字节跳动把Python入门知识点整理成手册了-背记手册，高清PDF下载

前言 无论是学习任何一门语言，基础知识一定要扎实，基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得付出时间去学习的优秀编程语言。 所以今天给大家带来的是字节大佬用了72小时整理出来的这本python入门知识背记手册，能保证在你成为python大牛之前，都离不开这本基础知识点啦。 话不多说，直接来展示： 第一章、走进Python if语句 if...else语句 if...elif...else语句 if语句的嵌套 while循环 for循环 break循环 continue语句 ......

架构解密从分布式到微服务（Leaderus著）

架构解密，从分布式到微服务高清带书签版本，了解分布式系统的研发流程以及所用到的中间件，学习分布式系统到微服务架构的演化过程。 历时三年终到稿，还未读完初稿，就知道《架构解密：从分布式到微服务》将是一本畅销书。 　　从传统分布式架构迁移到基于容器技术的微服务架构，这本就是百谈不厌的话题。 　　更别提内容涉及Microservices、Kubernetes、SOA、Distribute Memory、ElasticSearch、Kafka、CAP、NUMA、SOA、GlusterFS、Actor、Akka、RabbitMQ、Spring Cloud、ZeroC Ice…… 　　Leader-us的文字还是那样充满IT情怀和抱负，也一如既往地流畅和通俗易懂。 　　一个很复杂的问题，经过Leader-us一个调侃就变得简单化。 　　一个看似很简单的问题，Leader-us却总能深入到幕后，包括独有的数据和原理讲解，一手的资料啊有木有，世上难买啊有木有，很珍贵啊有木有！ 　　Leader-us调侃道：“《架构解密：从分布式到微服务》是一本代码级吹水架构师读物，从此360°无死角吹水，绝地反击，打败纯吹水派架构师”，让我们拭目以待。 分布式架构与微服务平台是当今IT界的关键技术，也是资深软件工程师和系统架构师必须掌握的核心技术。《架构解密：从分布式到微服务》以从传统分布式架构迁移到基于容器技术的微服务架构为主线，全面、透彻地介绍了与分布式架构及微服务相关的知识和技术。《架构解密：从分布式到微服务》一开始并没有提及分布式的枯燥理论，而是讲述了一段精彩的IT发展史，其中重点讲述了大型机、UNIX小机器的没落与X86平台的崛起，从而巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。 　　《架构解密：从分布式到微服务》是Leader-us多年架构经验的倾情分享，主要面向关注分布式架构及微服务，以及有志于成为实力派架构师的IT人士。 Leader-us，本名吴治辉，惠普资深软件架构师，国内知名开源分布式数据库中间件 Mycat的发起人，精通Java编程，拥有过16年软件研发经验，专注于电信和云计算方面的软件研发，参与过众多分布式与云计算相关的大型项目架构设计和 Coding，是业界少有的具备很强 Coding 能力的 S级资深架构师；曾经选拔和培养了大批Java工程师，他们中的大多数人进入知名软件公司参与核心研发，也有一些人选择创业。 　　Leader-us 也是《ZeroC Ice 木又威指南》《Kubernetes 木又威指南：从 Docker到 Kubernetes 实践全接触》的作者。

微服务设计(高清版美Sam Newman著崔力强张骏译)

