Искорке делают укол: Игры Уколы Пони
Не гасите искорку жизни! | Читать свежий выпуск газеты ЧО онлайн и бесплатно — Читинское Обозрение
Каждую осень, как только начинаются настоящие холода, в редакционной почте появляются письма: «Спасите погибающих животных!».
С позапрошлого года, когда в город пришли сотни и сотни кошек и собак из затопленных дач и жилых домов, положение стало просто критическим. В нашем климате выжить без хозяина домашним животным очень, очень сложно. Я знаю в городе многих пожилых людей, которые каждодневно с узелками и посудинами с кормом для кошек и собак двигаются по городу своими маршрутами. Ладно бы, это были капризы не знающих чем себя занять горожан — нет, нет и нет! И не от избытка пенсий или зарплат.
Это — просто совестливые, жалостливые люди, разделившие между собой городские участки, где кто кого прикармливает.
Только не надо, пожалуйста, снова да ладом рассуждать о животных, которые разносят заразу — речь о жучках да шариках, потерявших свой дом, своих хозяев.
Мне позвонила женщина, читательница «Читинского обозрения»: «Я живу со взрослой дочерью. У нас четыре кошки, все спасённые с улицы. На днях дочь принесла с улицы погибающую собаку. Она истощена до крайности, непонятно, как вообще до сегодняшних дней дожила. Мы возим её каждый день на капельницы и уколы в ветклинику. Естественно, борьба за жизнь этой бедолаги пробила изрядную брешь в нашем бюджете, но мы надеемся, что собачка выздоровеет. Но я-то не о том, что спасать погибающую живность — дело довольно затратное. В конце концов, это наш выбор. Но я хочу, чтобы вы написали, как одни тратят свои последние копейки, спасая едва тлеющую жизнь, а некоторые эти искорки жизни гасят с большим воодушевлением. Пришла моя соседка и рассказала, что несколько месяцев подряд она в определённое время выходила и кормила несколько бездомных собачонок и кошечек. Это происходило за жилыми домами, никому мои питомцы не мешали. А недавно пришла и увидела всех их застреленными. Они лежали и смотрели в мёрзлое небо застывшими от мороза глазами… А убил их полицейский, который много раз обещал это сделать… Напишите об этом!», — попросила женщина.
Что ж, это несложно. Напишу. Только мы каждый год, не по одному разу пишем об этом, а живодёров не убывает. Не убывает тех, кто готов носиться по городу, высунув язык, лишь бы извести котёнка или щенка. Помню, как один товарищ, врач по профессии, кстати сказать, засыпал известью под крыльцом подъезда только что ощенившуюся собаку… Возможно, он очень хороший врач, но к такому я бы на приём и сама не пошла, и ребёнка своего никогда не повела. Никакие дискуссии ни к чему положительному не приводят: кто-то был и до конца своих дней останется убеждённым живодёром, кто-то погибает от инфаркта, когда убивают кошку или собаку. Таких случаев я знаю немало. Всё, что требуется от господ шариковых — ну, не гасите росточек, искорку жизни около вас. Пусть вы не любите животных — имеете право! Но, пожалуйста, имейте в виду, что кто-то не любит злых, жестоких людей. Им-то что же делать?
Все материалы рубрики “Разговор по душам”
Елена Стефанович
Фото: fotostrana.ru
«Читинское обозрение»
№49 (1637) // 02.
12.2020 г.
Вернуться на главную страницу
“Махабхарата”, “Рамаяна”, 2019 год, 2020 год, 2021 год, 2022 год, 2023 год, 358, Death Note, WR, Анатомия, В.Цой, Высоцкий…, Депрессия, Из Колизея, Избранное, Императрица Ки, Л., Мальчик со шрамом, Ожидание, Олди, Планы, Призраки будущего, Родное…, СЮ, Урал батыр, Урал-батыр рубаи, Фантлабовские сборники, Экскурс в прошлое, аниме “Монстр”, вне циклов, год корейской поэзии, интересное, коротко о главном, персоналии, планы, по произведениям Дж. Мартина, прочитано в новом году, прочитано и просмотрено в новом году, рассказы, стихотворный тандем, хоккейное творчество либо поиск по названию статьи или автору: Страницы: 1 [2] 3
Страницы: 1 [2] 3 |
23:13
Ты вычеркнул прошлое из жизни, дружок, а оно возьми да и напомни о себе в самый неподходящий момент…
2009
Точнее, его портрет на обложке книги, которую я подарил тебе на день рождения.
..
Вы видели когда-нибудь человека, больного ДЦП? Если нет, то и не стоит – впечатления останутся еще те…
Она идет за моей спиной, я ее не вижу, но голос мне понравился: мягкий, успокаивающий, будто ветерок прошелестел. – «До вечера должен оклематься».
Не в силах больше смотреть на то, что происходит, я падаю на пол… Старик укрывает меня собственным халатом и исчезает.
Тогда нам казалось, что мы – крутые парни.
