欢迎来到《Python技术周刊》这是第12期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
Hi，大家好！今天我要与大家分享一些关于Python代码的使用技巧，帮助你们打造高效的HTTP代理产品。Python是一种强大而多功能的编程语言，掌握一些优质的代码技巧将帮助你在开发过程中更加高效和专业。
这几天在做 学生考试系统，其中需要存储数据时要并发，然而我采用的sqlite3,小型数据库，导致了很多问题，特别是在多进程访问写的时候，特此分享给大家；
Python 是一种高级的、解释型的编程语言，它以其简洁明了的语法和强大的标准库而闻名。Python 由 Guido van Rossum 创建，并在 1991 年首次发布。以下是 Python 的一些关键特点和用途：
在Linux中，文件加锁是通过使用文件锁（File Locks）来实现的。文件锁主要有两种类型：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。这些锁用于控制对文件的并发访问，以防止多个进程同时对同一文件进行读或写操作，从而保护文件的一致性。
在公司内部，我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务，研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口，我负责提供一个对外服务的HTTP接口。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型，即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方，可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
项目使用的 Flask+SQLAlchemy+uwsgi ，突然有一天编写了一个有对数据库高并发的接口。然后其他本来正常的接口就偶尔会出现404错误，且必须重启服务才能解决。
在执行一些 IO 密集型任务的时候，程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用 requests 库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。
在多进程共享的应用程序中，通过“锁”来对同一个计算资源进行协同是非常常见的做法，无论在单机或多机的系统、数据库、文件系统中，都需要依赖“锁”机制来避免并发访问导致的不确定结果，今天我们就来讲讲文件系统中的“锁”。
4、基本数据类型,基本二，字符串，列表，元组，字典，集合
定义了一个装饰器 async 和 A 、B 两个function 函数，A 里面sleep 10s , 然后打印 a function 字符串 ，B 里面直接打印 b function 字符串 ，我们顺序调用两个功能： A(） ，B( )
网络编程在当今数字化时代扮演着至关重要的角色，而Python作为一门强大而灵活的编程语言，为开发者提供了丰富的工具和库来实现各种网络应用。本文将深入研究Python网络编程的各个方面，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的了解和实用的技能。
随着互联网的快速发展，Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
/【一个开发人员，能懂服务器量好，反之一个服务器维护人员，也应该懂开发】/ 本文实例讲述了PHP基于文件锁解决多进程同时读写一个文件问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 首先PHP是支持进程的而不支持多线程（这个先搞清楚了），如果是对于文件操作，其实你只需要给文件加锁就能解决，不需要其它操作，PHP的flock已经帮你搞定了。 用flock在写文件前先锁上，等写完后解锁，这样就实现了多线程同时读写一个文件避免冲突。大概就是下面这个流程
欢迎来到《Python周刊》这是第2期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。文章和教程1、使用Django REST Framework在30分钟内构建REST API[1] 在Django中构建REST API非常简单。这教程中，详细记录了实现并启动一个API应用的详细步骤。2、Django搜索教程[2] 这个教程，主要介绍在Django网站中实现基本搜索，并探讨使用更高级选项改进它的方法。3、PyMongo教程：在Pytho
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
在现代网络应用程序开发中，性能和可伸缩性是至关重要的。Node.js 是一个基于事件驱动、非阻塞 I/O 的 JavaScript 运行时环境，它以其高性能和高度可伸缩的特性而著名。然而，在处理大量并发请求时，单一的 Node.js 进程可能无法满足需求。为了充分利用多核 CPU 和更好地利用系统资源，Node.js 提供了多进程支持。
1、info threads： 这条命令显示的是当前可调试的所有线程,GDB会给每一个线程都分配一个ID。前面有*的线程是当前正在调试的线程。 2、thread ID： 切换到当前调试的线程为指定为ID的线程。 3、thread apply all command： 让所有被调试的线程都执行command命令 4、thread apply ID1 ID2 … command： 这条命令是让线程编号是ID1，ID2…等等的线程都执行command命令 5、set scheduler-locking off|on|step： 在使用step或continue命令调试当前被调试线程的时候，其他线程也是同时执行的，如果我们只想要被调试的线程执行，而其他线程停止等待，那就要锁定要调试的线程，只让它运行。 off:不锁定任何线程，所有线程都执行。 on:只有当前被调试的线程会执行。 step:阻止其他线程在当前线程单步调试的时候抢占当前线程。只有当next、continue、util以及finish的时候，其他线程才会获得重新运行的。 6、show scheduler-locking： 这条命令是为了查看当前锁定线程的模式。
1、什么是协程？--> yield 有什么作用？--> yield 实现协程底层是怎么实现的？--> from yield 又是什么？
1.功能强大、性能优良、界面美观、多平台兼容，但是收费；不过收费也不是很贵，有条件的还是建议买个正版，省事又方便。
from flask import Flask app = Flask(name)
Hi，大家好。在之前的文章：Python接口自动化之logging日志，介绍了logging日志。今天给大家介绍另外一款优雅的日志——loguru。loguru是Python 中一个简易且强大的第三方日志记录库，在通过添加一系列有用的功能来解决标准记录器的注意事项，从而减少 Python 日志记录的痛苦。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译，而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来，而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
