PL真有意思(二):程序設計語言語法

前言

雖然標題是程序語言的語法,但是講的是對詞法和語法的解析,其實關於這個前面那個寫編譯器系列的描述會更清楚,有關語言語法的部分應該是穿插在整個設計當中的,也看語言設計者的心情了

和英語漢語這些自然語言不一樣,計算機語言必須是精確的,它們的語法和語義都必須保證沒有歧義,這當然也讓語法分析更加簡單

所以對於編譯器一項很重要的任務就是時別程序設計語言的結構規則,要完成這個目標就需要兩個要求:

  • 完成對語法規則的描述
  • 確定給定程序是否按照這些規則構造起來,也就是符合語法規則

第一個要求主要由正則表達式和上下文無關文法來描述完成,而第二個要求就是由編譯器來完成,也就是語法分析了

描述語法:正則表達式和上下文無關語法

對於詞法,都可以用三種規則描述出來:

  1. 拼接
  2. 選擇
  3. Kleene(也就是重複任意多次)

比如一個整數常量就可以是多個数字重複任意多次,也叫做正則語言。如果對於一個字符串,我們再加入遞歸定義即可以描述整個語法,就可以稱作上下文無關語法

單詞正則表達式

對於程序語言,單詞的類型不外乎關鍵字、標識符、符合和各種類型的常量

對於整數常量就可以用這樣的正則表達式來表示

integer -> digit digit* digit -> 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9

上下文無關文法

一般正則表達式只適用於描述單詞,因為正則表達式無法描述嵌套結構,一般正則表達式的實現都是用有限狀態自動機,之前用Python實現了一個簡單的也是這樣,但是對於匹配任意深度的嵌套結構就需要有一個任意大的狀態機,顯然不符合。而定義嵌套結構對於描述語法非常有用,所以就有了上下文無關文法

expr := id | number | - expr | ( expr ) | expr or expr

op := + | - | * | /

對於上下文無關文法,每條規則叫做一個產生式,產生式左部的符合稱為非終結符,而右部則是多個終結符或者非終結符,最後所有規則都會推到至終結符上,而終結符就是正則表達式定義的單詞

推導和語法樹

一個正確的上下文無關文法,就可以指導我們如何生成一個合乎語法的終結符串

最簡單的就是從開始符號開始,用這個產生式的右部取代開始符合,再從得到的串選擇一個非終結符繼續進行推導,直到沒有剩下的非終結符,這個過程就像遞歸構造一個樹的過程

expr := expr op expr
     := expr op id
     := expr + id
     := expr op expr + id
     := expr op id + id
     := expr * id + id
     := id * id + id

但是對於給定的上下文語法有可能會推導出不止一顆語法分析樹,我們就說這個上下文語法是存在歧義性的。所以對於上面的上下文無關語法還有更好的文法

掃描

掃描也就是詞法分析,詞法分析完全可以不需要什麼正則表達式、自動機什麼的,徒手擼出來,現在業界為了更好的生成錯誤信息,應該很多也是手工的詞法分析器

手工的詞法分析器,無非就是一直讀入字符,到能判斷出它的token在送入語法分析器

有限狀態自動機

使用有限狀態機的詞法分析一般都是這樣的幾個步驟

  • 給出詞法的正則表達式

  • 將正則表達式轉換為非確定有限自動機(NFA)

其實對於任意的正則表達式都可以用拼接、選擇和Kleene閉包來表示

而同樣的,有限自動機也可以通過這三種方式來表示,圖就不畫了,這個在之前寫Python正則表達式引擎的文章里都畫過了(溜了

  • 將NFA轉換為確定性有限狀態自動機(DFA)

將NFA轉換到DFA可以採用的是子集構造法,主要思想就是,在讀入給定輸入之後所到達的DFA狀態,表示的是原來NFA讀入同樣輸入之後可能澳大的所有狀態

  • 最小化DFA

對於最小化DFA的主要思想是,我們把DFA所有狀態分為兩個等價類,終止態狀態和非終止狀態。然後我們就反覆搜索等價類X和輸入符合c,使得當給定C作為輸入時,X的狀態能轉換到位於k>1個不同等價類中的狀態。之後我們就把X劃分為k個類,使得類中所有轉檯對於C都會轉移到同一個老類的成員。直到無法再按這種方式找到劃分的類時,我們就完成了

這四個步驟在之前的寫的正則表達式引擎中都完成了,在那三篇文章里會更詳細一點

語法分析

一般語法分析器的輸入是token流,而輸出是一顆語法分析樹。其中分析方法一般可以分為自上而下和自下而上兩類,這些類中最重要的兩個分別稱為LL和LR

LL表示從左向右,最左推導,LR表示從左向右,最右推導。這兩類文法都是從左到右的順序讀取輸入,然後語法分析器試圖找出輸入的推導結果

自上而下的方式

一般自上而下的語法分析器比較符合之前的推導方法,從根節點開始像恭弘=叶 恭弘節點反覆的遞歸推導,直到當前的恭弘=叶 恭弘節點都是終結符

  • 遞歸下降

遞歸下降很符合上面說的從根節點出發進行推導,一般用於一些相對簡單一些的語言

read A
read B
sum := A + B
write sum
write sum / 2

比如對於這個程序的遞歸下降,語法分析器一開始調用program函數,在讀入第一個單詞read后,program將調用stmt_list,再接着調用stmt才真正開始匹配read A。以這種方式繼續下去,語法分析器執行路徑將追溯出語法分析樹的從左向右、自上而下的遍歷

  • 表格驅動的LL自上而下

表格驅動的LL是基於一個語法分析表格和一個棧

分析流程是

  1. 初始化一個棧
  2. 將開始符號壓入棧
  3. 彈出棧頂,然後根據棧頂的符號和當前的輸入符號查表
  4. 如果彈出的是非終結符,將會繼續查表來確定下一個壓入棧中的產生式
  5. 如果是終結符將進行匹配

預測集合

從上面可以看出來最重要的就是那個語法分析表格了,語法分析表格其實就是根據當前輸入字符對下一個產生式的預測,這裏就要用到一個概念:預測集合,也就是First和Follow集合。這個在之前寫編譯器系列講的比較詳細,在這裏就不寫了

當然LL語法也會有很多處理不了的文法,所以也才會有其它的語法分析方法

自下而上的方式

在實踐中,自下而上的語法分析都是表格驅動的,這種分析器在一個棧中保存所有部分完成的子樹的根。當它從掃描器中得到一個新的單詞時,就會將這個單詞移入棧。當它發現位於棧頂的若干符號組成一個右部時,它就會將這些符號歸約到對應的左部。

一個自底向上的語法分析過程對應為一個輸入串構造語法分析書的過程,它從恭弘=叶 恭弘子節點開始,通過shift和reduce操作逐漸向上到達根節點

自底向上的語法分析需要一個堆棧來存放解析的符號,例如對於如下語法:

0.  statement -> expr
1.  expr -> expr + factor
2.           | factor
3.  factor ->  ( expr )
4.           | NUM

來解析1+2

stack input
null 1 + 2
NUM + 2 開始讀入一個字符,並把對應的token放入解析堆棧,稱為shift操作
factor + 2 根據語法推導式,factor -> NUM,將NUM出棧,factor入棧,這個操作稱為reduce
expr + 2 這裏繼續做reduce操作,但是由於語法推導式有兩個產生式,所以需要向前看一個符合才能判斷是進行shift還是reduce,也就是語法解析的LA
expr + 2 shift操作
expr + NUM null shift操作
expr + factor null 根據fator的產生式進行reduce
expr null reduce操作
statement null reduce操作

此時規約到開始符號,並且輸入串也為空,代表語法解析成功

有限狀態自動機的構建

0.  s -> e
1.  e -> e + t
2.  e -> t
3.  t -> t * f
4.  t -> f
5.  f -> ( e )
6.  f -> NUM
  • 對起始推導式做閉包操作

先在起始產生式->右邊加上一個.

s -> .e

對.右邊的符號做閉包操作,也就是說如果 . 右邊的符號是一個非終結符,那麼肯定有某個表達式,->左邊是該非終結符,把這些表達式添加進來

s -> . e
e -> . e + t
e -> . t

對新添加進來的推導式反覆重複這個操作,直到所有推導式->右邊是非終結符的那個所在推導式都引入

  • 對引入的產生式進行分區

把 . 右邊擁有相同非終結符的表達式划入一個分區,比如

e -> t .
t -> t . * f

就作為同一個分區。最後把每個分區中的表達式中的 . 右移動一位,形成新的狀態節點

  • 對所有分區節點構建跳轉關係

根據每個節點 . 左邊的符號來判斷輸入什麼字符來跳入該節點

比如, . 左邊的符號是 t, 所以當狀態機處於狀態0時,輸入時 t 時, 跳轉到狀態1。

  • 對所有新生成的節點重複構建

最後對每個新生成的節點進行重複的構建,直到完成所有所有的狀態節點的構建和跳轉

小結

這一篇主要是提了對詞法和語法的分析過程,因為想要結合語言設計和實踐,更詳細的應該去看前面的寫一個編譯器系列

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算法導論

  

