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本地研发结合套件工具，形成线上、线下链路关联统一的研发组合方式，更精细化地为每一种研发模式都提供最佳的研发部署体验。

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用户从此之后就不再需要通过 Gitlab 的 webhook 触发发布流程，"一键上线" 代表着前端工程体系又进入新的一个阶段。

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借助在线上发布流程时调用 云构建 服务，在整个构建任务的执行流程中，串联起来了 构建器、仓库、用户 三者的业务关系。

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与 云构建 类似，基于 NodeJS 搭建线上资源检查运行环境，通过将检查逻辑也进一步抽象化，同样以 npm 的形式进行承载抽象出 检查器 的概念。

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在用户资源完成所有的前置处理后，再进入到门神系统并行检查任务的执行，在完成例如 资源地址、敏感词、代码注释 等等检查之后，

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通过不同分级的检查结果，反馈用户相应的处理方式。作为上线前资源的最后一道关卡。系统取名 门神 寓意保障每一次的发布资源的上线基本质量和安全。

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前端研发同学在完成本地模块开发后，将模块资源进行发布到线上，在搭建系统中进行页面组装和上下文注入预览后，完成页面级别发布。

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最近在后台，有很多的同学私聊我说，Python和Java.，哪个具有前景呢？今天我们就来简单的讲一下这两者的区别：

我认为C, Java跟Python都是非常成功的语言, 具体选哪种看你的场景.

言归正传,来对比一个Python跟Java.

Python:
优点 :语法简洁优美, 功能强大, 标准库跟第三方库灰常强大, 应用领域非常广: vinta/awesome-python · GitHub(跟PHP形成宣明对比!)

语言方面, 举几个例子:

一切都是对象!!!
类(class本身)/函数/类方法是callable的对象
因为是对象,所以你当然可以传来传去啦. 比如:

class A:
   def __init__(self):
       print "init A"
   def run(self):
       print "run A"threading.Thread(target=A).start() #: 在另一个线程执行A()a = A()threading.Thread(target=a.run).start() #: 在另一个线程执行a.run() ... # 惊呆没有,这是怎么做到的?? 也许你该看看描述符的概念

List表达式(其他好多语言也有,但是我最喜欢python的写法):
把"1023"变成 [1, 2, 3]

[ int(x) for x in "1023" if x != "0" ]
(当前你可以用Lisp风格的: map(int, filter(lambda x: x != "0", "1024")))

对dict也是类似:

adict = {"a":1, "b":2}{k: v*2 for k, v in adict.items() }

yield关键字:
当你需要返回很多东西然后一个一个用的时候, 你可以一次返回一个

def xrange(n):
     i = 0
     while i < n:
         yield i
         i += 1用法:for i in xrange(10):
    print i

装饰器@:
把something_heavy()返回的结果缓存起来(以函数名+args为缓存的键值,只缓存最近使用的10条)

@functool.lru_cache(10)def something_heavy(args):
      #各种耗时操作.....
      pass

运算符重载:
试试numpy, 你会惊呆的, 操作向量/矩阵跟基本类型一样方便

申请阿里云服务时，可以使用2000元阿里云代金券，阿里云官网领取网址：https://dashi.aliyun.com/site/yun/youhui （长期有效）

缺点:

慢
目测python是最慢的脚本语言,比V8上的JS还慢不少. (研究一下描述符,你会发现python调用对象方法的开销好大!)

但是python创始人说了, 一般程序的瓶颈在于20%的代码, 所以你可以把那20%的代码用C重写(而python是胶水语言,用C重写部分代码当然很easy啦)

同时,你可以试试PyPy, 引入了JIT技术

动态类型
有人说: 动态类型写时爽, 重构起来是灾难(原谅我记不得原话..).

阿里云服务器1核2G低至89元/年，阿里云官活动网址：https://dashi.aliyun.com/site/yun/aliyun

对于不写unittest, 不做代码覆盖率测试的人来说, 动态语言当然是危险的, 拼写错误都可能被隐藏, 重构?别捣乱!

python创始人有话说: "如果你认为编译器可以帮你解决所有问题,那你一定干编程没多久" (鄙人深有体会,曾经年少轻狂的我非常鄙视javascript), "不管什么程序,都需要写testcase, 既然要写testcase, 那么动态类型不是问题!"

在此推荐大家两个工具: py.test python-coverage

Java:

优点

用几个词形容一下Java语言: 优美, 严谨, 健壮,不易出错.

当然, 使用也非常的广泛: 常年盘踞编程人员数量排行榜第一名!
各种库也灰常多: akullpp/awesome-java · GitHub
同样的代码, 相比C++(甚至python), Java代码出BUG的概率要小点(当然,写的时候一般会比python长).

Java从语言设计上尽量避免了程序员犯错, 比如自动垃圾回收, 抛弃无符号类型, 安全的枚举, 编译期泛型检查(Java1.5之后加入的泛型,但是只是用来做编译器检查,运行时跟以前一样), 强制的异常处理(遇到异常必须catch或者申明throws) 等等(当然,某些特性python也有.)

Java标准库和好多第三方代码都充斥着浓浓的设计感!!!, 各种设计模式到处可见. 从下面的语句可以看出一点来:

new BufferedInputStream(new FileInputStream(new File("somepath")))
尼玛, 好多字, 看我的:
C:

fopen("somepath", "r")
Python:

open("somepath")
Java代码多,但是API可复用行更强,选择更多(我想一次读完文件,不要buffer呢?)

因为健壮安全,所以Java成了企业级后台的标准. 想想银行后台, 关键地方出点bug可不得了.

缺点:

要敲好多代码, 参考上面的例子...

没有Python那些奇葩特性, 灵活性不足,怎么写你还是Java, 而Python可以写的像Javascript/Lisp/Matlab.....

简单来说, Python是给人设计的(人生苦短,请用Python), C/C++更像是为机器设计的,
而Java则介于两者之间.

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在构建器发布过程中如有问题，立即取消灰度进行处理。通过这样的模式，最大化地降低发布版本的风险。在针对横向覆盖较大的场景下，完整的灰度发布机制起着举足轻重的作用。

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人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。