前言 xiv 第1　章 微服务　1 1．1　什么是微服务　2 1．1．1　很小，专注于做好一件事　2 1．1．2　自治性　3 1．2　主要好处　3 1．2．1　技术异构性　3 1．2．2　弹性　4 1．2．3　扩展　5 1．2．4　简化部署　5 1．2．5　与组织结构相匹配　6 1．2．6　可组合性　6 1．2．7　对可替代性的优化　6 1．3　面向服务的架构　7 1．4　其他分解技术　7 1．4．1　共享库　8 1．4．2　模块　8 1．5　没有银弹　9 1．6　小结　10 第2　章 演化式架构师　11 2．1　不准确的比较　11 2．2　架构师的演化视角　12 2．3　分区　14 2．4　一个原则性的方法　15 2．4．1　战略目标　15 2．4．2　原则　15 2．4．3　实践　16 2．4．4　将原则和实践相结合　16 2．4．5　真实世界的例子　16 2．5　要求的标准　17 2．5．1　监控　18 2．5．2　接口　18 2．5．3　架构安全性　18 2．6　代码治理　18 2．6．1　范例　19 2．6．2　裁剪服务代码模板　19 2．7　技术债务　20 2．8　例外管理　21 2．9　集中治理和领导　21 2．10　建设团队　22 2． 11　小结　23 第3　章 如何建模服务　24 3．1　MusicCorp 简介　24 3．2　什么样的服务是好服务　25 3．2．1　松耦合　25 3．2．2　高内聚　25 3．3　限界上下文　26 3．3．1　共享的隐藏模型　26 3．3．2　模块和服务　27 3．3．3　过早划分　28 3．4　业务功能　28 3．5　逐步划分上下文　29 3．6　关于业务概念的沟通　30 3．7　技术边界　30 3．8　小结　31 第4　章 集成　32 4．1　寻找理想的集成技术　32 4．1．1　避免破坏性修改　32 4．1．2　保证API 的技术无关性　32 4．1．3　使你的服务易于消费方使用　33 4．1．4　隐藏内部实现细节　33 4．2　为用户创建接口　33 4．3　共享数据库　33 4．4　同步与异步　35 4．5　编排与协同　35 4．6　远程过程调用　38 4．6．1　技术的耦合　38 4．6．2　本地调用和远程调用并不相同　39 4．6．3　脆弱性　39 4．6．4　RPC 很糟糕吗　40 4．7　REST　41 4．7．1　REST 和HTTP　41 4．7．2　超媒体作为程序状态的引擎　42 4．7．3　JSON、XML 还是其他　44 4．7．4　留心过多的约定　44 4．7．5　基于HTTP 的REST 的缺点　45 4．8　实现基于事件的异步协作方式　46 4．8．1　技术选择　46 4．8．2　异步架构的复杂性　47 4．9　服务即状态机　48 4．10　响应式扩展　48 4．11　微服务世界中的DRY 和代码重用的危险　49 4．12　按引用访问　50 4．13　版本管理　51 4．13．1　尽可能推迟　51 4．13．2　及早发现破坏性修改　52 4．13．3　使用语义化的版本管理　53 4．13．4　不同的接口共存　53 4．13．5　同时使用多个版本的服务　54 4．14　用户界面　55 4．14．1　走向数字化　56 4．14．2　约束　56 4．14．3　API 组合　57 4．14．4　UI 片段的组合　57 4．14．5　为前端服务的后端　59 4．14．6　一种混合方式　60 4．15　与第三方软件集成　61 4．15．1　缺乏控制　61 4．15．2　定制化　62 4．15．3　意大利面式的集成　62 4．15．4　在自己可控的平台进行定制化　62 4．15．5　绞杀者模式　64 4．16　小结　65 第5　章 分解单块系统　66 5．1　关键是接缝　66 5．2　分解MusicCorp　67 5．3　分解单块系统的原因　68 5．3．1　改变的速度　68 5．3．2　团队结构　68 5．3．3　安全　68 5．3．4　技术　68 5．4　杂乱的依赖　69 5．5　数据库　69 5．6　找到问题的关键　69 5．7　例子：打破外键关系　70 5．8　例子：共享静态数据　71 5．9　例子：共享数据　72 5．10　例子：共享表　73 5．11　重构数据库　74 5．12　事务边界　75 5．12．1　再试一次　76 5．12．2　终止整个操作　77 5．12．3　分布式事务　77 5．12．4　应该怎么办呢　78 5．13　报告　78 5．14　报告数据库　78 5．15　通过服务调用来获取数据　80 5．16　数据导出　81 5．17　事件数据导出　82 5．18　数据导出的备份　83 5．19　走向实时　84 5．20　修改的代价　84 5．21　理解根本原因　84 5．22　小结　85 第6　章 部署　86 6．1　持续集成简介　86 6．2　把持续集成映射到微服务　87 6．3　构建流水线和持续交付　90 6．4　平台特定的构建物　91 6．5　操作系统构建物　92 6．6　定制化镜像　93 6．6．1　将镜像作为构建物　94 6．6．2　不可变服务器　95 6．7　环境　95 6．8　服务配置　96 6．9　服务与主机之间的映射　97 6．9．1　单主机多服务　97 6．9．2　应用程序容器　99 6．9．3　每个主机一个服务　100 6．9．4　平台即服务　101 6．10　自动化　101 6．11　从物理机到虚拟机　102 6．11．1　传统的虚拟化技术　103 6．11．2　Vagrant　104 6．11．3　Linux 容器　104 6．11．4　Docker　106 6．12　一个部署接口　107 6．13　小结　109 第7　章 测试　110 7．1　测试类型　110 7．2　测试范围　111 7．2．1　单元测试　112 7．2．2　服务测试　113 7．2．3　端到端测试　114 7．2．4　权衡　114 7．2．5　比例　115 7．3　实现服务测试　115 7．3．1　mock 还是打桩　115 7．3．2　智能的打桩服务　116 7．4　微妙的端到端测试　117 7．5　端到端测试的缺点　118 7．6　脆弱的测试　118 7．