一.算法

  非形式地說,算法【algorithm】就是任何定義的計算過程,該過程取某個值或值的集合作為輸入併產生某個值或值的集合作為輸出。這樣算法就是把輸入轉換成輸出的計算步驟的一個序列。

  我們也可以把算法看成是用於求解計算問題的工具。一般來說,問題陳述說明了期望的輸入/輸出關係。算法則描述一個特定的計算過程來實現該輸入/輸出關係。例如,我們可能需要把一個數列進行升序排序。實際上,這個問題經常出現,並且為引入許多標準的設計技術和分析工具提供了足夠的理由。

  輸入:n個數的一個序列(a1,a2,…,an)

  輸出:輸入序列的一個排序(a`1,a`2,…,a`n)

  例如,給定輸入序列(6,3,1,2,8,5),排序算法將返回序列(1,2,3,5,6,8)作為輸出。這樣的輸入序列稱為排序問題的一個實例。一般來說,問題實例由計算該問題解所必需的【滿足問題陳述中的各種約束】輸入組成。

  因為許多程序使用排序作為中間步驟,所以排序是計算機科學中的一個基本操作。因此,已有許多好的排序算法供我們任意使用。對於給定應用,哪個算法最好依賴於一下因素:將要被排序的項數、這些項已被稍微排序的程度、關於項值的可能限制、計算機的體繫結構、以及使用的存儲設備的種類【內存、磁盤或磁帶】。

  若對每個輸入實例算法都以正確的輸出結束,則稱該算法是正確的,並稱正確的算法解決了給定的計算問題。不正確的算法對某些輸入實例可能根本不停止,也可能以不正確的方式結束。與人們期望的相反,不正確的算法只要其錯誤率是可控的,有時還是有用的。例如:在研究大素數算法時,將會是一個具有可控錯誤率的算法。

  算法可以用英文說明,也可以說明成計算機程序,甚至說明成硬件設計。唯一的要求是這個說明必須準確描述所要遵循的計算過程。

二.算法解決那些問題

  排序絕不是已開發算法的唯一計算問題,實際上,算法的實際應用是無處不在的,例如:

  

  1.人類基因工程

    識別人類DNA中所有10萬個基因,確定構成人類DNA的30億個化學基對的序列。

  2.互聯網搜索

    互聯網使得全世界的人都能快速地訪問與檢索大量信息。藉助於一些聰明的算法,互聯網上的網站能夠管理和處理這些海量數據。

  3.电子商務

    电子商務使得貨物能夠以电子方式洽談與交換,並且依賴於信用卡號、密碼和銀行結單這類個人信息的保密性。

  4.製造業、廣告推送等等

  5.A/B兩點的最短路徑

  6.最長公共子序列

  7.工廠流水線設計等等

  雖然這些問題的列表還未窮盡,但是它們卻展示了許多有趣的算法問題所共有的兩個特徵:

    1.存在許多候選解,但絕大多數候選解都沒有解決手頭上的問題。尋找一個真正的解或一個最好的解可能是一個很大的挑戰。

    2.存在實際應用。例如,最短路徑問題就是一個很常見的例子。地圖導航、貨物運輸、網絡路由等等

三.數據結構

  數據結構是一種存儲和組織數據的方式,旨在便於訪問和修改。沒有一種單一的數據結構對所有用途都有效,所有重要的是知道不同數據結構的優點和局限。

四.技術

  

  雖然你可能掌握了很多的算法,但是也許某一天你會遇到這樣一個問題,你一時無法找到一個你所知曉或搜索到的算法來解決它。那麼你需要知道如何自己設計與分析一個算法,並且可以去證明及測試它的效率。

五.并行性

  我們或許可以指望處理器時鐘速度能以某個持續的比率增加多年。然而物理的限制對不斷提高的時鐘速度給出了一個限制:因為功率密度隨着時鐘速度超線性增長,一旦時鐘速度變的足夠快,芯片就有融化的危險。因此,為了每秒執行更多的計算,芯片被設計成包含不止一個核心,不同核心之間可以并行執行。因此,為了算法從多核計算機中獲得最佳性能,設計算法時必須考慮并行性。

六.算法無處不在

  

  我們應該像計算機硬件一樣把算法看成一種技術。整個系統的性能不但依賴於選擇快速的硬件而且還依賴於選擇有效的算法。可能你會想,我只是開發一個簡單的WEB程序,只有html和css,那麼抱歉,其中還是設計了不少算法,其中,圖形界面的渲染依賴了算法,WEB程序依賴互聯網,網絡中的路由高度依賴路由算法。程序需要中有需要編譯的代碼沒?編譯器也廣泛使用算法。因此,算法時當前計算機中使用的大多數計算的核心。

  進一步說,隨着計算機能力的不斷增強,我們使用計算機來解決比之前更大的問題,因此,在面對海量的數據時,算法的優劣就顯得尤為重要。

  是否具有算法知識與技術的堅實基礎是區分真正熟練的程序員與初學者的一個特徵。使用現代計算技術,如果你對算法懂得不多,你也可以完成一些任務,但是,如果有一個好的算法背景,那麼你可以做的事情就會多得多。

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SpringBoot系列之切換log4j日誌框架

SpringBoot系列之使用切換log4j日誌框架

ok,在pom文件右鍵->Diagrams->show Dependencies….,如圖,找到spring-boot-starter-logging,可以看到SpringBoot的日誌實現默認依賴與logback,ok,如果你對這些知識不是很理解的,建議先看我Springboot專欄的日誌系列博客:

本博客要實現的是切換默認日誌框架為log4j,當然是不建議這樣做的,因為log4j有性能問題,所以其作者才開發了logback,不過作為學習的話,還是可以學一下怎麼切換Springboot默認的日誌框架

先去拿一張圖:圖示,切換日誌框架,為了避免衝突,一般都是先排除日誌框架的實現jar,然後再將之前博客提到的偷梁換柱jar,比如log4j-to-slf4j.jar等等先排除,然後再引入對應的日誌實現jar,如圖所示的slf4j-log4j12.jar,因為本博客並非入門教程,所以學習之前請先參考我之前Springboot日誌方面的博客,再來學習

ok,基於slf4j官方提供的知識,我們就可以實踐了,首先選中logback-classic.jar(logback實現jar)、log4j-to-slf4j.jar(將log4j API強制切換回slf4j的偷梁換柱jar),然後右鍵,選擇exclusion

ok,再次打開pom文件,可以看到idea自動幫我們exclusion一些jar了

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>logback-classic</artifactId>
                    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                        <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
                    <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

ok,避免日誌衝突,exclusion了logback的實現jar和偷梁換柱的log4j-to-slf4j之後,我們還需要引入log4j的實現jar

<dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        </dependency>

ok,這是slf4j官網的說法,但是我發現在一些舊的版本SpringBoot是有提供spring-boot-starter-log4j這個場景啟動器的,所以我們可以更簡便的做log4j引入

直接exclusion spring-boot-starter-logging:

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

然後直接引入log4j的場景啟動器,建議加上版本,因為有些版本並沒有提供log4j配置,本博客是換回1.5.7才支持的,2.2.1的版本仲裁都沒提供對應版本的

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j</artifactId>
            <version>1.3.8.RELEASE</version>
        </dependency>

ok,然後在resources直接丟log4j.properties

# LOG4J rootCategory config
log4j.rootCategory=INFO, stdout, file
# LOG4J console config
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

# root日誌輸出
log4j.appender.file=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.file.file=logs/springboot.log
log4j.appender.file.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} %5p %c{1}:%L - %m%n

啟動SpringBoot日誌:

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人臉識別技術原理與工程實踐(10個月人臉識別領域實戰總結)

1人臉識別應用場景(驗證)

我們先來看看人臉識別的幾個應用。第一個是蘋果的FACE ID,自從蘋果推出FaceID后,業界對人臉識別的應用好像信心大增,各種人臉識別的應用從此開始“野蠻生長”。

事實上,人臉識別技術在很多場景的應用確實可以提升認證效率,同時提升用戶體驗。前兩年,很多機場安檢都開始用上了人臉驗證;今年4月,很多一、二線城市的火車站也開通了“刷臉進站”的功能;北京的一些酒店開始使用人臉識別技術來做身份驗證。

 

2 人臉識別應用場景(識別)

我們再來看看幾個場景。

 

第一個是刷臉的自動售貨機。當我第一次看到這個機器的時候就有個疑問:”現在人臉識別算法已經做到萬無一失了嗎,認錯人,扣錯錢怎麼辦?”,後來才發現,其實關鍵不在於算法,產品設計才是最重要的。用過這個售貨機的人可能知道,第一次使用的時候,要求輸入手機號的后四位,這個看似簡單的產品設計,可以讓自動售貨機的誤識別率降低到億分之一,這樣底概率的條件下,誤識別帶來的損失完全可以忽略。同時這款自動售貨機還會提醒你,你的消費行為會綁定“芝麻信用”,想想有幾個人會為了一瓶“可樂”去影響自己的徵信記錄呢?

