
Employee
.
@classmethod
def from_dict(cls,data_dict):
full_name = data_dict['name']
emp_id = data_dict['id']
department = data_dict['dept']
experience = data_dict['exp']
return cls(full_name, emp_id, department, experience)
Теперь, когда нам нужно будет создать объекты с помощью данных, которые хранятся в словаре, мы можем использовать метод класса
from_dict()
.
?
Обратите внимание, что в методе класса мы используем не
self
, а
cls
. Здесь все по аналогии: параметр
self
используется для ссылки на экземпляр класса, а
cls
– для ссылки на класс. Кроме того, помните о том, что методы класса привязаны к классу, а не к объектам.
Именно поэтому, когда для создания объектов мы вызываем метод класса
from_dict()
, мы делаем это в классе
Employee
:
И теперь, если у нас есть словарь для каждого из n сотрудников, то для того, чтобы создать экземпляры класса, мы можем воспользоваться методом класса
from_dict()
в качестве конструктора. При этом нам не нужно будет извлекать из словаря значения для переменных экземпляра.
Замечание касательно переменных класса
Здесь мы определили метод класса, который привязан к классу, а не к отдельным экземплярам. Так же как у нас могут быть методы класса, у нас могут быть и переменные класса.
Подобно методам класса,
переменные класса
также привязаны к классу, а не к экземпляру. Когда атрибут принимает некое фиксированное значение (не зависимо от экземпляра класса), мы можем определить его как переменную класса.
Часто задаваемые вопросы
1. Для чего нужен метод __init__ в Python?
Определив в классе метод
__init__
, вы сможете инициализировать атрибуты и переменные класса для всех экземпляров класса. Метод
__init__
необходимо вызывать каждый раз, когда вы создаете новый экземпляр.
2. Может ли быть несколько методов __init__ в классе Python?
В чем состоит цель наличия нескольких методов
__init__
? Возможность иметь несколько конструкторов для создания экземпляров класса. Однако вы не можете определить несколько методов
__init__
. Если вы попытаетесь определить несколько методов
__init__
, то каждый последующий будет переопределять предыдущий. И тем не менее, вы можете воспользоваться декоратором
@classmethod
для того, чтобы определить методы класса. Эти методы класса можно использовать в качестве конструкторов для создания экземпляров класса.
3. Что будет, если вы не определите метод __init__ в классе?
Если вы не определите метод
__init__
, вы в любом случае сможете создавать экземпляры класса. Но в таком случае вам придется самостоятельно добавлять переменные экземпляров и присваивать им значения. Вы не сможете передать значения для переменных экземпляра через конструктор. Это не только может привести к возникновению ошибок, но и в принципе противоречит цели наличия классов как шаблонов, с помощью которых мы можем создавать экземпляры классов.
4. Можно ли установить значения по умолчанию для аргументов в методе __init__?
Да, при определении метода
__init__
вы можете указать значения по умолчанию для одного или нескольких атрибутов. Таким образом, вы можете сделать эти атрибуты необязательными. В случае, если вы не передадите значение для этих атрибутов в конструкторе, то они примут соответствующие значения по умолчанию.
5. Можно ли менять значение атрибута вне метода __init__?
Да, вы всегда можете поменять значение атрибута вне метода
__init__
. Кроме того, после того, как вы создадите отдельный экземпляр, вы можете динамически добавлять в нему новые атрибуты.
Заключение
В этом руководстве мы разобрали, как можно использовать метод
__init__
для инициализации значений переменных экземпляра класса. Но несмотря на то, что это просто, это может оказаться довольно рутинно, так как вы без конца будете повторять одни и те же действия, особенно если у вас много атрибутов.
Если вам интересно, то вы можете изучить, что такое классы данных (dataclasses). В Python 3.7 и более поздних версиях для создания классов данных, в которых хранятся данные, вы можете использовать модуль
dataclasses
. Его можно использовать как дополнение к методу
__init__
и других часто используемых методов; у этого модуля есть большое количество интересных функций: подсказки при вводе кода, задание более сложных значений по умолчанию и оптимизация.
Сериализация – это процесс, в котором одна служба берет структуру данных, такую как словарь в Python, упаковывает ее и передает другой службе для чтения. Это максимально простое определение.
Представьте, что мне нужно отправить кому-то сообщение. Итак, я записываю текст на уже собранный пазл. Далее я разбираю части пазла, добавляю несколько инструкций о том, как его собрать, и отправляю его.
