大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于python三大框架对比，不建议使用三大sql这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 该如何学习大数据知识
2. Java开发如果不让使用spring框架，会有多大影响
3. 数据降维的十大方法
4. python三大框架对比

该如何学习大数据知识

谢邀。这朋友首先要明白一个道理，大数据是一个泛化的概念。就像互联网，计算机这样的专有名词，比如一个人问你我如何去学习互联网，你一定会告诉他，互联网一个泛指的概念，它包括方方面面很多细分的项目，你想自学的大数据也是非常泛化的概念，就拿你擅长的Java这个工具。她也能在大数据上的拥有广泛的应用。包括数据库集群技术，分布式技术，还有网站性能优化，包括CDn镜像技术虚拟化，云计算共享，存储海量数据等。我个人的建议，你如果擅长Java的话，您完全没有必要自学。因为任何一个语言任何一个工具都要在一个大的使用场景的人来实现，那么我的建议是你参加一个针对性的项目培训，以后去应聘到相关的公司参加项目小组。因为云计算是个泛指的概念有很多门类，你的这个专业可以通过你的小组参加具体的实践项目。进而达到提升的目的。通过参与具体的项目，你可以接触到云计算的方方面面，最起码是概念上的方方面面，然后具体可以从你擅长的专业角度有所突破。你想在大数据企业就业的话，获得一个大企业的认证非常重要。目前国内最火的云计算，应该属于阿里云。那么你首先应该取得阿里云的企业级的认证。包括阿里云的数据处理和分析。报表场景的实现，企业自主平台阿里云的企业认证，包括ACp11003模块等等。以上说了一大堆废话，给你的最终的建议就是:参加一个团队，上手一个项目，获取商业应用的经验后，以一个有经验的大数据平台工作人员的身份，跳槽到更高层级的企业。你们职业发展薪资待遇就会有一个更大的提升。

Java开发如果不让使用spring框架，会有多大影响

这个想法不错！如果没有spring，我们正常的一个项目应该怎么搭建和开发？

不允许使用Spring框架意味着搭建的项目不允许使用SpringBoot、SpringMVC、Spring这些Spring家族的框架，既然如此ORM框架我们也不要使用，在这样的限制条件下，项目应该如何搭建？日常CRUD应该如何开发？

心动不如行动，开始搭建，先创建一个简单的maven项目no_spring_example：

这个项目我们需要它具备如下的几个能力：

1、能够提供http接口访问能力；

2、能够操作MySQL数据库，支持事务，支持连接池；

3、能够操作redis；

4、可以部署在tomcat容器。

开始搭建中。。。

竟然花了我将近2个小时的时间，终于跑起来了，先看看项目整体架子：

相关包介绍：

org.example.conf：

DruidUtil：数据源配置，采用的是阿里巴巴开源的druid；MysqlBaseUtil：Mysql数据库的增、删、改、查基本操作，支持单次和批量；RedisUtil：redis操作工具类，采用的是JedisPool。

org.example.dao：

Test1Dao：这个就是对数据库里test1表的操作。

org.example.dispatcher：

StartupServlet：启动类Servlet，利用loda-on-startup来初始化加载WEB-INF/config目录的一些配置文件；Config：即加载servlet.conf文件中的配置信息，比如MySQL连接信息、redis连接信息

org.example.filter：

GolbalFilter：全局过滤器，web三大组件之一；

org.example.servlet：

Test1AddServlet：新增数据api；

让我们把它运行到tomcat容器中，然后访问接口：http://localhost:8080/no_spring_example_war/test1/add.do

返回成功了，查看数据库表数据：

这样我们的数据库操作就通了，一个完全没有Spring相关框架参与的小架子就搭建完毕！

由于篇幅原因，涉及到redis操作、数据库事务并没有展现，感兴趣的同学可以私信我获取该项目源代码，让我们一起回忆青春～

回到问题本身，没有spring框架，对我们开发有什么影响？

结合上面这个项目来看，确实需要我们自己做的事情比较多，比如：

参数的获取、校验、序列化成对象；数据的返回，反序列化成json；数据库的操作需要我们手写sql；连接池需要我们自己初始化，事务需要我们自己回滚；只能使用Filter、Interceptor，不再有强大的AOP，这个也需要你自己去实现；随着业务的复杂，我们需要集成其他功能，例如异步、中间件等都需要我们自己去开发；

用惯了Spring框架的我们，或许这个时候才知道它的好吧～

不过话说回来，如果真的在实际工作中不用Spring框架完成一个项目的话，你的基础能力一定会有很大的提升，包括工具类的抽取、对象的封装，基础组件的使用以及理解等，只要你是一个有追求的程序员～

框架虽好用，但是却容易蒙住我们的双眼。

最后，给你们再看一眼曾经多么熟悉的web.xml：

数据降维的十大方法

以下是十种常见的数据降维方法：

1.主成分分析（PCA）：寻找数据集中的新坐标系，将原始数据集的方差最大化，从而减少特征数量。

2.线性判别分析（LDA）：将数据投影到低维线性空间中，使得不同类之间的距离尽可能大，同一类内部的距离尽可能小。

3.非负矩阵分解（NMF）：将一个非负矩阵分解成两个非负矩阵，从而降低数据的维度。

4.因子分析（FA）：寻找潜在因子来描述数据集中的多个变量之间的复杂关系。

5.独立成分分析（ICA）：将多个信号分离成独立的成分，提供了一种非线性的降维方法。

6.奇异值分解（SVD）：将一个矩阵分解成三部分，从而可以选择一个较小的秩来实现数据压缩。

7.核主成分分析（KPCA）：将数据集映射到高维特征空间中，然后使用主成分分析的方法来降维。

8.流形学习（ManifoldLearning）：通过研究高维数据的流形结构来寻找低维表示。

9.稀疏编码（SparseCoding）：将数据表示为少量的基函数的线性组合，可以实现稀疏性和降维。

10.非线性因子分析（NLFA）：可用于寻找数据中的非线性因子，类似于因子分析，但包含非线性特性。

python三大框架对比

python三大框架的对比：

Django：Python界最全能的web开发框架，battery-include各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说Django慢，其实主要慢在DjangoORM与数据库的交互上，所以是否选用Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于Django的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过Celery等解决，倒不是一个根本问题。Django的项目代表：Instagram，Guardian。

Tornado：天生异步，性能强悍是Tornado的名片，然而Tornado相比Django是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候Tornado就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。

Flask：微框架的典范，号称Python代码写得最好的项目之一。Flask的灵活性，也是双刃剑：能用好Flask的，可以做成Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask虽然是微框架，但是也可以做成规模化的Flask。加上Flask可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是Flask-SQLAlchemy），而且加上celery+redis等异步特性以后，Flask的性能相对Tornado也不逞多让，也许Flask的灵活性可能是某些团队更需要的。

关于本次python三大框架对比和不建议使用三大sql的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。