第二個是刷臉買咖啡,進入咖啡店后,在你選好喝什麼咖啡前,系統已經識別出站在點單台前的用戶是誰,並做好點單準備;

第三個是在人臉門禁系統。小夥伴們再已不用擔心忘記帶工卡了。人臉門禁對識別速度和準確度的要求是相對較高的,設備掛在門的側面牆也會影響體驗,增加產品設計和開發的難度。

 

3 “人臉驗證”還是“人臉識別”?

其實,前面兩頁的場景是有些區別的,不知道大家看出來了沒有。

第一個的場景,用戶實際提供了兩個信息,一是用戶的證件信息,比如身份證號碼,或APP賬號;另一個信息是用戶的現場照片;這類場景的目標實際上是:讓人臉識別系統驗證現場照片是否是證件所宣稱的那個人。我們把這類場景叫着“人臉驗證”

第二個的場景,用戶實際只提供的現場照片,需要人臉識別系統判斷照片上的人是誰。我們把這類場景叫着“人臉識別”

“人臉驗證”拿現場人臉跟用戶所宣稱的人臉做1比1的比較,而“人臉識別”是拿現場人臉跟後台註冊人臉庫中的所有人臉比較,是1比N的搜索。可以看出,兩種場景的技術原理一致,但是難度不同,第二頁場景的難度普遍比第一頁高得多。

 

4 人臉識別原理

計算機是怎麼識別人臉的呢?如果我們大家是人臉識別系統的設計者,我們應用怎樣來設計這個系統?

“把人臉區域從圖片中摳出來,然後拿摳出來的人臉跟事先註冊的人臉進行比較”,沒錯,就是這樣,說起來簡單,做又是另外一回事了,這裏又有兩個新的問題:

一是,“怎樣判斷圖片中是有沒有人臉?”,“怎樣知道人臉在圖片中的具體位置呢”,這是人臉檢測要解決的問題,人臉檢測告訴我們圖像中是否有人臉以及人臉的具體位置坐標。

二是,“我們怎樣比較兩個人臉是不是同一個人呢?”,一個像素一個像素比較嗎?光照,表情不一致,人臉偏轉都將導致該方法不可行。”人是怎樣判斷兩種照片中的人臉是不是同一個人的呢?”,我們是不是通過比較兩種照片上的人,是不是高鼻樑、大眼睛、瓜子臉這樣的面部特徵來做判斷的呢? 

我們來看一下計算機人臉識別的流程,首先是獲取輸入圖像,然後檢測圖像中是否有人臉,人臉的具體位置,然後判斷圖像的質量,比如圖像是否模糊,光照度是否足夠,然後檢測人臉偏轉的角度,旋轉人臉到一個正臉位置,再然後提取人臉特徵,比對人臉特徵,最後輸出識別結果。其中圖像質量檢測和人臉對齊這兩步是可選的步驟,根據具體應用場景來決定。

 

5 人臉檢測-經典方法

我們來看看經典的人臉檢測方法。

OpenCV和Dlib是兩個常用的算法庫。

OpenCV 中使用Haar Cascade來做人臉檢測,其實Haar Cascade可以檢測任何對象,比如人臉和臉上眼睛的位置。

DLIB中是使用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG),即通過計算圖像局部區域的梯度方向直方圖來提取特徵,這種方法的本質在於梯度的統計信息,而梯度主要存在於邊緣的地方。

OpenCV和DLIB各自也有他們自己的基於深度學習的人臉檢測方法,使用起來非常簡單。從這幾種方法都可以做到CPU實時或GPU實時;經典的檢測方法對正臉的檢測效果比較好,深度學習的方法適應性更強,可以檢測各種角度的人臉

 

6 MTCNN人臉檢測

2016年提出來的MTCNN算法是目前公認比較好的人臉檢測算法是(Multi-task Cascaded Convolutional Networks),可以同時實現face detection和alignment,也就是人臉檢測和對齊。

這裏的對齊指的是檢測人臉眼睛、鼻子、嘴巴輪廓關鍵點LandMark。

MTCNN算法主要包含三個子網絡:P-Net (Proposal Network)、 R-Net(Refine Network)、O-Net(Output Network),這3個網絡按照由粗到細的方式處理輸入照片,每個網絡有3條支路用來分別做人臉分類、人臉框的回歸和人臉關鍵點定位

左上角,最開始對在多個尺度上對圖像做了resize,構成了圖像金字塔,然後這些不同尺度的圖像作為P、P、O網絡的輸入進行訓練,目的是為了可以檢測不同尺度的人臉

P-Net主要用來生成候選人臉框。 R-Net主要用來去除大量的非人臉框。O-Net和R-Net有點像,在R-NET基礎上增加了landmark位置的回歸,最終輸出包含一個或多個人臉框的位置信息和關鍵點信息

 

7 人臉特徵提取-經典方法

接下來,我們來看一下人臉特徵提取。經典的人臉特徵提取方法有EigenFace和FisherFace兩種。

EigenFace的思想是把人臉從像素空間變換到另一個空間,在另一個空間中做相似性的計算。EigenFace的空間變換方法是主成分分析PCA。這個方法90年代開始應用於人臉識別,因為主成分有人臉的形狀,所以也稱為“特徵臉”。

FisherFace是一種基於線性判別分析LDA(全稱Linear  Discriminant Analysis,)的人臉特徵提取算法, LDA和PCA都是利用特徵值排序找到主元的過程。LDA強調的是不同人臉的差異而不是照明條件、人臉表情和方向的變化。所以,Fisherface對人臉光照、人臉姿態變化的影響更不敏感。

 

8 人臉特徵提取-深度學習法

我們再來看看深度學習法。

利用神經網絡學習高度抽象的人臉特徵,然後將特徵表示為特徵向量,通過比較特徵向量之間的歐式距離來判定兩張照片是否是同一個人

 

9人臉特徵提取-深度學習法

總體思路是把人臉識別人物當分類任務來訓練,通過在損失函數上施加約束,讓相同的人的照片提取的特徵距離盡可能近,不是同一個人的照片的提取的特徵距離盡可能的遠

第一個Logit的地方輸出的是人臉的特徵向量,一般是128維或者512維,浮點向量。這個Logit前面是CNN分類網絡,這個Logit後面的部分是通過在損失函數上施加約束來訓練模型,讓模型區分相同的人和不同的人,後面的部分只需要在訓練階段計算,推理階段是不需要的。

 

10 人臉特徵提取-Metric Learning

基於深度學習的人臉特徵提取方法主要有兩類,一類Metric Learning,另一個是Additive Margin,這兩類方法的底層原理都是一樣的,就是“通過訓練網絡,讓相同人的特徵距離盡可能近,不同人的特徵距離盡可能的遠”。

孿生網絡和Triplet都屬於 Metric Learning這類方法。左邊孿生網絡顧名思義,就是有兩個網絡,一個網絡訓練讓相同的人之間的距離盡可能的近,另一個網絡讓不同人之間的距離盡可能遠。

右邊Triplet網絡是對孿生網絡的改進,將樣本組織為錨點、正樣本、負樣本的元組,通過訓練網絡讓錨點與正樣本之間的距離盡可能的近,錨點與負樣本之間的距離盡可能的遠,並且至少遠於一個閥值阿爾法。

 

11 人臉特徵提取-Additive Margin

Additive Margin這類方法主要是在分類模型的基礎,通過控制損失函數來達到“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”的目標。

前面介紹的Metric Learning的方法最大的問題在於:需要重新組織樣本,模型最終能否收斂很大程度上取決於採樣是不是合理。基於Additive Margin的方法則不需要這一步,完全將人臉特徵提取當做分類任務來訓練,參數的設置也不需要太多trick,Additive Margin的方法大都是在損失函數上做文章。

最近幾年,這個類方法研究的比較多,上面這個圖中的softmax,Sphereface,Cosface,ArcFace都是Additive Margin方法,可以看出它都是通過改進損失函數,來實現“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”這個目標

上面這個圖中,顏色相同的點表示一個人,不同的點表示不同的人,這個圖的展示比較形象,可以看出最後一個超球體的效果非常不錯

Additive Margin正在成為主流, InsightFace也屬於這一類,損失函數正是這個ArcFace。

大家可用思考一下,為什麼分類方法不能直接用於人臉識別?這裏不做詳細討論了。

 

12 人臉特徵提取-效果評估

我們再來看一下怎樣評估人臉特徵提取算法的效果。

主要是通過召回率和虛警率兩個指標來衡量。應用場景不同,這個兩個指標的設置也不同,一般情況下,在實踐中我們都要求在虛警率小於某個值(比如萬分之一)的條件下,召回率達到某個值(比如99%)。很多產品宣稱的識別準確率達到多少多少,很大可能是在公開數據集比如LFW上的測試結果。

公開的訓練數據集比較推薦的有:MS1MV2,這個數據集微軟前段事件已經宣布撤回不再提供下載,這個數據集大概有85000個不同的人的380萬張照片。另一個數據集是GLINT_ASIA,有9萬多人的280萬張照片。

