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回复总数  81
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2022-11-03 09:40:53 +08:00
回复了 JinTianYi456 创建的主题 MySQL SQL 中 on 条件与 where 条件的区别
op 引用的链接说的很清楚, 在于过滤的时机在生成临时表前还是生成临时表后。那么在某些情况下, 使用 on 能够极大的减小临时表的大小. 临时表太大,如果数据库服务器磁盘,内存等资源不充裕时,就会导致 sql 执行失败(我曾经在 mysql5.6 上出现过这个问题, 后来改用 on 就可以了).
2022-10-08 20:40:31 +08:00
回复了 Rooger 创建的主题 程序员 正确的指法应该成为职场人的基本要求吗?
指法不一定百分百标准,每个人习惯不一样, 能做到字母和一部分功能键盲打即可. 但对于一部分盯着键盘打字,连自己输入错误都不能及时发现的人来说, 我觉得练习指法还是有必要的. 因为可以减少 bug 和变量名拼写错误的情况.
2022-10-01 20:40:21 +08:00
回复了 lsls931011 创建的主题 程序员 国庆渐变头像小程序秒上线
这让我想起来去年这个时候用 python 写过一个:
https://gitee.com/fpgayu/national-day-avatar
2022-03-25 13:29:49 +08:00
回复了 gejigeji 创建的主题 程序员 Golang gorm 怎么跨库查询 MySQL?
2021-11-22 10:17:06 +08:00
回复了 firejoke 创建的主题 Python 关于 asyncio 执行 IO 密集型操作的不解
@firejoke 是我看差了, 我以为只有一个 queue, 而你的代码里是两个 context, 各自 3 个 queue, 也就是总共 6 个 queue, 对应 6 个 write_db 的 task. 当遇到 await 的时候, 确实是会跳转到别的 task 里面执行. 确实比较奇怪,但我仍然觉得瓶颈不大可能在 parse_text, 你可以试着记录一下队列写入数据的速率, 如果这个速率也在 400/s 左右, 那说明确实有可能是 parse_text 慢了
2021-11-21 20:01:53 +08:00
回复了 firejoke 创建的主题 Python 关于 asyncio 执行 IO 密集型操作的不解
大概看了下, 这瓶颈显然不是在 parse_text 中的文件读,就算再怎么阻塞,读写本地文件也不至于到每秒才 400 行的程度. 而在 write_db 中, 出现好几处 await 的地方, 这些地方可都是要同步等待结果返回的呀. 一个很好容易验证的方法就是把 write_db 中的 await 用 await asyncio.sleep 替换掉, 尝试不同的 sleep 时间. 实际上上面的问题在于每一次 while 1 的循环循环是同步的, 你必须要先处理完队列中的前一条数据, 才能继续处理下一条数据. 所以处理也很简单, 把每一次的循环异步化掉.
2021-11-11 09:43:42 +08:00
回复了 Phishion 创建的主题 Django 请问 Django 在启动的时,如何执行一次性业务代码?
方法挺多的, 简单点在 settings.py 中做, 标准点就是楼上说的 ready, 可以翻一下你自己项目下面的 wsgi.py ,django.setup(), apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)的源码. 楼上说多进程启动的问题, 在做这部分操作的时候,用 redis 做个分布式锁就好了
2021-09-24 18:43:47 +08:00
回复了 kanhongj 创建的主题 问与答 定时发布任务技术的思考
redis sorted set (有序集合), 任务 id 作为集合的内容, 任务执行时间(时间戳)作为 score; 消费者从有序集合中拿最近需要执行的那个任务, 判断是否到期, 到期就执行, 没有到期继续等待
2021-08-18 09:01:50 +08:00
回复了 zyxk 创建的主题 Go 编程语言 golang 有什么 TCP 框架?
evio, gnet, netpoll
2021-07-02 11:48:40 +08:00
回复了 Fu4ng 创建的主题 程序员 如何在并发场景下安全设置实例编号
我不明白为什么要取余数. 按照现有的逻辑,可以在 redis 中维护一个已使用的编号集合,先取号,然后 sadd {:key:} {:取的号:}, 如果 sadd 返回值是 1, 说明该号没有被占用,取号成功; 如果返回值是 0,说明该号已被占用,取号失败,就继续取。关键在于要处理实例下线之后,要将下线实例从集合中剔除。
2021-07-02 11:12:23 +08:00
回复了 woshichuanqilz 创建的主题 Python Python 生成器的问题
@HashV2 你说的惰性迭代器缺失可以减少内存占用,但生成器的应用场景不只是迭代器上
2021-07-02 11:08:52 +08:00
回复了 woshichuanqilz 创建的主题 Python Python 生成器的问题
@wuwukai007
@HashV2
我并没有在解释节省内存的问题,我在说的是生成器的原理,解释元祖形式的列表生成器的本质。

可以去看看 python 生成器的 PEP ( https://www.python.org/dev/peps/pep-0255/), 该有的里面都有.