Затем получатель сообщения, получив кусочки головоломки, собирает их вместе. И теперь у него есть мое сообщение.
Техническое определение этого понятия немного интереснее. А именно, сериализация – это процесс преобразования объекта данных в поток байтов и сохранения состояния объекта для хранения на диске или передачи по сети. Это сокращает необходимый размер хранилища и упрощает передачу информации по сети.
Маршалинг и сериализация – в чем разница?
Здесь на ум может прийти понятие маршалинга (Marshalling). Маршалинг – это процесс преобразования представления объекта в памяти в форму, подходящую для передачи.
Хотя маршалинг и сериализация в общих чертах похожи, между ними все-таки есть принципиальная разница. Например, при создании программы в Golang для считывания JSON данных в структуру данных Golang вы можете использовать маршалинг для преобразования пары «ключ-значение» JSON в пару «ключ-значение» Golang.
Разница в том, что маршалинг используется для преобразования данных. А сериализация, напротив, отправляет или сохраняет данные в потоке байтов и повторно собирает их в исходную форму. Оба процесса вроде бы выполняют процесс сериализации, но с разными намерениями.
Вы можете увидеть структуру, которую я создал для взаимодействия с данными Twitter, ниже, как пример процесса маршалинга в действии. В Golang вы можете вставлять подсказки, называемые тегами, легко преобразовывая этот объект в данные JSON с помощью встроенной службы маршалинга Golang.
Что такое Endianness?
Я также хотел бы немного затронуть тему порядка следования байтов. Endianness – это термин, который используется для описания порядка байтов в памяти.
Представьте, что память – это блок, в котором хранятся биты данных. Чтобы сериализация работала, поток байтов должен передавать типы данных независимо от изменения порядка следования байтов из одной системы в другую.
Здесь вы можете увидеть большие различия и не очень. Очень важно, чтобы порядок следования байтов из одной системы в другую совпадал или каким-либо образом преобразовывался, поскольку не все системы упорядочивают свои биты одинаково. Little endian (от младшего к старшему) и big endian (от старшего к младшему)
Варианты использования сериализации
Наш вариант использования в полной мере использует все функции сериализации. Мы планируем получить некоторую информацию от сканируемого оборудования, упаковать эту информацию в поток байтов и отправить ее по сети в другую службу, которая восстановит данные.
Процесс обратной сериализации и восстановления данных в исходную форму называется десериализацией.
Есть и другие варианты использования сериализации. Например, REST API или протоколы обмена сообщениями, такие как AMQP, могут использовать сериализацию для сжатия и отправки данных.
AMQP – это протокол обмена сообщениями, в котором вы отправляете сообщение брокеру AMQP, а служба-получатель «прослушивает» этого брокера в поисках сообщения. Серверные специалисты должны быть хорошо с этим знакомы, так как это часто используется для отправки данных туда и обратно в распределенных системах.
Многие языки программирования включают возможность легкого развертывания некоторой сериализации. Так что это языково-независимая тема.
Пример сериализации
Приведем краткий пример. Код, приведенный ниже, использует библиотеку kombu для отправки сообщений через AMQP. Мы используем ее для отправки сообщений из одного программного пакета в другой по сети. Данный код предназначен для службы, отправляющей сообщение брокеру AMQP:
Обратите внимание на метод publish. Мы передаем метод сериализации в качестве аргумента, чтобы библиотека понимала, как сериализовать данные, которые мы передаем. Сообщение с данными преобразуется в поток байтов, который, если на него посмотреть, выглядит просто как длинная строка букв и цифр. И мы отправляем сообщение.
Соответствующая служба будет использовать тот же метод сериализации для восстановления данных в их исходное состояние. Это важная функция, поскольку мы создаем набор инструментов, которые должны иметь возможность отправлять сообщения друг другу, чтобы все работало.
Форматы данных сериализации
В основном я использую JSON для сериализации, когда этого требует задача. Но тем не менее, вы можете использовать и другие варианты. У JSON много издержек, но для меня он идеален, потому что он читабелен. Вы также можете использовать Protobuf, YAML или XML. Это лишь некоторые из возможных.
Заключение
Сериализация становится необходимостью, когда вы строите свои каналы связи. Полезно знать о таком понятии, чтобы чувствовать себя уверенно при подходе к любому инструменту, который вы используете, с соответствующими базовыми знаниями.