 

13 工程實踐的挑戰及經驗分享

很多人都認為人臉識別應用,算法包打天下,事實並非如此,即使是最好的識別算法也扛不住像圖像質量差。圖像質量差、姿勢變化、面部形狀/紋理隨着時間推移的變化、遮擋這些問題,是我們在工程實踐中面臨的挑戰。

當然,大多數問題工程上我們有應對方法。比如圖像模糊,光照不足,我們可以先檢測圖像是否模糊,關照是否不足,質量不過關,就不把圖像送給識別算法。

再比如,用他人照片或視頻來欺騙人臉識別系統,目前已經有多種活體檢測方法來檢測並防止這種情況。

經過一段時間在人臉識別領域的摸爬滾打,個人認為影響用戶體驗的關鍵因素是識別快、識別准,識別快主要靠產品設計,識別准主要靠算法

拿人臉門禁來舉個例子,產品設計上可以在前端採集照片的時候過濾掉模糊、無人臉的照片,避免無效識別,同時前端在採集照片的時候,可以同時採集多張併發傳給後台,做併發識別,這些方法都可以大大提升識別通過的速度,提升用戶體驗。

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.Net Core讀取Json配置文件

前言:在與傳統的asp.net MVC項目相比,.net core項目在項目目錄的文件結構上和功能上與前者都有很大的區別。例如:在.net core中使用Startup.cs取代Global.asax文件用於加載應用程序的配置和各種啟動項。appsettings.json取代web.config文件用於存儲應用程序所需的配置參數等等。。。

OK!步入正題,下面來說一下如何讀取Json配置文件中的參數。

第一種:使用IConfiguration接口

我們先在appsettings.json中配置好數據庫連接字符串,然後讀取它

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

 

 

 在控制器中注入IConfiguration接口

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;

namespace Read.json.Controllers
{
    [ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;
        public ReadController(IConfiguration configuration)
        {
            _configuration = configuration;
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
//讀參
string conn = _configuration["Connection:dbContent"]; return ""; } } }

 

 當然也可以讀取數組形式的json,一樣的先在appsettings.json中寫好配置參數,如下:

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

比如我們想讀取test1

  string commodity_test1 = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];

 

 第二種:使用IOptions<T>來讀取json配置文件

先把NuGet包導進項目:Microsoft.Extensions.Options.ConfigurationExtensions

 

 

首先在appsettings.json中添加節點如下

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*",

  //==============================
  "Information": {
    "school": {
      "Introduce": {
        "Name": "實驗小學",
        "Class": "中班",
        "Number": "15人"
      },
      "Region": {
        "Province": "湖北",
        "City": "武漢",
        "Area": "洪山區"
      },
      "Detailed_address": [
        {
          "Address": "佳園路207號"
        }
      ]
    }
  }
  //==============================
}

 

然和再建立一個與這個節點”相同”的類

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Information
    {
        public School school { get; set; }
    }
    public class School
    {
        public Introduce Introduce { get; set; }

        public Region Region { get; set; }

        public List<Detailed_address> data { get; set; }

    }
    public class Introduce
    {
        public string Name { get; set; }
        public string Class { get; set; }
        public string Number { get; set; }
    }

    public class Region
    {
        public string Province { get; set; }
        public string City { get; set; }
        public string Area { get; set; }
    }
    public class Detailed_address
    {
        public string Address { get; set; }
    }
}

 

在Startup中添加如下代碼

            #region 服務註冊,在控制器中通過注入的形式使用
            services.AddOptions();
            services.Configure<Information>(Configuration.GetSection("Information"));
            #endregion

 

 控制器中使用:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Options;

namespace Read.json.Controllers
{
    [Route("api/[controller]/[action]")]
    [ApiController]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;

        readonly Information _Information;

        readonly IOptions<Information> _options;
        public ReadController(IConfiguration configuration,
                              Information Information,
                              IOptions<Information> options)
        {
            _configuration = configuration;
            _Information = Information;
            _options = options;
        }

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadInformation()
        {
            string Address = _options.Value.school.Region.Province + "-" +
                             _options.Value.school.Region.City + "-" +
                             _options.Value.school.Region.Area + "-" +
                             _options.Value.school.Detailed_address[0].Address + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Name + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Class + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Number;
            return Json(Address);
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
            string conn = _configuration["Connection:dbContent"];
            string commodity = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];
            return "";
        }

    }
}

 

 

 

 

第三種:這種應該比較常見,任意讀取自定義的json文件

首先建立一個json文件

{
  "system_version": {
    "Edition": ".Net Core 3.0",
    "Project_Name": "Read.json"
  }
}

 

 

 再建一個類,封裝一個方法

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Json_File
    {
        public IConfigurationRoot Read_Json_File()
        {
            //這句代碼會讀取read_json.json中的內容
            return new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("read_json.json")
                                             .Build();

        }

    }
}

 

 

 在控制器中調用:

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadSystemVersion()
        {
            var configuration = _json_File.Read_Json_File();
            string system = "使用的是" + configuration["system_version:Edition"] + "的版本" + "," +
                            "項目名稱是" + configuration["system_version:Project_Name"];
            return Json(new
            {
                data = system
            });
        }

 

 

 

 

Demo地址:Func<Address,Project> func = (address) => git clone address;
var project = func("https://github.com/Davenever/Read_Json.git");

 

 

 

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dbstructsync -mysql表、字段、索引差異解析工具(原創)

最近寫了一個工具(比較兩套測試環境mysql數據庫中表、表字段、索引的差異,基於python)通過文章簡單介紹下工具的相關內容

  1. 工具名稱
  2. 主要功能
  3. 具體使用方法
  4. 部分實現代碼
  5. 後續

一、工具名稱:

dbstructsync (python庫)

二、主要功能:

比較兩套環境中mysql指定庫中表、表字段及索引的差異,返回同步的sql ,裡面包含建表,修改索引,修改字段的sql .

A環境的數據庫db 作為sourcedb, B環境的數據庫db targetdb ,程序邏輯比較的是 sourcedb 與targetdb 的差異,然後返回一個list的數據類型 

list中包含新建表sql,修改、增加字段sql, 刪除、新增索引sql 

現在總共有3個版本,0.0.1 和0.0.2 存在一定的bug, 所以請使用最新的0.0.3版本

 

 

其他說明:由於是剛完成不久的程序,所以暫時不對最終結果sql進行執行,避免對使用過程中產生不好的影響,這個版本大家可以通過python 自行選擇需要執行哪些操作;隨着之後程序的逐步深入修改和演變,會將執行sql這一步也都加進去

同時也會優化使用方式,讓使用這個工具的小夥伴更容易操作

三、具體使用方法:

1、 pip install  -i https://pypi.python.org/pypi  dbstructsync   

在代碼里引入使用,

from DbStructSync import cli 

result=cli.db_sync(sourcedb, targetdb) 
#sourcedb,targetdb是兩個dict的參數,具體參數看下面
# 這裏得到的    result = ['use 庫;', 
#             'CREATE TABLE `test_async` (\n  `test_async` #varchar(30) NOT NULL,\n  `aa` varchar(400) DEFAULT NULL,\n  #PRIMARY KEY (`test_async`)\n) ENGINE=InnoDB DEFAULT #CHARSET=utf8;',
#             'drop index `index_chaxx` on chanxx_auto_puxx_conf;',
#             'create index `index_chaxx` on #chanxx_auto_puxx_conf(`channel_nxx`,`channel_prxx`) USING #BTREE;']
#result 中包含  use 庫;
#              如果有少的表,會有 create table的數據; 如果有不同的索引,會#存在drop index 和create index的sql;
#              如果有不同的字段,會有alter table的sql ;
#只需要對這個結果,再通過pymysql的一些數據庫操作就可以保證 sourcedb #的內容與taragetdb一致。

2、同時還支持命令行操作,代碼寫入到x.py代碼中

result = cli.db_sync_commandline()
python x.py --source  host=10.1.1.x,port=3306,user=root,passwd=root,db=investx --target host=10.1.1.x,port=3306,user=root,passwd=root,db=investx

 

命令行中  –source  key=value;key2=value2;key3=value3  –target key=value;key2=value2;key3=value3

–source, –target 是兩給必輸的參數,後續的值會作為一個dict類型傳入程序。 –source是源庫的信息, –target是目標庫的信息

還包括其他幾個命令參數 –only-index , –only-fields ; –only-index 只比較索引差異, –only-fields 只比較字段差異, 非必填,默認都為False 

四、部分實現代碼:

 

def diff_tables(sourcetable, targettable):
    '''

