RPC(Remote Procedure Call)服务,也即远程过程调用,在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位,尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下,RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC,Facebook 开源了 Thrift,Twitter 开源了 Finagle,百度开源了 bRPC,腾讯开源了 Tars,阿里开源了 Dubbo 和 HSF,新浪开源了 Motan 等,一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器,在解决分布式高并发业务问题的同时,也向外界展示自己的技术实力。
有句话叫做:投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在,短短的几年内,我投资在自己身上的钱已超过三十多万,光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一,买了不少于上千本书,有实体书,也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力,更提升了我的视野和认知。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
大家好,在Python编程中,处理并发任务时,我们经常会遇到协程和多线程这两个术语。虽然它们的目的相似——即优化程序的执行效率和响应速度,但它们的工作方式却有很大的不同。
如果说Go lang是静态语言中的皇冠,那么,Goroutine就是并发编程方式中的钻石。Goroutine是Go语言设计体系中最核心的精华,它非常轻量,一个 Goroutine 只占几 KB,并且这几 KB 就足够 Goroutine 运行完,这就能在有限的内存空间内支持大量 Goroutine协程任务,方寸之间,运筹帷幄,用极少的成本获取最高的效率,支持了更多的并发,毫无疑问,Goroutine是比Python的协程原理事件循环更高级的并发异步编程方式。
为了让具备Python基础的人群适合岗位的需求,小编推出了一门全面的、系统的、简易的Python网络爬虫入门级课程,不仅讲解了学习网络爬虫必备的基础知识,而且加入了爬虫框架的内容,大家学完之后,能够全面地掌握抓取网页和解析网页的多种技术,还能够掌握一些爬虫的扩展知识,如并发下载、识别图像文字、抓取动态内容等。并且大家学完还能熟练地掌握爬虫框架的使用,如Scrapy,以此创建自己的网络爬虫项目,胜任Python网络爬虫工程师相关岗位的工作。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛,很多人都想要从事大数据技术开发工作,但是,请问要怎么做,路线是什么?从哪里开始学?学哪些?这是一个大问题。对于我自己来说,最近也在学一些大数据开发相关的技术,所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》,希望对你有所帮助。
随着计算机应用程序的复杂性不断增加,对于高效处理I/O密集型任务的需求也越来越迫切。在Python中,asyncio模块提供了一种强大的异步编程方式,使得开发者能够轻松地处理并发任务,提高程序的性能和响应速度。本文将深入探讨asyncio的使用方法和原理,带你一窥异步编程的奥妙。
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:
这个算法是由分布式系统大佬lamport提出的,用来解决多线程抢占资源的锁控制问题。在之前介绍数据库事务原则的时候,曾经介绍过隔离性。不仅在数据库当中,在并发系统当中,只要出现多个线程抢占一个资源的情况,就必然需要引入锁来实现隔离。保证一次只能有一个线程占有资源,防止线程之间的读写操作混乱,导致数据错误。今天讲的面包店算法,就是针对这个场景,实现线程之间隔离的。
让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题,今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。
在过去的2017年里,Python开发者在全球快速增长,国内小伙伴学习 Python 的热情一路高涨。同时,PYPL发布7月编程语言指数榜,Python 在今年5月首次超越 Java 拿下榜首位。此外,作为人工智能的主要编程语言,在人工智能风口已经到来的 2018 年以及未来的几年,Python势必继续高歌。据统计,现在初级python工程师的起薪一般在10-15K。
此部分主要需要了解网络本身的情况,即从源端到目的端的带宽是多少(实际带宽计算公式),平时使用量和繁忙程度的情况,从而分析是否是本部分造成的速度缓慢。以下提供几个思路。
照例(高速发展的一年)还是发一下今年的书单。不过,和去年的相比已经去除了非IT类书籍。 大体还是四个方向吧: 架构 前端 数据 工程实践 然后就是书单了。。 前端 《WebComponent实战:探索PolymerJS、MozillaBrick、Bosonic与ReactJS框架》 《DOM启蒙》 《Polymer:面向未来的Web组件开发》 《响应式Web设计性能优化》 《Backbone.js应用程序开发》 《O'Reilly:基于MVC的JavaScriptWeb富应用开发》 《JavaScript框
Redis 是互联网技术架构在存储系统中使用最为广泛的中间件,它也是中高级后端工程师技术面试中面试官最喜欢问的工程技能之一,特别是那些优秀的、竞争激烈的大型互联网公司(比如 Twitter、新浪微博、阿里云、腾讯云、淘宝、知乎等),通常要求面试者不仅仅掌握 Redis 基础使用,更要求深层理解 Redis 内部实现的细节原理。毫不夸张地说,能把 Redis 的知识点全部吃透,你的半只脚就已经踏进心仪大公司的技术研发部。
Python的垃圾回收机制有两种(也可以说一种:叫引用计数): 一是引用计数, 二是隔代回收.
