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OkHttp使用完全教程

OkHttp使用完全教程 标签 : Http请求, OkHttp 时间 : 2016.08.02 ---- 上一节我们讲述了Http请求的过程, 这一节我们就讲述下OkHttp是怎么完成Http请求的..., 并查看请求具体内容. final Request request = new Request.Builder().url("https://github.com/").build(); 我们看下在内存中...有了刚才说的OkHttp响应的类组成, 我们看下OkHttp请求后响应在内存中的内容: final Request request = new Request.Builder().url("https:...但是如果响应体太大(超过1MB), 应避免使用 string()方法, 因为它会将把整个文档加载到内存中. 对于超过1MB的响应body, 应使用流的方式来处理响应body....因为整个请求体都在内存中, 因此避免使用此api提交大文档(大于1MB).

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    LPC1768 IAR环境下使用完整64K内存的方法_整理

    details/98372896 原文有一点错误 这个芯片是NXP公司出的很经典的一款Cortex-M3芯片了 虽然已经过了很多年了,但是依然还有很多地方在用着 这个芯片有一个很不方便的地方 它的64K内存不是连续的...USB和片上以太网MAC各用了16KB SRAM作为缓冲区 假如不使用USB或者不希望用这个宝贵的SRAM做MAC的缓冲区,这个32KB内存默认情况下都是没办法用的 网上大多都是KEIL环境下的修改教程...我司用的是IAR环境,所以我自己摸索出了一个办法可以使用那32K SRAM做普通的内存 首先,IAR工程设置选Cortex-M3  然后链接器这里修改成这样 然后勾上Override default...64K RAM的LPC1768 模板的路径: 堆栈就看项目情况设置   然后应该会要你保存这份新的链接文件 然后回到这里把它改回LPC1768 然后编译链接调试都可以正常执行,可以用满所有内存

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    python | 内存模型

    每一个编程语言的背后都有自己独特的内存模型支持,比如最经典的C语言,一个int类型占8字节。那么在python中不区分数据类型,定义一个变量其在内存在占用多少字节呢?...python中数据的运算其内存是如何变化的呢? 在回答上面的问题之前,首先看一下python中可变的数据和不可变数据。...一、可变对象和不可变对象 Python一切数据皆为对象,python中的对象分成两类:可变对象和不可变对象。所谓可变对象是指,对象的内容可变,而不可变对象是指对象内容不可变。...python对于数据的特殊处理 小整数 Python为了优化速度,避免为整数频繁申请和销毁内存空间,使用了小整数对象池。...python为了避免创建大整数浪费的内存空间和时间,将创建过的大整数加入大整数池。 python中大整数池,默认大整数池里面为空,每一个py程序都有一个大整数池。

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    python 内存泄漏

    python 自带内存回收机制,但时不时也会发生内存泄漏的问题,本文记录 Python 内存泄漏相关内容。...内存泄漏 程序运行时都需要在内存中申请资源用于存放变量,python 在处理内存中的变量时会调用垃圾回收机制,会留心那些永远不会被引用的变量并及时回收变量,删除并释放相关资源。...0,则变量无法被回收, 在批量处理大量任务时内存占用便会不断提升 内存泄漏最直接的现象就是 Python 占用的内存量不断增加,直至内存溢出 问题复现 以全局变量阻止垃圾回收为例: from time...可以作为垃圾回收良好的技术 详细介绍移步 Python 弱引用 查看 循环引用 大多数内存爆炸增长都是由于将变量存在python 内置可变容器中导致的,比较容易排查,一种更加隐蔽的情况为循环引用 问题复现...会自动调用回收机制,并同时清空内存 当出现循环引用时,对象的引用数增加了,即使手动 del 对象该对象在内存中也不会被删除,仅会在 python 程序退出时释放内存,也就是循环引用导致了内存泄漏 解决方案

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    Python内存加载shellcode

    这里也写一段伪码(因为本文的重点并不是在于 c 代码的编写) 那么按照刚才的思路,先申请一块可执行的内存,放入 shellcode 然后跳转过去执行即可. // shellcode unsigned char...x36\x38\x4f\x18\x75\xf3\x59\x01\xd1" ...; // 定义一个函数类型 typedef void (__stdcall *CODE) (); // 申请内存...shellcode, sizeof(shellcode)); CODE code =(CODE)p; code(); 并没有写出一个可用的 c 加载 shellcode,只是旨在点出一下流程,然后引出后面的 python...加载 shellcode,上面我们先申请了一块带有可读可写可执行权限的内存,然后把 shellcode 放进去,然后我们强转为一个函数类型指针,最后调用这个函数,达到了我们的目的。...0x01:Python实现 前面说过,大部分脚本语言加载 shellcode 都是调用的c的ffi,那么我们直接按照之前的思路来就行了. import ctypes #(kali生成payload