    :param sourcetable:  源數據庫的表名列表
    :param targettable:  目的數據庫的表名列表
    :return: 返回dict,包含三種結果,源庫多的表,目標庫多的表,相同的表
    '''
    logger.info('開始比較兩個庫中表的差異,源庫表{},目標庫表{}'.format(sourcetable, targettable))
    table_result={}
    if not isinstance(sourcetable, list) or not isinstance(targettable, list):
         raise  TypeError('sourcetable , targettable的類型不是list')
    source_diff = set(sourcetable) - set(targettable)
    target_diff = set(targettable) - set(sourcetable)
    same_tables = set(sourcetable)& set(targettable)
    table_result['source'] = source_diff
    table_result['target'] = target_diff
    table_result['same'] = same_tables
    logger.info('兩個庫中表的差異結果{}'.format(table_result))
    return  table_result
 

def  diff_indexs_fields(sourcesql, targetsql, type=1):
    '''
    :param sourcesql: 源數據庫表的創建sql
    :param targetsql: 目標數據表的創建sql
    :return: 記錄下索引不一致的地方
    '''
    result = {}
    logger.info('解析語句中的索引字段,並進行比較索引')
    sourcesql = parse_str(sourcesql)  # 從括號中提取需要的內容
    #logger.info('從括號中提取出來的信息數據{}'.format(sourcesql))
    sourcesql = lists2str(sourcesql)  #將list轉換為str,並對數據的空格數據進行處理
    logger.info('解析完的數據的信息{}'.format(sourcesql))
    sourcesql = sourcesql.split('\n') #將str按照'\\n'進行分割
    logger.info('解析完數據之後的信息{}'.format(sourcesql))
    targetsql = parse_str(targetsql)
    targetsql = lists2str(targetsql)
    targetsql = targetsql.split('\n')
    if type ==1:
        source_index = parse_fields(sourcesql,type)
        target_index = parse_fields(targetsql,type)

        result= compare_indexs_field(source_index, target_index, type)
    elif type ==2:
        source_field_sql = parse_fields(sourcesql, type)
        target_field_sql = parse_fields(targetsql, type)
        result = compare_indexs_field(source_field_sql, target_field_sql, type)
    return  result

def dict2sql(dict_str):
    '''
    將解析完成的數據轉換為對應的可執行sql
    :param dict_str:
    :return:
    '''
    dict_str = copy.deepcopy(dict_str) # 做一個深度copy,可以放心的進行相關數據處理

    if not isinstance(dict_str, dict):
        raise  TypeError('調用方法{}參數不是dict類型,請確認'.format('dict2sql'))
    #獲取db名字
    for key ,value in dict_str.items():
        dbname = key
        logger.info('數據庫名{}'.format(dbname))
        for table, table_desc  in  value.get('source').items():
               if table =='create_table':
                   #create_table_sql = lists2str(table_desc)
                   dict_str[dbname]['source'][table] = table_desc
                   #其他的都是table的名字
                   logger.info('數據庫的修改語句:{}'.format(table_desc))
               else:
                  logger.info('對於索引和字段的解析原始數據{}'.format(table_desc))
                  if table_desc.get('index'):
                      create_index_sql_lists=[]
                      #create_index_sql_lists.append('use {};'.format(dbname))
                      index_lists= (table_desc.get('index'))
                      result_index= parse_comma_split(str(index_lists)[1:-1])
                      for i in result_index:
                           if i.strip().startswith('\'KEY'):
                               #print(i.strip())
                               index_values = parse_space_split(i.strip())
                               drop_index_sql= 'drop index {} on {}'.format(index_values[1],table )
                               if len(index_values)<=3:
                                  create_index_sql='create index {} on {}{} '.format(index_values[1], table, index_values[2])
                               else:
                                  create_index_sql='create index {} on {}{} {}'.format(index_values[1], table, index_values[2], ' '.join(index_values[3:]))
                               create_index_sql_lists.append(drop_index_sql)
                               create_index_sql_lists.append(create_index_sql)

                           if i.strip().startswith('\'UNIQUE KEY'):
                                 index_values = parse_space_split(i.strip())
                                 drop_index_sql = 'drop index {} on {}'.format(index_values[2], table)
                                 if len(index_values) <= 4:
                                     create_index_sql = 'create unique index {} on {}{} '.format(index_values[2], table,
                                                                                          index_values[3])
                                 else:
                                     create_index_sql = 'create unique index {} on {}{} {}'.format(index_values[2], table,
                                                                                               index_values[3],
                                                                                               ' '.join(index_values[4:]),
                                                                                               )
                                 create_index_sql_lists.append(drop_index_sql)
                                 create_index_sql_lists.append(create_index_sql)
                      logger.info('表{}解析出來的索引的修改sql{}'.format(table, create_index_sql_lists))
                      dict_str[dbname]['source'][table]['index'] = create_index_sql_lists
                  if table_desc.get('fields'):
                      create_fields_sql_lists=[]
                      #create_fields_sql_lists.append('use {};'.format(dbname))
                      modify_field_sqls = table_desc.get('fields').get('modify',None)
                      create_field_sqls=table_desc.get('fields').get('lose',None)

                      if modify_field_sqls:
                           for modify_field_sql in modify_field_sqls:
                               sql_indexs = parse_space_split(str(modify_field_sql)[0:-1])
                               #print(sql_indexs)
                               alter_fields_sql='alter table {} modify column {} {} {}'.format(table, sql_indexs[0],sql_indexs[1],' '.join(sql_indexs[2:]))
                               create_fields_sql_lists.append(alter_fields_sql)
                      if create_field_sqls:
                           for  create_field_sql in create_field_sqls:
                                sql_indexs = parse_space_split(str(create_field_sql)[0:-1])
                                create_fields_sql='alter table {} add column {} {}'.format(table, sql_indexs[0],' '.join(sql_indexs[2:]))
                                create_fields_sql_lists.append(create_fields_sql)
                      logger.info('表{}解析出來的字段的修改sql{}'.format(table,create_fields_sql_lists))
                      dict_str[dbname]['source'][table]['fields'] = create_fields_sql_lists

    return  dict_str  # 返回給一個全部是可執行sql的dict

五、後續:

1、對使用過程中遇到對bug進行修復

2、對代碼進行優化

3、增加其他相關功能,讓工具越來越好用

4、希望使用的小夥伴多提意見,未來成為一個好用的小工具

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SpringBoot 正式環境必不可少的外部化配置

前言

中有讀者反應:

部署后運維很不方便,比較修改一個 IP 配置,需要重新打包。

這一點我是深有體會,17 年自學,並很大膽的直接在生產環境用的時候,我都是讓產品經理(此時他充當我們的運維,嘿嘿)用壓縮軟件打開 jar,然後複製出配置,修改完之後再替換回去。為什麼我這麼大膽,因為當時才入行一年,而且覺得有架構師兜底,我就奔放了。你是不知道,當時負責這個項目的開發(c#開發)一開始不想用 SpringBoot 的。

不過如今看到這個問題,我有點震驚,都 9102 年了,竟然還擔心這樣的問題。我想說,哥們,這真的不是事兒。SpringBoot 早就提供了方法來解決這個問題。

SpringBoot 生產特性

SpringBoot 有很多生產特性,可以在生產環境中使用時更加方便。其中外部化配置基本都會用到。

Spring Boot 允許外部化配置,以便相同的應用在不同的環境中工作。
屬性值可以在 Spring 環境中使用 @Value 或 @ConfigurationProperties 使用。

此次參考的版本是 SpringBoot-2.2.0.RELEASE

優先級

外部化配置的優先級順序如下:

  1. Devtools 全局配置:當 devtools 啟用時,$HOME/.config/spring-boot
  2. 測試類中的 @TestPropertySource
  3. 測試中的 properties 屬性:在 @SpringBootTest 和 用來測試特定片段的測試註解
  4. 命令行參數
  5. SPRING_APPLICATION_JSON 中的屬性:內嵌在環境變量或系統屬性中的 JSON
  6. ServletConfig 初始化參數
  7. ServletContext 初始化參數
  8. java:comp/env 中的 JNDI 屬性
  9. Java 系統屬性:System.getProperties()
  10. 操作系統環境變量
  11. 隨機值(RandomValuePropertySource):random.*屬性
  12. jar 包的指定 profile 配置文件:application-{profile}.properties
  13. jar 包的指定 profile 配置文件:application-{profile}.properties
  14. jar 包的默認配置文件:application.properties
  15. jar 包的默認配置文件:application.properties
  16. 代碼內的 @PropertySource註解:用於 @Configuration 類上
  17. 默認屬性:通過設置 SpringApplication.setDefaultProperties 指定

注意:以上用 properties 文件的地方也可用 yml文件

配置隨機值

my.uuid=${random.uuid}

命令行屬性

java -jar -Ddemo=vm demo.jar --demo=arg
  • -Dxxx 為 vm 參數,在代碼中通過 System#getProperty 獲取
  • –xxx 為 spring 命令行參數,通過 Environment#getProperty 獲取,若通過此方法獲取不到,會獲取 vm 同名參數
  • xxx.jar 之後的參數都是 arg 參數,都會在 main 方法中的 arg 數組中獲取到

