1.Java 新闻综述：Spring Boot 更新、标源Kotlin、源码Scala、分析OpenJDK、标源Liberica JDK
2.hanlp可以使用python调用吗

Java 新闻综述：Spring Boot 更新、源码Kotlin、分析多多果园 源码Scala、标源OpenJDK、源码Liberica JDK

       本周的分析Java新闻综述，聚焦于JDK、标源OpenJDK、源码Liberica JDK、分析GraalVM、标源MicroProfile、源码Quarkus、分析Hibernate、Spring Framework、最强抄底 源码JobRunr、RefactorFirst、Apache Tika和Kotlin、Scala等领域的最新动态。

       JDK 与JDK 发布了早期访问版本，建基于Build 与Build 7，分别包含了Build 与Build 6的更新，重点在于修复了各种问题。matlab svm源码开发人员被鼓励利用Java错误数据库报告任何发现的错误。

       Red Hat的高级免费Java软件工程师Andrew Hughes宣布了OpenJDK .0.与OpenJDK 8u的发布，这两个版本包含了年7月的安全修复与诸多其他改动。BellSoft也随后发布了针对上述版本的Liberica JDK，确保了与OpenJDK的同步。

       Oracle实验室发布了GraalVM .2，其改进包括原生映像实用程序、编译器更新以及对其他受支持语言的卫视源码 mpg优化。MicroProfile工作组发布了4.1版本，引入了包括集成MicroProfile父POM、支持新的Startup Kubernetes探针以及澄清属性、默认值等新功能。预计MicroProfile 5.0将在年第四季度推出。

       Quarkus 2.0.3作为Quarkus 2.0的第三个维护版本，带来了错误修复、文档改进、163兼职源码依赖升级等更新。Hibernate ORM 5.5.4.Final引入了CamelCaseToUnderscoresNamingStrategy类，以响应SpringPhysicalNamingStrategy类的流行趋势。同时，Hibernate Search 6.0.6.Final修复了AWS请求签名在特定情况下产生错误签名的问题。

       Spring Security 5.6.0-M1的发布提供了一系列改进，包括AuthorizationManager方法安全接口、支持类中的任何数据类型OAuth2AccessTokenResponse、以及Spring Security示例的单独存储库。Spring Boot 2.5.3与2.4.9版本分别提供了与个错误修复，包括依赖项升级与文档改进。即将推出的Spring Boot 2.6.0包含新功能，如Spring Data Envers的自动配置、改进的指标支持、自动配置的Spring Web服务服务器测试以及Maven插件的Start Goal配置改进。

       JobRunr的最新版本成功编译了JDK 的早期访问版本，支持在JVM上执行后台处理。RefactorFirst插件的Maven版本0.1.0由吉姆Bethancourt发布，为开发者提供了一个工具，以确定应首先重构应用程序中的哪些类。Apache Tika发布了其元数据提取工具包的2.0.0版本，这一版本包括了对Apache Tika 1.x分支的重大重构、模块的模块化、Parser模块中的新Pipes模块、错误修复以及依赖项升级。

       JetBrains推出了Kotlin 1.5.-M1的预览版本，其中包括原生Apple Silicon支持、Gradle插件中的新DSL格式改进CocoaPods配置、以及使用新的IR后端改进了Kotlin/JS应用程序的调试。Scala在GA版本之后，分别提供了维护版本3.0.1与3.0.2-RC1，其中包含了新的@experimental注释、改进的兼容性、更好的错误信息以及一些bug修复。计划于9月初发布Scala 3.0.2的稳定版本。

hanlp可以使用python调用吗

       å®‰è£…JDK

       JPype并没有像IKVM那样实现自己的JVM，而是以pipe方式调用原生JVM。所以我们需要一个JVM，比如：

       Oracle JDK

       OpenJDK

       å®‰è£…JDK非常简单，分清楚位和位即可，必须与OS和Python的位数一致，具体安装过程不再赘述。

       å”¯ä¸€éœ€è¦æ³¨æ„çš„是，必须设置环境变量JAVA_HOME到JDK的根目录，JDK的安装程序不一定会帮你做这一步。

       å®‰è£…编译工具链

       Python的package一般是以源码形式发布的，其中一些C代码必须在用户机器上编译，所以需要安装编译工具链。当然你也可以跳过这步，直接下载binary。

       Windows

       å®‰è£…免费的Visual C++ Express 。

       Debian/Ubuntu

       sudo apt-get install g++

       Red Hat/Fedora

       su -c 'yum install gcc-c++'

