①.、学习曲线
它包含了类C语法、GC内置和工程工具.这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用.在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一.
Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率,这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求.
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持.Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程.
这包括互联网应用、系统编程和网络编程.Go里面的标准库基本上已经是非常稳定,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用.
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便,所以现在也有很多人用Go开发运维程序.
它包含降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色.之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单.
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切.那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具,如go
tool、gofmt、go test.
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具,可以做数据监控和数据统计,带有告警功能.目前使用grafana的公司有很多,如paypal、ebay、intel等.
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则.Grafana将持续评估它们,并发送通知.
③通知：警报更改状态时,它会发出通知.接收电子邮件通知.
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板,这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部.
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源.这甚至适用于自定义数据源.
⑥注释：注释来自不同数据源图表.将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记.
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器,这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询.
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的,所以要先加一个数据源.
可视化方式有很多种,不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了.
把这个Graph折线图Copy一份,改一下展现方式即可.
数字展示方式修改,Add column style：
当表格中出现数据后,需要通过筛选条件进行筛选,grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段.
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询,该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys.例如,返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询.
interval:interval值.这个变量可以代表时间跨度.不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组,使用这种类型的变量.
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源.如果在不同环境中有多个数据源实例,则非常有用.
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项.
Constant:定义一个隐藏常数.有用的metric路径前缀的dashboards,你想分享.在dashboard export,期间,常量变量将作为一个重要的选项.
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量,只对某些数据源,InfluxDB及Elasticsearch目前.它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器.
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选,不再重复.
grafana只有graph支持告警通知.
grafana的告警通知渠道有很多种,像Email、Teams、钉钉等都有支持.
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知,首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具,本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势,也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等.更多内容可看 官网
google由于众所周知的原因,在国内程序员中不一般的地位.golang有个好背景.
go语言之前一直都没有接受待见,如今广大的群众开始接待,因为腾讯服务器段代码编译是支持go语言的
go语言会成为主流也是一个问题,
多虑了,没有竞争来关系.
虽然go成为源了世界上最并发的语言,这并不妨碍php成为世界上最好的语言,
也不妨碍java成为世界上最有模式的语言,
其实并没有不受待见,用的人还是很多的,解决一些特定领域的问题也很方便.
每种语言的流行程度主要取决于这个语言最著名的killerapp的流行程度,C有Linux,Go有Docker.
查看GOplot内示例数据的格式,对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成,没有用R中的拼图包
GO (Gene Ontology )是一个基因功能的国际标准分类体系.意在从分子功能 (Molecular Function)、生物过程 (Biological Process)、和细胞组成 (Cellular Component) 三个层面对基因和蛋白质功能进行限定和描述,建立一个适用于各种物种并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准.
GO富集分析已经算是很常规的分析内容,可以很方便地将分析得到的基因集归类到不同的GO条目,从而让研究者可以轻松地得知这些基因都参与哪些生物过程.GO分析的操作这里就不再赘述了,网上有很多相关的帖子,基本上常规的物种用clusterProfiler包就可以解决了.今天我想来谈谈如何可视化GO分析的结果.对于GO富集结果的可视化,最常见的就是用条形图和气泡图来展示部分关注的条目.
上面两种展现形式最为常见,可以很好地展示关注的条目.我们都知道有时候GO富集的条目会很多,如果想整体预览一下,有没有什么方法可以展示所有条目都涉及哪些功能呢?答案是肯定的.下面就来介绍一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集结果的.这里用该包中数据做一个演示.
结果如下图：
该包使用起来很简单,虽然不能准确的展示每个GO条目,但可以从整体上概览GO条目都涉及哪些方面,对于后续筛选还是很有帮助的.该包还有更为细节的用法,这里就不再赘述了,感兴趣的可以自己去摸索.按照惯例最后附上官方说明链接： Simplify Functional Enrichment Results 和 Word Cloud Annotation .