示例

public static void main(String[] args) {
    ConfigurableApplicationContext context = SpringApplication.run(ArgApplication.class, args);
    LOGGER.info("----------------");
    /* 打印 arg 參數 */
    Arrays.stream(args)
        .forEach(
            arg -> {
              LOGGER.info("arg:{}", arg);
            });
    /* 命令行傳參 demo */
    LOGGER.info("System#getProperty:{}", System.getProperty("demo"));
    LOGGER.info("Environment#getProperty:{}", context.getEnvironment().getProperty("demo"));
}

輸入命令

java -jar -Ddemo=vm arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc --demo=arg

效果如下:

----------------
arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
arg:--demo=arg
System#getProperty:vm
Environment#getProperty:arg

而如果執行命令是:

java -jar -Ddemo=vm arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc

結果如下:

arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
System#getProperty:vm
Environment#getProperty:vm

如果執行命令是:

java -jar arg-0.0.1-SNAPSHOT.jar aaa bbb ccc --demo=arg

結果如下:

arg:aaa
arg:bbb
arg:ccc
arg:--demo=arg
System#getProperty:null
Environment#getProperty:arg

屬性文件

優先級:

  1. file:./config/
  2. file:./
  3. classpath:/config/
  4. classpath:/

如果定義了 spring.config.location,如:classpath:/custom-config/,file:./customr-config/,優先級如下:

  1. file:./custom-config/
  2. classpath:custom-config/

如果指定了 spring.config.additional-location,會先加載 additional 配置 如:spring.config.additional-location=classpath:/custom-config/,file:./customr-config/,優先級如下:

  1. file:./custom-config/
  2. classpath:/custom-config/
  3. file:./config/
  4. file:./
  5. classpath:/config/
  6. classpath:/

指定 profile 的屬性

默認的 profile 是 default,當沒有指定spring.profiles.active 屬性時,默認會加載application-default.properties 文件。指定 profiles 文件的加載順序與上述不指定 profiles 文件的加載一致。指定 profile 文件的屬性始終覆蓋未指定文件的屬性。如:spring.profiles.active=dev,則 application-dev.properties文件內的屬性會覆蓋 application.properties 內的同名屬性。

注意:如果在 spring.config.location 屬性中指定了 文件,則此文件對應的特定 profiles 類文件不起作用。如果想要起作用,在 spring.config.location 中使用 文件夾

佔位符

配置文件中可以引用之前定義的值,如下:

app.name=MyApp
app.description=${app.name} is a Spring Boot application.

可以用此特性創建一些已存在的 Spring Boot 配置的較短、易於使用的變量。如下:

# nacos 配置示例
spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99
# Discovery 配置示例        
nacos:
  plugin:
    namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99

可改為如下配置

spring:
  cloud:
    nacos:
      config:
        server-addr: ${app.server-addr}
        namespace: ${app.namespace}
      discovery:
        server-addr: ${app.server-addr}
        namespace: ${app.namespace}
# Discovery 配置示例        
nacos:
  plugin:
    namespace: ${app.namespace}

app:
  server-addr: 127.0.0.1:8848
  namespace: d9a39d78-xxxxxxxx-ea4f282e9d99

然後在命令行可以直接通過 -Dapp.namespace--app.namespace 來傳參,會方便很多。特別是在多個地方用到同一個屬性的時候。

屬性加密

Spring Boot 不支持屬性加密,但提供鈎子節點修改配置屬性。EnvironmentPostProcessor 接口允許在應用啟動前操作 Environment

yaml

yaml 文件使用的時候非常直觀、方便。而且在 Spring Boot 中做了處理,獲取 yaml 和 properties 文件中的屬性基本是一樣的操作。

一個文件指定多 pfofile

通過 spring.profiles 指示何時使用對應的配置,使用 ---進行配置分隔

# application.yml
server:
  address: 192.168.1.100
---
spring:
  profiles: development
server:
  address: 127.0.0.1
---
spring:
  profiles: production & eu-central
server:
  address: 192.168.1.120

yaml 缺點

@PropertySource 不能加載 yaml 文件,這種情況下只能使用 properties 文件。

在特定 profile 的 yaml 文件中使用多 profile 配置,會有意料之外的情況:

# application-dev.yml
server:
  port: 8000
---
spring:
  profiles: "!test"
  security:
    user:
      password: "secret"

當運行時指定 --spring.profiles.active=dev ,啟用 dev profile,其它的 profile 會忽略。也就是此例中 spring.security.user.password 屬性會失效。

因此,不要在指定 profile 的 yaml 文件中使用多種 profile 配置。

類型安全的屬性配置

JavaBean 屬性綁定

通過 @ConfigurationProperties 註解將屬性(properties、yml 文件、環境變量等)綁定到類對象中。與自動配置類類似。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties{
    private boolean enabled;
    private InetAddress remoteAddress;
    private final Security security = new Security();
    // getter and setter
    public static class Security{
        private String username;
        private String password;
        private List<String> roles = new ArrayList<>(Collections.singleton("USER"));
         // getter and setter
    }
}

這種安排依賴於默認的無參構造器,getter 和 setter 通常是必需的,因為綁定就像 Spring MVC 一樣是通過標準的 Java Beans 屬性描述符進行的。在下列情況下,可省略 setter:

  • Maps:只要被初始化后,getter 必須而 setter 不必須,binder 可以對它們進行修改
  • Collections 和 數組:可以通過索引或逗號分隔的值來設定屬性。後者必須有 setter 方法。建議對於這種情況一直加上 setter。如果初始化了一個 Collection,確保它不是不可變類型。
  • 如果初始化了嵌套的 POJO 屬性(如上例中的 Security),setter 不是必須的。如果需要 binder 通過其默認構造器動態創建實例,則需要 setter

注意:如果使用 Lombok 生成 getter 和 setter,確保不會生成任何特定的構造器,不然容器會自動使用它來實例化對象。
最後,只有標準 Java Bean 屬性可以這樣綁定屬性,靜態屬性不支持。

構造器綁定

上述示例可以改成如下:

@ConstructorBinding
@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties{
  private final boolean enabled;
  private final InetAddress remoteAddress;
  private final Security security;
  
  public AcmeProperties(boolean enabled, InetAddress remoteAddress, Security security){
      this.enabled = enabled;
      this.remoteAddress = remoteAddress;
      this.security = security;
  }
  // getter and setter
  
  public static class Security{
      private final String username;
      private final String password;
      private final List<String> roles;
      public Security(String username, String password, @DefaultValue("USER") List<String> roles){
          this.username = username;
          this.password = password;
          this.roles = roles;
      }
      // getter and setter
  }
}

@ConstructorBinding 註解表示使用構造函數綁定屬性值。這意味着 binder 將期望找到一個包含待綁定參數的構造器。
@ConstructorBinding 類的嵌套成員也將通過構造函數綁定屬性值。

可以使用 @DefaultValue 指定默認值,轉換服務將字符串值強轉為缺少屬性的目標類型。

要使用構造綁定,類必須允許使用 @EnableConfigurationProperties 或 配置屬性掃描方式。不能對由常規 Spring 機制創建的 bean 使用構造函數綁定。如:@Component Bean、通過@Bean 方法創建的 Bean 或使用@Import 加載的 Bean

如果類中有多個構造器,可以直接將 @ConstructorBinding 註解使用在要綁定的構造器上。

啟用 @ConfigurationProperties 註解類型

Spring Boot 提供了一個基礎設施來綁定這些類型並將它們自動註冊為 bean。
如果應用程序中使用 @SpringBootsApplication,用 @ConfigurationProperties 註解的類將被自動掃描並註冊為 bean。默認情況下,將從聲明此註解的類的包中進行掃描。如果要掃描特定的包,可以對 ·@SpringBootsApplication 註解的類顯式使用 @ConfigurationPropertiescan 註解,如下例所示:

@SpringBootApplication
@ConfigurationPropertiesScan({ "com.example.app", "org.acme.another" })
public class MyApplication {
}

有時,用 @ConfigurationProperties 註釋的類可能不適合掃描,例如,如果正在開發自己的自動配置,在這些情況下,可以在任何@Configuration 類上指定要處理的類型列表,如下例所示:

@Configuration(proxyBeanMethods = false) @EnableConfigurationProperties(AcmeProperties.class)
public class MyConfiguration { }

注意:當使用配置屬性掃描或通過@EnableConfigurationProperties 註冊@ConfigurationProperties bean 時,bean 有一個常規名稱:<prefix>-<fqn>,其中 <prefix>@ConfigurationProperties 註解中指定的環境 key 前綴,<fqn> 是 bean 的完全限定名。如果註解沒有提供任何前綴,則只使用 bean 的完全限定名。
上例中 bean name 是 acme-com.example.AcmeProperties

使用@ConfigurationProperties 註解類型

這種類型的配置在 SpringApplication 外部 YAML 配置中特別適用,如下例所示:

# application.yml

acme:
  remote-address: 192.168.1.1
  security:
    username: admin
    roles:
      - USER
      - ADMIN

@ConfigurationProperties bean 可以像其它 bean 一樣注入使用。如下:

@Service
public class MyService{
    private final AcmeProperties properties;
    
    @Autowired
    public MyService(AcmeProperties properties){
        this.properties = properties;
    }
    
