写java后端代码时逻辑混乱怎么办？
后端代码的复杂性是通过除法和规则来解决的。首先，通过拆分项目，项目之间可以存在依赖关系，但必须是单向依赖而不是环依赖。如果存在环，我们必须考虑将环依赖分解为单独的项目来解决环依赖。
对于项目中的代码，可以通过水平拆分和垂直拆分来降低复杂性。水平层分为控制器、服务、dao和sqlmap，垂直层分为系统、biz1、biz2、bizn，但在数据通畅连接中，水平拆分和垂直拆分相结合，如下图所示：
通过这种分层方式，代码层是分开的，结构清晰。对于一些跨模块调用的接口，如同一个数据表需要在不同的模块中操作时，可以将该接口作为公共接口升级到上层cxmodule，对于一些可重用的、相对独立的功能，可以在cxmodule中定义一个干净的接口，业务逻辑可以通过在模块的功能模块中实现接口来实现，而不需要使用spring的事务管理机制，从而降低代码的复杂度。
java和python哪个更难？不是计算机专业的学生适合学哪个？
感谢您的邀请
！从编程语言本身的复杂性来看，java比python更复杂，但python也可以编写非常复杂的程序。
java语言是一种纯面向对象编程语言，具有严格的语法要求。同时，java是一种典型的静态语言，也就是说，java不允许未定义的赋值。因此，java代码有更多的模式（仪式）内容，包括一些复杂的定义过程。另外，java对抽象有很高的要求。学习java实际上就是学习java如何完成抽象。
python编程语言是脚本语言和面向对象语言的结合。python不仅具有脚本语言的简单性，而且具有面向对象语言的灵活性，因此受到了广大程序员的欢迎。比如广为流传的“人生苦短，我用蟒蛇”就是一个比较生动的比喻。
对于非计算机专业的学生来说，由于python语言易学，而且python开发环境相对容易搭建，所以学习python是一个不错的选择。
python有很多应用领域，如web开发、大数据开发、大数据分析、机器学习、自然语言处理等。不同的领域需要掌握不同的知识结构，所以在学习python之前最好先确定一个学习方向。
虽然不同方向的学习内容不同，如hadoop、spark等大数据开发学习内容，numpy、scipy、matplotlib等机器学习掌握的内容，但基本部分的内容是统一的，如列表、元组、字符串、函数、oo编程等，异常处理、数据库开发、网络基础开发等内容（我在头条）我写了一系列关于学习python的文章，想学习的学生可以阅读。
最后，学习python需要大量的实验。
不同的编程语言对程序员的思维塑造有区别吗，区别大不大？
这是一个非常好的问题。作为一个工作多年的程序员，让我谈谈我的看法。
首先，不同编程语言的应用对程序员的编程思想有一定的影响。即使是同一类型的编程语言在使用上也会有一定的差异，而这些差异往往会影响程序员的编程思想。
以目前流行的java和python为例，虽然它们都是全场景编程语言和面向对象编程语言，但java程序员和python程序员在编程思想上有一定的差异。例如，java程序员在解决问题时往往更依赖于“框架”和“容器”，而python程序员则更依赖于各种“库”，因此java程序员往往需要有很强的抽象设计能力，而python程序员则需要有很强的集成能力。
在分析和设计问题时，使用不同的编程语言自然会考虑使用哪种解决方案。不同的编程语言也会导致程序员的设计思想不同。当然，除了编程语言之外，工作任务对程序员的思维方式也有更直接的影响。
例如，研发级程序员和应用级程序员在分析问题时往往有不同的出发点，不同的出发点自然有不同的思维方式。例如，在解决问题的过程中，目前从事人工智能平台研发的程序员往往更注重算法的设计以及如何通过算法迭代来提高性能，而使用人工智能平台进行行业开发的应用级程序员在考虑问题时往往会考虑更多的行业场景。
最后，在考虑问题时，前端程序员和后端程序员之间存在一些差异。前端程序员更注重用户体验，也更注重各种开发工具对编程效率的影响。
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