事实上,你们也看到,生成器不一定总是会减少内存占用
2021-07-02 10:53:14 +08:00
回复了 woshichuanqilz 创建的主题 Python Python 生成器的问题
首先生成器的目的并不是为了减少空间占用。其次你要搞明白生成器的原理, 就绕不开理解 yield 的机制。(x for x in [1,5,-1,10]) 等价于:

def gen():
for i in [1, 5, -1, 10]:
yield i

g = gen()
2021-05-10 21:22:33 +08:00
回复了 brader 创建的主题 MySQL mysql 库存字段设置为无符号,还会出现并发超卖问题吗?
日常的并发操作下, 你说这这个是可以避免的。问题是如果是秒杀系统, 请求都不会直接打到 mysql.
2021-03-31 10:11:10 +08:00
回复了 SelectLanguage 创建的主题 Java 一个非常复杂的需求,如何设计表结构
对使用传统的关系型数据库来说, 需求 2 非常难以实现, 需要自己维护一个 B->A 的映射表(同时还要在表上做 A 的索引),类似于倒排索引, 但如果存在频繁的写入操作, 该表也很难维护.
其实楼上该说的基本都说了, 文件系统的方案, 实现功能上没啥问题, 至于效果如何, 没用过不知道.

我的想法比较直接, 其实可以用 ES 这一类方案来处理, 对于每一个节点数据, 我们只要拿两个字段用来分别存储其父节点(我觉得有一个父节点字段有时候会更方便点)和祖先节点, 祖先节点按照固定的规则用逗号或者空格等串成字符串存储就好了. 需求 1 没什么好说的, 需求 2 说白了就是两个条件, 祖先节点包含某个 A 节点, 还有就是按时间排序, 所以就是对祖先节点字段做一个分词搜索,再排个序就好了.

用这类工具的好处其实只有一个,不需要自己去维护这个倒排索引.
2021-03-26 16:32:18 +08:00
回复了 RedBlackTree 创建的主题 程序员 请教大家关于多核并发编程中, cache 一致性的问题
可以看看 MESI. cache 一致性协议应该是硬件(CPU)实现的, 但事实上硬件要做到强一致性同时兼顾性能也很难,所以实现上会弱化为最终一致性, 一般情况下也没有太大问题, 但是在并发多核的情况下,在某些临界点上还是会出现数据不一致的情况. 所以 CPU 设计的时候提供给程序或者编译器内存屏障机制, 来处理这种情况
你看一下 uwsg.ini 文件是如何配置的, 其中有 chdir, module 等配置项, 用来指定 wsgi.py 的位置和目标 application, wsgi.py 中有一个 get_wsgi_application 函数调用,就是用来初始化目标 application, 有加载 django 的 settings 文件, 初始化一些 django 配置信息,具体等你熟悉以后翻一下源码就知道了
2020-11-25 10:41:15 +08:00
回复了 darknoll 创建的主题 程序员 公司刚用 git,还不太会用,请教下怎么合并代码
每次合并之前,pull master 分支并不是必须的。因为你最后 push master 的时候,如果远程 master 分支有未 pull 的内容,会要求你先 pull master,否则你无法将本地的修改 push 到 master 上去. 另外还可以参考 git-flow 的流程.
2020-10-29 14:00:09 +08:00
回复了 leeraya 创建的主题 Go 编程语言 go 语言就很离谱
// 自己细品
for index, name1 := range nameArr {
test[index] = func(i int, name1 string) Greeting {
return func(name string) string {
fmt.Println("hello " + name + name1 + strconv.Itoa(i))
return "hello " + name + name1 + strconv.Itoa(i)
}
}(index, name1)
}
首先一点,要知道一台 4 核 4 线程的计算机, cpu 最大只能并行处理 4 个任务, 也就是说最多 4 个线程能同时跑在 cpu 上。假如一个程序,创建了 100 个线程, 那么同一时间只有 4 个线程能跑;如果我创建的是 4 个线程和 100 个协程, 虽然我也只能同时跑 4 个线程, 但是考虑到协程上下文切换以及协程本身所消耗的资源要比线程小很多, 你说哪个划算. 而且不同语言的协程方式实现不一样,并不一定需要和你说的一样需要创建一个线程来专门调度这些协程. 比如有的是栈协程(python 等), 还有 go 语言的 goroutine 调度也并不是专门给协程调度创建一个新的系统线程,而是通过 goroutine 绑定到系统线程(这个系统线程可并不是专门为协程调度服务的)
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