6．1　谁来写这些测试　119 7．6．2　测试多长时间　119 7．6．3　大量的堆积　120 7．6．4　元版本　120 7．7　测试场景，而不是故事　121 7．8　拯救消费者驱动的测试　121 7．8．1　Pact　123 7．8．2　关于沟通　124 7．9　还应该使用端到端测试吗　124 7．10　部署后再测试　125 7．10．1　区分部署和上线　125 7．10．2　金丝雀发布　126 7．10．3　平均修复时间胜过平均故障间隔时间　127 7．11　跨功能的测试　128 7．12　小结　129 第8　章 监控　131 8．1　单一服务，单一服务器　132 8．2　单一服务，多个服务器　132 8．3　多个服务，多个服务器　133 8．4　日志，日志，更多的日志　134 8．5　多个服务的指标跟踪　135 8．6　服务指标　135 8．7　综合监控　136 8．8　关联标识　137 8．9　级联　139 8．10　标准化　139 8．11　考虑受众　140 8．12　未来　140 8．13　小结　141 第9　章 安全　143 9．1　身份验证和授权　143 9．1．1　常见的单点登录实现　144 9．1．2　单点登录网关　145 9．1．3　细粒度的授权　146 9．2　服务间的身份验证和授权　146 9．2．1　在边界内允许一切　146 9．2．2　HTTP(S) 基本身份验证　147 9．2．3　使用SAML 或OpenID Connect　148 9．2．4　客户端证书　148 9．2．5　HTTP 之上的HMAC　149 9．2．6　API 密钥　149 9．2．7　代理问题　150 9．3　静态数据的安全　152 9．3．1　使用众所周知的加密算法　152 9．3．2　一切皆与密钥相关　153 9．3．3　选择你的目标　153 9．3．4　按需解密　153 9．3．5　加密备份　153 9．4　深度防御　154 9．4．1　防火墙　154 9．4．2　日志　154 9．4．3　入侵检测（和预防）系统　154 9．4．4　网络隔离　155 9．4．5　操作系统　155 9．5　一个示例　156 9．6　保持节俭　158 9．7　人的因素　158 9．8　黄金法则　158 9．9　内建安全　159 9．10　外部验证　159 9．11　小结　159 第10　章 康威定律和系统设计　161 10．1　证据　161 10．1．1　松耦合组织和紧耦合组织　162 10．1．2　Windows Vista　162 10．2　Netflix 和Amazon　162 10．3　我们可以做什么　163 10．4　适应沟通途径　163 10．5　服务所有权　164 10．6　共享服务的原因　164 10．6．1　难以分割　164 10．6．2　特性团队　164 10．6．3　交付瓶颈　165 10．7　内部开源　166 10．7．1　守护者的角色　166 10．7．2　成熟　166 10．7．3　工具　167 10．8　限界上下文和团队结构　167 10．9　孤儿服务　167 10．10　案例研究：RealEstate．com．au　168 10．11　反向的康威定律　169 10．12　人　170 10．13　小结　170 第11　章 规模化微服务　171 11．1　故障无处不在　171 11．2　多少是太多　172 11．3　功能降级　173 11．4　架构性安全措施　174 11．5　反脆弱的组织　175 11．5．1　超时　176 11．5．2　断路器　176 11．5．3　舱壁　178 11．5．4　隔离　179 11．6　幂等　179 11．7　扩展　180 11．7．1　更强大的主机　181 11．7．2　拆分负载　181 11．7．3　分散风险　181 11．7．4　负载均衡　182 11．7．5　基于worker 的系统　184 11．7．6　重新设计　184 11．8　扩展数据库　185 11．8．1　服务的可用性和数据的持久性　185 11．8．2　扩展读取　185 11．8．2　扩展写操作　186 11．8．4　共享数据库基础设施　187 11．8．5　CQRS　187 11．9　缓存　188 11．9．1　客户端、 代理和服务器端缓存　188 11．9．2　HTTP 缓存　189 11．9．3　为写使用缓存　190 11．9．4　为弹性使用缓存　190 11．9．5　隐藏源服务　191 11．9．6　保持简单　191 11．9．7　缓存中毒：一个警示　192 11．10　自动伸缩　192 11．11　CAP 定理　193 11．11．1　牺牲一致性　194 11．11．2　牺牲可用性　195 11．11．3　牺牲分区容忍性　195 11．11．4　AP 还是CP　196 11．11．5　这不是全部或全不　196 11．11．6　真实世界　197 11．12　服务发现　197 11．13　动态服务注册　199 11．13．1　Zookeeper　199 11．13．2　Consul　200 11．13．4　构造你自己的系统　201 11．13．5　别忘了人　201 11．14　文档服务　201 11．14．1　Swagger　202 11．14．2　HAL 和HAL 浏览器　202 11．15　自描述系统　203 11．16　小结　203 第12　章 总结　204 12．1　微服务的原则　204 12．1．1　围绕业务概念建模　205 12．1．2　接受自动化文化　205 12．1．3　隐藏内部实现细节　205 12．1．4　让一切都去中心化　206 12．1．5　可独立部署　206 12．1．6　隔离失败　206 12．1．7　高度可观察　207 12．2　什么时候你不应该使用微服务　207 12．3　临别赠言　208 关于作者　209 关于封面　209 本书全面介绍了微服务的建模、集成、测试、部署和监控，通过一个虚构的公司讲解了如何建立微服务架构。主要内容包括认识微服务在保证系统设计与组织目标统一上的重要性，学会把服务集成到已有系统中，采用递增手段拆分单块大型应用，通过持续集成部署微服务，等等。