Не обрати я на это внимание – все пошло бы по-другому, но… Впрочем – к чему теперь сомнения? Ты явил себя миру, как ни печально это сознавать. Но еще печальнее признаться самому, что мне страшно.
02. 2009Внедрение зависимостей с помощью Spark. Внедрение зависимостей — отличный дизайн… | Мэтью Пауэрс
Чтение: 3 мин.·
25 июня 2019 г.Внедрение зависимостей — это шаблон проектирования, позволяющий писать код Spark, более гибкий и простой для тестирования.
В этом сообщении блога представлен код с зависимостью, показано, как внедрить путь как зависимость, а затем показано, как внедрить весь DataFrame.
Код с зависимостью
Давайте создадим withStateFullName метод, который добавляет столбец state_name в DataFrame.
def withStateFullName()(df: DataFrame): DataFrame = {
val stateMappingsDF = spark
.read
.option( "заголовок" , правда )
.
csv(Конфигурация get ( "stateMappingsPath" ))
df
.join(
широковещательная рассылка (stateMappingsDF),
df( "state" ) <=> stateMappingsDF( "state_abbreviation" ),
"left_outer"
)
.drop( "state_abbreviation" )
} 
csv(Конфигурация get ( "stateMappingsPath" )) withStateFullName 90 016 добавляет к столбцу state_name широковещательное соединение.
withStateFullName зависит от объекта Config . withStateFullName «имеет зависимость». Это зависимость, которая будет «внедрена».
Объект Config определяется следующим образом:
объект Config { val test : Map[String, String] = {
Map (
"stateMappingsPath" -> 900 21 новый java.io.File ( с"./ src/test/resources/state_mappings. csv" ).getCanonicalPath
)
}
val производство : Map[String, String] = {
Map ( 9 0023 "Путь Маппингсостояния" -> " s3a://some-fake-bucket/state_mappings.csv"
)
}
переменная среда = sys. env .getOrElse( "PROJECT_ENV" , "производство" )
def get(key: String): String = {
if ( 9002 6 среда == "тест" ) {
test (key)
} else {
production (key)
}
}
}
csv" ).getCanonicalPath Проекты Scala, если вам интересно узнать об этом подробнее шаблон дизайна.
Давайте определим файл src/test/resources/state_mappings.csv , чтобы мы могли запустить метод withStateFullName для некоторых выборочных данных.
state_name,state_abbreviation
Tennessee,TN
New York,NY
Mississippi,MS
Запустите метод withStateFullName .
val df = Seq (
( "джон" , 23, "TN" ),
( "салли" , 48, 9 0021 "Нью-Йорк" )
).toDF( "first_name" , "возраст" , "состояние" )df
.transform(withStateFullName())
.show()+----------+---+- ----+----------+
|first_name|age|state|state_name|
+----------+---+-----+----------+
| Джон| 23| Теннесси | Теннесси|
| вылазка| 48| Нью-Йорк | Нью-Йорк|
+----------+---+-----+----------+
Рефакторинг с StateFullName , чтобы он не зависел от Объект конфигурации . Другими словами, давайте удалим Config зависимость от withStateFullName с шаблоном разработки внедрения зависимостей.
Внедрение пути
Давайте создадим метод withStateFullNameInjectPath , который принимает в качестве аргумента путь к данным сопоставления состояний.
def withStateFullNameInjectPath(
stateMappingsPath: String = Config. get ( "stateMappingsPath" )
)(df: DataFrame): DataFrame = {
90 021 значение stateMappingsDF = spark
.read
.option( "header" , true )
.csv(stateMappingsPath)
df
.join(
широковещательная рассылка (stateMappingsDF),
df( "состояние" ) < => stateMappingsDF( "state_abbreviation" ),
"left_outer"
)
.drop( "state_abbreviation" )
}
Состояние MappingsPath использует интеллектуальное значение по умолчанию, поэтому пользователи могут легко использовать эту функцию без явно ссылаясь на путь. Этот код является более гибким, поскольку он позволяет пользователям переопределять интеллектуальные значения по умолчанию и использовать любые stateMappingsPath при запуске функции.
Давайте полагаться на смарт по умолчанию и запустить этот код.
val df = Seq (
( "джон" , 23, "TN" ),
( "салли" , 48, 9 0021 "Нью-Йорк" )
).toDF( "first_name" , "возраст" , "состояние" )df
.transform(withStateFullNameInjectPath())
.show()+----------+---+-- ---+----------+
|first_name|age|state|state_name|
+----------+---+-----+----------+
| Джон| 23| Теннесси | Теннесси|
| вылазка| 48| Нью-Йорк | Нью-Йорк|
+----------+---+-----+----------+
Метод withStateFullNameInjectPath не зависит от Config объект.
Внедрение всего DataFrame
Давайте еще раз рефакторим код, чтобы вставить весь DataFrame в качестве аргумента, снова с разумным значением по умолчанию.
по определению withStateFullNameInjectDF(
stateMappingsDF: DataFrame = spark
.