       å®‰è£…JPype

       æœ¬æ–‡è¯»è€…应该都是Python程序员，所以略过了安装Python这一步。不过必须注意的是，JPype版本与Python的对应兼容关系：

       Python2.x：JPype

       Python3.x:JPype1-py3

       ä½¿ç”¨setup.py安装

       ä¸‹è½½æºç åŽè§£åŽ‹ï¼Œåœ¨ç›®å½•ä¸‹è¿è¡Œï¼š

       *nix

       sudo python3 setup.py install

       Windows

       python setup.py install

       ç›´æŽ¥ä¸‹è½½binary

       å½“然你也可以选择下载binary，比如JPype1-py3主页上的binary列表。

       åœ¨Pycharm中安装

       å¦‚果你正在使用Pycharm这款IDE的话，那么事情就简单多了。

       é¦–先在Project Interpreter里面点击加号：

       æœç´¢JPype，选择你需要的版本安装:

       ç¨ç­‰ç‰‡åˆ»å°±å®‰è£…成功了：

       æµ‹è¯•å®‰è£…结果

       ç»ˆäºŽåˆåˆ°äº†å†™ä»£ç çš„开心时间了，可以通过如下代码测试是否安装成功：

       from jpype import *startJVM(getDefaultJVMPath())java.lang.System.out.println("hello world")shutdownJVM()

       è¾“出如下结果表示安装成功：

       hello worldJVM activity report : classes loaded : JVM has been shutdown

       è°ƒç”¨HanLP

       å…³äºŽHanLP

       HanLP是

       ä¸€ä¸ªè‡´åŠ›äºŽå‘生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体

       è¯†åˆ«ï¼ˆä¸­å›½äººåã€éŸ³è¯‘人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析

       ï¼ˆMaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。

       ä¸‹è½½HanLP

       ä½ å¯ä»¥ç›´æŽ¥ä¸‹è½½Portable版的jar，零配置。

       ä¹Ÿå¯ä»¥ä½¿ç”¨è‡ªå®šä¹‰çš„HanLP——HanLP由3部分组成：类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，请前往项目主页下载最新版：/hankcs/HanLP/releases。对于非portable版，下载后，你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父目录，详见文档。

       è¿™é‡Œï¼Œå‡è®¾æ–°å»ºäº†ä¸€ä¸ªç›®å½•ï¼ˆå‡å®šä¸ºC:\hanlp），把hanlp.jar和hanlp.properties（portable版的话，仅需一个hanlp-portable.jar）放进去：

       Python调用

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä»½Python3的调用示例：

        # -*- coding:utf-8 -*-

        # Filename: main.py

        # Author：hankcs

        # Date: // :

        from jpype import

        startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.2.8.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g")

        HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')

        # 中文分词

        print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))

        testCases = [

        "商品和服务",

        "结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",

        "买水果然后来世博园最后去世博会",

        "中国的首都是北京",

        "欢迎新老师生前来就餐",

        "工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代口交换机等技术性器件的安装工作",

        "随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]

        for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))

        # 命名实体识别与词性标注

        NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')

        print(NLPTokenizer.segment('中国科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程'))

        # 关键词提取

        document = "水利部水资源司司长陈明忠9月日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \

        "根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \

        "有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \

        "严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"

        print(HanLP.extractKeyword(document, 2))

        # 自动摘要

        print(HanLP.extractSummary(document, 3))

        # 依存句法分析

        print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))

        shutdownJVM()