微服务架构与实践_王磊著（高清版电子工业出版社).pdf

随着RESTful、云计算、DevOps、持续交付等概念的深入人心，微服务架构逐渐成为系统架构的一个代名词。本书首先从理论出发，介绍了微服务架构的概念、诞生背景、本质特征以及优缺点；然后基于实践，探讨了如何从零开始构建**个微服务，包括Hello World API、Docker 映像构建与部署、日志聚合、监控告警、持续交付流水线等；最后，在进阶部分讨论了微服务的轻量级通信、消费者驱动的契约测试，并通过一个真实的案例描述了如何使用微服务架构改造遗留系统。全书内容丰富，条理清晰，通俗易懂，是一本理论结合实践的微服务架构的实用书籍。 　　本书不仅适合架构师、开发人员、测试人员以及运维人员阅读，也适合正在尝试使用微服务架构解耦历史遗留系统的团队或者个人参考，希望本书能在实际工作中对读者有所帮助。 随着RESTful、云计算、DevOps、持续交付等概念的深入人心，微服务架构逐渐成为系统架构的一个代名词。本书首先从理论出发，介绍了微服务架构的概念、诞生背景、本质特征以及优缺点；然后基于实践，探讨了如何从零开始构建第一个微服务，包括Hello World API、Docker 映像构建与部署、日志聚合、监控告警、持续交付流水线等；最后，在进阶部 分讨论了微服务的轻量级通信、消费者驱动的契约测试，并通过一个真实的案例描述了如何使用微服务架构改造遗留系统。全书内容丰富，条理清晰，通俗易懂，是一本理论结合实践的微服务架构的实用书籍。 本书不仅适合架构师、开发人员、测试人员以及运维人员阅读，也适合正在尝试使用微服务架构解耦历史遗留系统的团队或者个人参考，希望本书能在实际工作中对读者有所帮助。

微信之道（讲述微信系统架构的PPT）

系统讲述了微信的设计理念，系统架构，容灾策略等内容。

Python学习手册(第4版/第5版)两本高清文字完整.pdf版

一、两本书都是PDF版； 二、两本书都是高清文字版，不是影印； 三、两本书都是带有清晰的目录，方便学习时查找与跳转； 四、第5版为英文，第4版为中文，都是OREILLY，且都涵盖了Python2.6和3.X；英文好看英文，英文不好看中文，总一本适合你的； Learning Python 5th Edition Python Python学习手册(第5版).pdf Python学习手册(第4版).pdf 类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。 语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，以及Python一般的语法模型。 函数——Python基本的面向过程工具，用于组织代码和重用。 模块——封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。 ....