.option( "header" , true )
.csv(Config. get ( "stateMappingsPath " ))
)(df: DataFrame): DataFrame = {
df
.join(
широковещательная рассылка (stateMappingsDF),
df( "state" ) <=> stateMappingsDF( "state_abbreviation" ),
"left _outer"
)
.drop( "состояние_аббревиатура" )
}
read Этот код обеспечивает ту же функциональность, но еще более гибкий. Теперь мы можем запустить функцию с любым DataFrame. Мы можем прочитать файл Parquet и запустить этот код или создать DataFrame с по DF в нашем наборе тестов.
Давайте переопределим интеллектуальное значение по умолчанию и запустим этот код в нашем наборе тестов:
val stateMappingsDF = Seq (
( «Теннесси» , «TN» ), 9 0023 ( "Нью-Йорк" , "NY" )
).val df = Seq (
( "john" , 23, "TN" 9 0022 ),
( "вылазка" , 48 , "NY" )
).toDF( "first_name" , "возраст" , "штат" )df
.transform(withStateFullNameInjectDF(stateMappingsDF)) 900 23 .показать()+---- ------+---+-----+----------------+
|first_name|age|state|state_full_name|
+----------+---+-----+---------------+
| Джон| 23| Теннесси | Теннесси|
| вылазка| 48| Нью-Йорк | Нью-Йорк|
+----------+---+-----+----------------+
toDF( "state_full_name" , "state_abbreviation" ) Внедрение всего DataFrame в качестве зависимости позволяет нам проверить наш код, не читая из файла. Избегание файлового ввода-вывода в наборе тестов — отличный способ ускорить выполнение тестов.
Этот шаблон проектирования также делает ваши тесты более читабельными.
Вашим коллегам не нужно будет открывать случайные CSV-файлы, чтобы разобраться в тестах.
Вывод
Внедрение зависимостей можно использовать для создания более гибкого и легко тестируемого кода.
Мы перешли от кода, основанного на CSV-файле, хранящемся по определенному пути, к коду, достаточно гибкому для запуска с любым фреймом данных.
Перед производственной реализацией этого кода было бы неплохо выполнить некоторые проверки DataFrame (как на базовом DataFrame, так и на внедренном DataFrame) и сделать код еще более гибким, сделав его независимым от схемы.
Обязательно используйте этот шаблон проектирования, чтобы вам больше не приходилось читать файлы CSV/Parquet в вашем наборе тестов!
scala - Apache Spark - Можно ли использовать механизм внедрения зависимостей
Фреймворк neutrino точно соответствует вашим требованиям.
Отказ от ответственности: я являюсь автором платформы нейтрино.
Это основанная на Guice среда внедрения зависимостей для apache spark, предназначенная для облегчения работы по сериализации при разработке.
В частности, он будет выполнять работу по сериализации/десериализации для объектов, сгенерированных DI, автоматически в процессе передачи объекта и восстановления контрольной точки.
Вот простой пример (просто отфильтруйте поток событий на основе данных Redis):
trait EventFilter[T] {
def filter(t: T): логическое значение
}
// Класс RedisEventFilter напрямую зависит от JedisCommands,
// и не расширяет интерфейс `java.io.Serializable`.
класс RedisEventFilter @Inject()(jedis: JedisCommands)
расширяет EventFilter[ClickEvent] {
переопределить фильтр определения (e: ClickEvent): Boolean = {
// логика фильтрации на основе Redis
}
}
/* создаем инжектор */
вал форсунки = ...
val eventFilter = инжектор.экземпляр[EventFilter[ClickEvent]]
val eventStream: DStream[ClickEvent] = ...
eventStream.filter(e => eventFilter.filter(e))
Вот как настроить привязки:
class FilterModule(redisConfig: RedisConfig) extends SparkModule {
переопределить определение configure(): Unit = {
// волшебство здесь
// Метод withSerializableProxy сгенерирует прокси
// расширение интерфейсов `EventFilter` и `java. io.Serializable` с помощью макроса Scala.
// Модуль должен расширять `SparkModule` или `SparkPrivateModule`, чтобы получить его
bind[EventFilter[ClickEvent]].withSerializableProxy
.to[RedisEventFilter].in[SingletonScope]
}
}
io.Serializable` с помощью макроса Scala.
// Модуль должен расширять `SparkModule` или `SparkPrivateModule`, чтобы получить его
bind[EventFilter[ClickEvent]].withSerializableProxy
.to[RedisEventFilter].in[SingletonScope]
}
}
С нейтрино RedisEventFilter даже не заботится о проблеме сериализации. Все работает как в одной JVM.
Как мы знаем, чтобы принять структуру DI, нам сначала нужно построить граф зависимостей, который описывает отношения зависимости между различными типами. Guice использует Module API для построения графика, в то время как среда Spring использует XML-файлы или аннотации. Нейтрино построен на основе фреймворка Guice и, конечно же, строит граф зависимостей с помощью API модуля guice. Он не только сохраняет график в драйвере, но и запускает один и тот же график на каждом исполнителе.
В графе зависимостей некоторые узлы могут генерировать объекты, которые могут быть переданы исполнителям, и платформа neutrino назначит этим узлам уникальные идентификаторы.