在软件开发过程中，日志记录是一项至关重要的任务。通过在代码中引入适当的日志记录，开发人员可以更容易地追踪应用程序的行为、排除错误并进行性能分析。Python 的 logging 库是一个强大的工具，提供了丰富的功能，使得日志记录变得更加灵活和可配置。本文将深入探讨 Python logging 库的各个方面，包括基本概念、配置方法、处理程序和格式化等内容。
死锁产生的原因有两个: 1.多进程或多线程对不可剥夺的软硬件资源进行的竞争 2.操作系统内核对于多个进程推进顺序的非法，多个进程对于资源的请求与释放的顺序不正确，造成资源的死锁。
负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等，从而协同完成工作任务。在使用PF_RING时根据为了提高效率我们可以采用对种方式对流量进行分区或分流从而实现负载均衡。 根据打开设备的方式不同我们可以将PF_RING分为标准的PF_RING，和PF_RING ZC两种模式，对于标准的PF_RING我们可以利用RSS多队列技术和PF_RING 内核实现的实现的名为内核集群的机制PF_RING Cluster (Kernel)这两种方法来实现负载均衡。对于PF_RING ZC模式同样可以使用基于硬件的RSS多队列技术实现负载均衡。同时还可以使用zbalance（在PF_RING / userland / examples_zc中）使用多线程或使用zbalance_ipc（在PF_RING / userland / examples_zc中）的多进程的方式来实现负载均衡。
图片大家好，这里是程序员晚枫。我有一位朋友，最近在面试Python开发工程师的工作，期望薪资：18-20k，他反馈给我的一些面试题，我从中选出了26个比较有价值的题目，分享给大家。如果有不明白的问题，可以在评论区和我讨论哟~我也会把本文所有问题的详细答案，整理在我们的知识星球里👉Python读者圈一、Python相关flask中的请求上下文，应用上下文分别是什么？谈谈对元类编程的理解绿色协程是什么？python字典的key，有什么特征？不能重复值键必须是不可变的可hash类型，如字符串，数字或元组。所以：列
多进程和多线程主要区别是：线程是进程的子集，一个进程可能由多个线程组成。多进程的数据是分开的、共享复杂，需要用IPC，但同步简单；多线程共享进程数据、共享简单，但同步复杂。
2017年就要过完了，我们来总结一下2017年最好用的17个Python Web框架 群内不定时分享干货，包括2017最新的python企业案例学习资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴入群学习交流 📷 Django Django的主要原则是在时间上发展任何复杂的东西。它最初是为内容管理系统开发的，但其丰富的功能（包括但不限于模板，自动数据库生成，数据库访问层，自动管理界面生成）非常适合其他类型的Web应用程序。提供用于开发的Web服务器。形成序列化和验证，具有模板继承的模板系统，以多种方式缓存，国
最近正值秋招，面试了很多前端同学，感悟颇多，后面我也会在公众号为大家分享下我作为面试官的一些心得，以及对于我经常会问的一些问题的讲解。
在上一节，我们学习了Python的多线程编程，这节我们学习一下Python的多进程编程。
本文内容来自《Jexus web server运行于多进程模式时需要注意的事项》，默认情况下，Jexus web server是以单进程模式运行的，当修改jws.config配置文件，把工作进程数量设置为大于1的数字时，JWS就会按指定的数量以多进程的方式并发工作。多进程模式运行Jexus就相当于IIS 6的Web Garden。配置使用多个工作进程可以提高该应用程序池处理请求的性能，但是在设置为使用多个工作进程之前，请考虑以下两点： 每一个工作进程都会消耗系统资源和CPU占用率；太多的工作进程会导致系统
进程是指运行中的应用程序，每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器，就启动了一个进程，操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器，又启动了一个进程，操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”，就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等都支持多进程，每启动一个进程，操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
现在多进程多线程已经是老生常谈了，协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent，py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
解释型语言单个进程下多个线程不可以并行，但是向C语言等其他语言中在多核情况下是可以实现并行的，所有语言在单核下都是无法实现并行的，只能并发。
变量是存储数据的容器。在Py中，你可以用任何名称来定义一个变量，但是要遵守以下几个规则：
Flask-App是专门给Flask提供项目初始化的工具，通过该工具可以快速地创建一个Flask的初始项目/应用。新创建的项目/应用会包含良好的目录结构和基础的项目配置信息，无需再通过手工的方式创建这些基础目录和文件。
在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫中常见的代理池实现和优化方法。在爬取网站数据时，为防止被目标网站封禁IP，我们通常会使用代理IP进行访问。一个高效且稳定的代理池可以帮助我们轻松应对各种反爬策略。
python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，线程的方法和进程的基本相似，这里就不多赘述，下面举几个栗子：
在使用Python编程时，有时候会遇到No module named 'fcntl'的错误。这个错误通常是由于在使用Python标准库中的fcntl模块时出现的。
Python是一种简洁、易读性强的动态类型的语言，他的语法特性使得程序员在编写Python代码时更加简洁，易于理解。Python社区拥有大量的第三方库和框架，这使得Python在各个领域都有广泛的应用。例如数据科学、机器学习、Web开发、数学统计、文本检索、数据筛选等。而针对Python面试也会更加注重对这种动态类型语言的理解和运用，以及如何处理解决实际问题。相比之下，其他语言面试可能更加注重语法细节和性能优化等方面。
优化了一些安卓以及ios部分机型或者系统版本无法获取部分数据的问题，如果还有一些获取不到数据或者连接的问题，请查看 PerfDog使用连接相关说明
这一博客系列由四部分组成，将从高级体系结构到渲染流程的细节来窥探 Chrome 浏览器的内部。如果你曾对浏览器是如何将代码转化为具有功能的网站，或者你并不确定为何建议使用某一技术来提升性能，那么本系列就是为你准备的。
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