Geotools Java API 开发gis的参考资料

org.geotools org.geotools.arcsde org.geotools.arcsde.data org.geotools.arcsde.data.versioning org.geotools.arcsde.data.view org.geotools.arcsde.filter org.geotools.arcsde.gce org.geotools.arcsde.gce.band org.geotools.arcsde.gce.imageio org.geotools.arcs de.gce.producer org.geotools.arcsde.pool org.geotools.axis org.geotools.brewer.color org.geotools.coverage org.geotools.coverage.grid org.geotools.coverage.grid.io org.geotools.coverage.grid.io.imageio org.geotools.coverage.io org.geotools.coverage.processing org.geotools.coverage.processing.operation org.geotools.data org.geotools.data.collection org.geotools.data.crs org.geotools.data.db2 org.geotools.data.db2.filter org.geotools.data.dir org.geotools.data.gml org.geotools.data.gpx org.geotools.data.gpx.temporal org.geotools.data.h2 org.geotools.data.jdbc org.geotools.data.jdbc.attributeio org.geotools.data.jdbc.datasource org.geotools.data.jdbc.fidmapper org.geotools.data.jdbc.referencing org.geotools.data.memory org.geotools.data.mif org.geotools.data.mysql org.geotools.data.oracle org.geotools.data.oracle.attributeio org.geotools.data.oracle.referencing org.geotools.data.oracle.sdo org.geotools.data.ows org.geotools.data.postgis org.geotools.data.postgis.attributeio org.geotools.data.postgis.collection org.geotools.data.postgis.fidmapper org.geotools.data.postgis.referencing org.geotools.data.property org.geotools.data.shapefile org.geotools.data.shapefile.dbf org.geotools.data.shapefile.indexed org.geotools.data.shapefile.indexed.attribute org.geotools.data.shapefile.prj org.geotools.data.shapefile.shp org.geotools.data.shapefile.shp.xml org.geotools.data.store org.geotools.data.tiger org.geotools.data.view org.geotools.data.vpf org.geotools.data.vpf.exc org.geotools.data.vpf.file org.geotools.data.vpf.ifc org.geotools.data.vpf.io org.geotools.data.vpf.readers org.geotools.data.vpf.util org.geotools.data.wfs org.geotools.data.wms org.geotools.data.wms.request org.geotools.data.wms.response org.geotools.data.wms.xml org.geotools.demo org.geotools.demo.data org.geotools.demo.example org.geotools.demo.features org.geotools.demo.geometry org.geotools.demo.introduction org.geotools.demo.jts org.geotools.demo.libraryJTS org.geotools.demo.main org.geotools.demo.mappane org.geotools.demo.metadata.example org.geotools.demo.postgis org.geotools.demo.swing org.geotools.demo.swing.process org.geotools.demo.widgets org.geotools.demo.xml org.geotools.display.canvas org.geotools.display.canvas.map org.geotools.display.event org.geotools.display.geom org.geotools.display.style org.geotools.factory org.geotools.feature org.geotools.feature.collection org.geotools.feature.simple org.geotools.feature.type org.geotools.feature.visitor org.geotools.filter org.geotools.filter.capability org.geotools.filter.expression org.geotools.filter.function org.geotools.filter.function.math org.geotools.filter.identity org.geotools.filter.parser org.geotools.filter.spatial org.geotools.filter.text.cql2 org.geotools.filter.text.txt org.geotools.filter.v1_0 org.geotools.filter.v1_0.capabilities org.geotools.filter.v1_1 org.geotools.filter.v1_1.capabilities org.geotools.filter.visitor org.geotools.gce.arcgrid org.geotools.gce.geotiff org.geotools.gce.geotiff.crs_adapters org.geotools.gce.geotiff.IIOMetadataAdpaters org.geotools.gce.geotiff.IIOMetadataAdpaters.utils org.geotools.gce.geotiff.IIOMetadataAdpaters.utils.codes org.geotools.gce.gtopo30 org.geotools.gce.image org.geotools.gce.imagemosaic org.geotools.gce.imagepyramid org.geotools.geometry org.geotools.geometry.array org.geotools.geometry.coordinatesequence org.geotools.geometry.iso org.geotools.geometry.iso.aggregate org.geotools.geometry.iso.complex org.geotools.geometry.iso.coordinate org.geotools.geometry.iso.index org.geotools.geometry.iso.index.quadtree org.geotools.geometry.iso.io org.geotools.geometry.iso.io.wkt org.geotools.geometry.iso.operation org.geotools.geometry.iso.operation.overlay 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JTS1.4帮助文档中文版

JTS Topology Suite主要是完成了java对几何对象、空间拓扑得核心操作算法。集成了java对几何对象（点、线、面等）的对象管理外更大一部分工作是在完成对各种几何对象的buffer、analyze以及空间索引。它尽可能实现了OpenGIS Simple Features Specification规范，所以在于GIS相关的开源世界里如Geotools、Udig等，JTS Topology Suite都得到了大量的应用，甚至可以说没有JTS Topology Suite的话，Geotools等的实现会很复杂.

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