    // ...
}

使用 @ConfigurationProperties 還可以生成元數據文件,IDE 可以使用這些文件提供代碼自動完成功能。

第三方配置

除了可以在 上使用 @ConfigurationProperties 註解,還可以在 public @Bean 方法上使用它。如果要將屬性綁定到不在控制範圍內的第三方組件,那麼這樣做特別有用。

要從 Environment 屬性配置 bean,將 @ConfigurationProperties 添加到其 bean 註冊中,如下例所示:

@ConfigurationProperties(prefix = "another")
@Bean
public AnotherComponent anotherComponent() {
    //... 
}

another 前綴定義的任何 JavaBean 屬性都映射到 AnotherComponent bean 上,映射方式類似於前面的 AcmeProperties 示例。

鬆綁定

Spring Boot 使用一些寬鬆的規則將 Environment 屬性綁定到@ConfigurationProperties bean,因此環境屬性名和 bean 屬性名之間不需要完全匹配。常見的包括短劃線分隔的環境屬性(例如,context-path 綁定到 contextPath)和大寫的環境屬性(例如,PORT 綁定到 port)。

@ConfigurationProperties(prefix="acme.my-project.person")
public class OwnerProperties {
    private String firstName;
    public String getFirstName() {
        return this.firstName;
    }
    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName;
    }
}

對於以上 Java Bean,可以使用以下屬性

注意:註解的前綴值必須是短橫線 (小寫,用-分隔,如:acme.my-project.person)。

放寬每個屬性源的綁定規則

建議:如果可能的話,將屬性存儲為小寫的短橫線格式,例如:my.property-name=acme。

在綁定到 Map 屬性時,如果 key 包含除小寫字母-数字字符或 - 之外的任何內容,則需要使用括號符號,以便保留原始值。如果 key 沒有被[]包圍,則刪除任何不是字母数字或 -的字符。

acme:
  map:
    "[/key1]": value1
    "[/key2]": value2
    /key3: value3

上面的屬性將綁定到 Map 的這些 key 中:/key1/key2key3

合併複雜類型

List

當在多個位置配置 list 時,通過替換(而非添加)整個 list 來覆蓋。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties {
    private final List<MyPojo> list = new ArrayList<>();
    public List<MyPojo> getList() { return this.list;
    }
}
acme:
  list:
    - name: my name
      description: my description
---
spring:
  profiles: dev
acme:
  list:
    - name: my another name

當啟用 dev 配置時,AcmeProperties.list 中值包含一個 MyPojo 對象(name 為my another name),不是添加操作,而是覆蓋操作。

當一個 List 在多個 profiles 中定義時,最高優先級的被使用。

Map

對於 Map 屬性,可以使用從多個屬性源獲取屬性值進行綁定。但是,對於多個源中的同一屬性,將使用優先級最高的屬性。

@ConfigurationProperties("acme")
public class AcmeProperties {
    private final Map<String, MyPojo> map = new HashMap<>();
    public Map<String, MyPojo> getMap() {
    return this.map;
    }
}
acme:
  map:
    key1:
      name: my name 1
      description: my description 1
---
spring:
  profiles: dev
acme:
  map:
    key1:
      name: dev name 1
    key2:
      name: dev name 2
      description: dev description 2

當 dev 配置啟用時,AcmeProperties.map 中包含兩個鍵值對。key1 中 pojo name 為 dev name 1,description 為 my description 1;key2 中 pojo name 為 dev name 2,description 為 dev description 2。

不同屬性源的配置進行了合併

以上合併規則適用於所有的屬性源

屬性轉換

Spring Boot 試圖在綁定到 @ConfigurationProperties bean 時將外部應用程序屬性強轉為正確的類型。如果需要自定義類型轉換,可以提供 ConversionService bean(帶有名為 ConversionService 的 bean)或自定義屬性編輯器(通過 CustomEditorConfigurer bean)或自定義 Converters (使用 bean 定義註解 @ConfigurationPropertiesBinding )。

注意:由於此 bean 在應用程序生命周期的早期被請求,請確保限制 ConversionService 正在使用的依賴項。通常,需要的任何依賴項在創建時都可能未完全初始化。如果自定義的 ConversionService 不需要配置 keys 強轉,並且僅依賴於使用 @ConfigurationPropertiesBinding 限定的自定義轉換器,則可能需要將它重命名。

時間區間轉換

SpringBoot 對錶示持續時間有專門的支持。如果暴露 java.time.Duration 屬性,則可以用以下格式:

  • 常規的 long 表示(除非指定了 @DurationUnit,否則使用毫秒作為默認單位)
  • java.time.Duration 使用的標準 ISO-8601 格式
  • 一種更可讀的格式,其中值和單位是耦合的(例如,10s 表示 10 秒)
@ConfigurationProperties("app.system")
public class AppSystemProperties {

    @DurationUnit(ChronoUnit.SECONDS)
    private Duration sessionTimeout = Duration.ofSeconds(30);

    private Duration readTimeout = Duration.ofMillis(1000);

    public Duration getSessionTimeout() {
        return this.sessionTimeout;
    }

    public void setSessionTimeout(Duration sessionTimeout) {
        this.sessionTimeout = sessionTimeout;
    }

    public Duration getReadTimeout() {
        return this.readTimeout;
    }

    public void setReadTimeout(Duration readTimeout) {
        this.readTimeout = readTimeout;
    }

}

要指定 30 秒的 sessionTimeout,30、PT30S 和 30s 都是等效的。500ms 的 readTimeout 可以用以下任何形式指定:500、PT0.5S 和 500ms。
也可以使用以下任何支持的單位:

  • ns:納秒
  • us:微妙
  • ms:毫秒
  • s:秒
  • m:分
  • h:時
  • d:天

默認的單位是毫秒,可以使用 @DurationUnit 指定

數據 size 轉換

Spring 框架有一個 DataSize 類型,以字節表示大小。如果暴露一個 DataSize 屬性,則可以用以下格式:

  • 常規的 long 表示(除非指定了 @DataSizeUnit,否則使用字節作為默認單位)
  • java.time.Duration 使用的標準 ISO-8601 格式
  • 一種更可讀的格式,其中值和單位是耦合的(例如,10MB 表示 10 兆字節)。
@ConfigurationProperties("app.io")
public class AppIoProperties {

    @DataSizeUnit(DataUnit.MEGABYTES)
    private DataSize bufferSize = DataSize.ofMegabytes(2);

    private DataSize sizeThreshold = DataSize.ofBytes(512);

    public DataSize getBufferSize() {
        return this.bufferSize;
    }

    public void setBufferSize(DataSize bufferSize) {
        this.bufferSize = bufferSize;
    }

    public DataSize getSizeThreshold() {
        return this.sizeThreshold;
    }

    public void setSizeThreshold(DataSize sizeThreshold) {
        this.sizeThreshold = sizeThreshold;
    }

}

要指定 10 兆字節的 bufferSize1010MB 是等效的。256 字節的 sizeThreshold 可以指定為 256256B
也可以使用以下任何支持的單位:
B:字節
KB:千字節
MB:兆字節
GB:千兆字節
TB:兆兆字節

默認的單位是字節,可以使用 @DataSizeUnit 指定

@ConfigurationProperties 校驗

每當對 @ConfigurationProperties 類使用 Spring 的@Validated 註解時,Spring Boot 就會驗證它們。可以直接在配置類上使用 JSR-303 javax.validation 約束註解。必須確保類路徑上有一個兼容的 JSR-303 實現(如:hibernate-validator),然後將約束註解添加到字段中。

@ConfigurationProperties(prefix="acme")
@Validated
public class AcmeProperties {
    @NotNull
    private InetAddress remoteAddress;
    
    // ... getters and setters
}

注意:還可以通過註解@Bean 方法來觸發驗證,該方法使用@Validated 創建配置屬性。

儘管嵌套屬性在綁定時也將被驗證,但最好對關聯字段使用 @Valid。這確保即使找不到嵌套屬性,也會觸發驗證。

@ConfigurationProperties(prefix="acme")
@Validated
public class AcmeProperties {

    @NotNull
    private InetAddress remoteAddress;

    @Valid
    private final Security security = new Security();

    // ... getters and setters

    public static class Security {

        @NotEmpty
        public String username;

        // ... getters and setters

    }

}

還可以通過創建ConfigurationPropertiesValidator bean 來添加自定義 Spring Validator@Bean 方法應該聲明為 static 。配置屬性驗證器是在應用程序生命周期的早期創建的,將@Bean 方法聲明為 static 可以創建 Bean,而無需實例化@configuration 類。這樣做可以避免任何可能由早期實例化引起的問題。

注意:spring-boot-actuator 模塊包含一個端點,該端點暴露所有 @ConfigurationProperties bean。訪問 /actuator/configprops 可獲得相關信息。

@ConfigurationProperties vs. @Value

@Value 註解是一個核心容器特性,它不提供與 @ConfigurationProperties 相同的特性。

如果需要為組件定義了一組配置鍵,建議將它們配置到一個 @ConfigurationProperties 註解的 POJO 中。由於 @Value 不支持鬆綁定,如果需要使用環境變量提供值,則它不是一個好的選項。
雖然可以在 @Value 中編寫 SpEL 表達式,但此類表達式不會從 properties 文件中處理。

使用配置中心

如果項目比較大的話,分成了好幾個 SpringBoot 工程,可以使用某些 SpringCloud 組件,比如:配置中心。配置中心支持一個地方管理所有的配置,有些還可以支持修改配置實時生效而不用重啟應用,真的是很棒棒呢。推薦使用 nacos。如果項目比較小,你用 git 或者指定文件夾來作為配置存放的地方也可以。

怎麼樣?有了這些用法的支持,你還會覺得 Springboot 打成一個 jar 會在部署的時候很不方便嗎?