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    Python - mmap 共享内存

    python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。 简介 共享内存 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思:同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。...当需要写入时,找到内存名称,然后写入内存,等需要读取时候, 首先要知道你要读取多大(因为物理内存比你要读取的东东大,全部读取的话会读到一些“空”的东西),然后寻找对应名称的物理块,然后读取,就是这么简单...关于系统中mmap的理论说明可以看百度百科和维基百科说明以及mmap函数介绍,这里的说明是针对在Python下mmap块的使用说明。...官网文档:https://docs.python.org/2/library/mmap.html 使用方法 创建:创建并返回一个 mmap 对象 m = mmap.mmap(fileno, length...buf[:string_length], dtype='uint8') img = data.reshape([10,10]) 代码运行不会顺畅,仅提供使用思路 参考资料 https://docs.python.org

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    Python内存管理介绍

    构造Win32和x64时使用 Parser Python用的解析器 Python Python的核心 Python内存管理架构 Python是一门动态的、一切皆对象的语言,这些内存申请可能会产生大量小的内存...,为了加快内存操作和减少内存碎片化,使用Python自己的内存管理器,叫PyMalloc。...Python内存管理的划分 小于512字节的内存申请由Python的低级分配器接管(空白内存,raw memory),做了3级层次的划分,依次为block、pool、arena block是Python...(他也有自己的状态管理后面会介绍) pool与arena头与boby连接的不同 Python低级内存分配器(1层) 现在来到的是真正Python内存管理谈论的部分了,Python内存管理做了哪些处理...(基于成员nfreepools升序排列,意思就是先尽量用完整个arena) Python对象分配器(2层) 第 2 层的分配器负责管理 pool 内的 block。

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    python中的内存分配与内存管理

    本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/memory-control-in-python/ 内存分配 与你想象中不同的,尤其是从c转过来的程序员,python...id() 返回内存地址 a = 1 id(a) hex(id(a)) 返回对象的引用计数 getrefcount 需要注意的是,当使用某个引用作为参数,传递给getrefcount()时,参数实际上创建了一个临时的引用...a = [] b = [a] a.append(b) del a del b Python会复制每个对象的引用计数,比如有两个相互引用的对象a和b,此时a的引用计数我们用gc_ref_a 来表示,同理用...gc_ref_b 来表示b的引用计数,然后Python会遍历所有的引用对象,这里只有a和b,遍历到a的时候,a指向b,将 b的gc_ref_b的值减1,同理遍历b的时候将a的gc_ref_a的值减1,结果他们的值都为

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    Python内存管理指南

    随着Python在软件开发中得到广泛使用,编写高效的Python代码通常意味着需要编写内存高效使用的代码。随着大数据的使用越来越广泛,内存管理的重要性不容忽视。...即使大多数Python内存管理都是由Python内存管理器完成的,但了解最佳编码实践以及Python内存管理器的工作方式仍可以使代码更高效和可维护。...这意味着动态内存分配是Python内存管理的基础。当不再需要对象时,Python内存管理器将自动从它们中回收内存Python是使用C编程语言实现的高级编程语言。...Python内存管理器管理Python内存分配。有一个私有heap,其中包含所有Python对象和数据结构。Python内存管理器按需管理Python堆。...在堆内存中创建对象和实例变量。一旦返回变量和函数,将对垃圾对象进行垃圾回收。 请务必注意,Python内存管理器不一定会将内存释放回操作系统,而是将内存返回给python解释器。

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    Python内存管理

    一直以为用Python、java这样的语言就不在需要关心内存使用的问题,但事情还是发生了。    ...开始测试的时候找了个较小的数据文件一切都正常,但到了线上环境内存就一路狂升到1.3G左右停下,本以为是python内存泄露,但review了所有的代码也没有找到可疑的地方。...在网上谷歌了一下python内存方面的文章,有篇网文写到,python将不用的内存放到内存池而并不返回给操作系统。在这个绝望的时候也没有别的办法了,只有试试这个方法了,那内存申请的大头开刀吧!...回头总结下以上遇到的问题,python作为动态语言为了保证效率的确可能将释放的内存放到内存池中以减少内存申请时用户态到内核态切换时锁消耗的时间。...在用python处理大对象和内存密集型任务时要格外注意python进程对系统内存的占有率。

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    二维码会使用完么?

    各种各样的商品推广,都有着二维码的身影,二维码已经是我们的日常生活中有着不可替代的便捷信息载体,近几日在网站了解到字节及腾讯根据自己的产品分别推出了抖音码及小程序码的解析流程,心中有一个疑问:“二维码会被使用完么...”,在近一周的资料查询及二维码原理分析,我得到的答案是“二维码会被使用完,但我们目前使用不完”,“二维码会被使用完”是因为二维码是采用黑白点阵组成的一段特殊的代码,可以理解为一张特殊的图片,那么这张图片大小比较固定...,那么也就代表着二维码会被使用完,而“我们目前使用不完”是因为点阵组成的二维码个数实在是太多了,即使在我们生活中大量应用,每天都有几百亿个二维码产生,还是使用不完。

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