參考資料

公眾號:逸飛兮(專註於 Java 領域知識的深入學習,從源碼到原理,系統有序的學習)

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妻子賭氣離家七年未歸,丈夫卻重組家庭,婆婆:帶小三回來是對的

小楊和丈夫小胡吵架後,便一氣之下出去打工,丈夫也揚言讓小楊出去了就不要回來。這一過就是七年,小楊一直沒等來丈夫接自己回家,於是決定自己再回到那個和丈夫曾經一起打拚的家看看,結果卻發現已經物是人非了,家裡還有不到一歲的孩子,這些情景讓小楊心痛不已。

而此時婆婆也從屋裡走了出來 ,婆媳倆七年沒見了,這一照面也沒太多寒暄,更多的卻是相互看不順眼。對於這麼多年兒媳沒回家卻不聞不問,婆婆給出的解釋是,當初兒子兒媳就經常鬧架,兒媳一賭氣就出去打工,為此兒子也去接了好幾次。而上一次吵架兒媳依然如此,兒子心也累了,所以乾脆就不接了。而對於家裡的小孩子,婆婆說兒子一年前帶回來一個女人,才生的小孩,但更具體的便不是很清楚。


對於兩口子鬧矛盾,小楊表示都是因為丈夫太花心,在外面總是拈花惹草,以前經常夜不歸宿,打電話也不接,後來也叫婆婆公公來管管,但都沒有效果。而婆婆表示兒子帶小三回來是對的,兒媳在外面七年沒回家,有沒有找男人具體是個什麼情況也不知道。同時婆婆表示,這事還得兒子小胡來處理,不過小胡摔斷了腿,現在在醫院救治。

為了了解事情的情況,小楊去了醫院,一到病房小楊就看到了丈夫和那名女子躺在病床上,對此小胡給出的解釋是以前一起做蛋糕認識的,是生意上的夥伴,對此說法小楊並不接受。小胡表示自己從來沒有趕走過妻子,叫妻子不回來只是吵架的氣話,而讓自己頭痛的是每次吵完架妻子就離家出走外出打工,最開始還接過三四次,最後一次被傷透了心就不願意接了。


而對於婚內出軌這一事也遭到了小胡的否認,他表示自己的家教很嚴,大家只是生意上的合作夥伴。而導致夫妻感情破裂的原因他認為是妻子的蠻橫無理,嫌棄家裡窮,動不動就出去打工,想來就來想走就走,而在他看來,作為妻子就應該待在家相夫教子,這讓他十分不滿。而小楊有另一種說法,並不是自己要出去打工,而是當時財政大權一直都掌握在丈夫手裡,自己也沒怎麼從丈夫手裡拿錢用,就連給孩子買個牛奶的錢都沒有,所以才決定打工

經過長時間的調協,小胡一家還是表示難以放棄已經完整的家庭,不能接受七年未歸的小楊。小楊說雖然她七年沒回家,但也是堅持了七年,等待了七年,以為這些年丈夫能看到自己的付出堅持,重歸於好,沒想到等來的卻是殘酷的現實。目前她決定接受現實,放下之前從一而終的傳統觀念,並且說了一句意味深長的話:「如果當初下定決心不再等候,也許現在會幸福的多吧。」


你怎麼看這件事?小楊和小胡他們這麼做對么?

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劉詩詩預產期將近,吳奇隆為戲當月嫂太有愛 稱:會努力學習!

據媒體報道,吳奇隆許久沒在幕前露面,近期為戲見習當保姆,而老婆劉詩詩預產期就在5月。吳奇隆自劉詩詩懷孕以來一直在照顧著劉詩詩,他帶著妻子玩耍,吃好吃的,陪逛街,努力扮演好一個丈夫的角色。最近,很久沒露面的吳奇隆終於出現在即將上線的《月嫂先生》的採訪中。

被問到拍戲體驗月嫂工作最大的心得是什麼?他沉思了一下,表示「對照顧嬰幼兒事情有比較深的體會。」他說,以前覺得沒有多難,小朋友肚子餓就沖奶粉、換換尿布就這麼簡單,直到拍了之後,發現其實不簡單,「小孩哭要知道為什麼哭?是心情不好?還是要抱抱?」

從曝光的劇照來看,吳奇隆抱著嬰兒的樣子真的很標準。這部戲能夠讓他更好的做好心裡準備,至少他面對新生的孩子時不會手忙腳亂。

當被問自己實際上是否也能勝任照顧小孩的工作時,吳奇隆忍不住大笑稱:「我只能儘力,照顧小朋友確實是要需要花很多時間跟精神,不是哭了就給他奶嘴,沒那麼簡單,我會盡量學習。」

吳奇隆為了陪伴妻子,減少工作,身體在以肉眼可見的速度變胖,不過從這次採訪畫面中可以看出來,吳奇隆瘦了一些,畢竟明星是靠臉和實力吃飯的!

網上一直有傳聞稱劉詩詩的預產期在五月,期待劉詩詩順利生產,讓我們一起祝福這幸福低調的一家吧!

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哥哥走了之後,嫂子在家養胎,半夜起來喝水,看到客廳的人…哭了!

我們一家原本很幸福,可是沒想到厄運降臨。前幾個月,我最親愛的哥哥永遠的離開了我們。留下了已經年老的母親,留下了已經有了身孕的嫂子。令人感動的是,嫂子的娘家來勸她改嫁,不然就做寡婦。母親也勸嫂子重新找一個過,因為嫂子還年輕,當一輩子寡婦太殘忍了,但是只求嫂子能生下我哥唯一的孩子。

但是面對雙方家長勸說的嫂子完全不為所動,她說哥哥是她的初戀,也是今生唯一的戀人,所以她不僅要生下我哥的孩子,還要好好撫養他長大,她不會再嫁人,此生只認我哥。

大家都沒想到嫂子會這麼決絕,在勸說無用之後就尊重了嫂子的選擇。因為哥哥離開了,我和母親為了更好的照顧嫂子,所以我們就搬到我哥的家和嫂子一起住。剛搬過去沒多久,母親就說讓我好好照顧嫂子,我很疑惑母親為什麼要這麼說,但是母親沒再跟我多說一個字。

可是從搬過去的第二天起,我就很少見著母親了,早上起來母親已經不在了,晚上睡覺了母親還沒回來,碰見她只能靠運氣。我不禁有點生氣,哥哥才走沒多久,嫂子也還懷著身孕,母親怎麼能不好好照顧孕婦成天看不見人呢?我也還要讀書,根本不能時時刻刻陪在嫂子身邊,每天只留嫂子一個人在家,遲早悶壞。

我不知道嫂子對母親的行為有沒有生氣,反正我是很生氣的。於是我就和嫂子抱怨了幾句,說母親讓嫂子生下孩子,可是自己卻沒個人影。我明顯也看出嫂子不高興了,但是嫂子還是說可能母親有什麼事情在忙。我說再忙的事情也沒有照顧孕婦重要,嫂子也不再說話。

一晃眼時間就慢慢過去了,嫂子的肚子也很大了,母親依然天不亮出門直到很晚才回來。雖然母親不著調,但是我還是很緊張嫂子的,所以在嫂子肚子很大的時候,我去嫂子房間和嫂子一起睡了,就怕她晚上有事不方便。這天半夜,嫂子想要喝水,我正在起身,聽見客廳傳來一陣異響,嫂子也一下子清醒了。

我們都擔心會不會是進賊了,然後我和嫂子小心翼翼的起床,想要去客廳看看到底是什麼。結果剛把燈打開,就看見母親在換鞋。我連忙跑過去,問母親這是怎麼了。母親沒想到我和嫂子都出來了,一時之間慌了神,最後在我和嫂子的盤問下,母親終於說出了她一直以來都在做什麼。

母親說她只是想賺點錢,能讓嫂子生了孩子好好坐月子,自從我哥走了以後,家裡的勞動力就沒有了,所以她只得一天到處做兼職。我和嫂子聽完後才明白誤會母親了,然後我們對母親說對不起,還以為她不關心嫂子,沒想到母親都這麼大年紀了還出去賺錢。想到這,我和嫂子抱著母親哭了。

雖然未來很難,但是我們三個一定會堅定而又幸福地走下去,好好撫養哥哥的孩子長大成人,好好孝順母親。

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