Hi,大家好。在此之前投送过Python知识梳理:8张思维导图,梳理Python知识体系。以及Java知识梳理:28张思维导图,梳理Java知识体系。
并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分,它允许程序在执行过程中同时处理多个任务,从而提高系统响应速度与资源利用率。Python提供了多线程、多进程与协程等多种并发编程模型,这些模型各有优劣,适用于不同场景。在技术面试中,对Python并发编程模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python并发编程模型的重点考察点,解析面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并通过代码示例,助您在面试中从容应对相关挑战。
操作系统原理相关的书,基本都会提到一句很经典的话: "进程是资源分配的最小单位,线程则是CPU调度的最小单位"。
Python是一门流行的编程语言,广泛用于各种应用领域,包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时,提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程,包括多线程和多进程的使用,以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
找不到完整的学习路线?小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢,Python作为今年来特别受欢迎的编程语言,是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖,Python已经入驻小学生教材,将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了,作为程序员的我们,必须给自己增加一项技能,提高职场竞争力,掌握一定的Python技能。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 伙伴们,最近是否感受到了夏天的热情似火呢? 六月,不仅带来了热情似火的夏天,也带来了很多火爆的重磅新书!博文菌精挑细选了12本六月的爆款新书,这其中既有大师级重磅新版神作,影响了数百万互联网从业者、跨越时代的诚意之作,帮你用底层内功对抗中年焦虑的秘籍等,让你无惧裁员;更有给你全新的思维冲击和观感体验的、像看电影一样轻松自在的破局之书,带你在魔幻错乱的时代做稳稳落子的九段高手! 燥热的天气,不如静下来读一本书,感受清凉一夏! ---- 01 ▊《
在电商促销活动期间,抢购脚本成为了一种常见的攻击方式,导致服务器负载激增,甚至引发系统瘫痪。本文将探讨抢购脚本的工作原理,分析其对线上商场的影响,并提供一系列预防和应对策略,包括技术实现细节,以确保系统的高可用性和安全性。
在计算机科学领域,多线程编程是一种重要的技术,用于实现并发执行和提高程序性能。Python作为一门广泛使用的编程语言,在多线程编程方面也有着强大的支持。本文将详细介绍Python中多线程编程的原理和实践,帮助读者更好地理解和应用这一技术。
某基金管理公司线下测试开发面试题总结。 预计阅读时间: 25分钟 测开题目如下 可以尝试自己先写,写完之后再去看参考解法哦 ~ 1、编写一段代码,把 list 的数平方(语言不限) ListA =
1. ngx_lua nodejs php 比较 我在研究一阵子ngx_lua之后发现lua语法和js真的很像,同时ngx_lua模型也是单线程的异步的事件驱动的,工作原理和nodejs相同,代码甚至
通过上面的演示,使用SocketServer便可以实现Python Socket的多线程并发。
在计算机科学的世界里,数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能,还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理,介绍几种常见的数据结构,以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
大家都知道,操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐,一边聊微信,一遍写博客。现在的cpu大都是多核的,但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
多线程、多进程与协程是Python中实现并发编程的三种主要手段,分别适用于不同的应用场景。在技术面试中,对这三种并发模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地解析Python多线程、多进程与协程的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并通过代码示例,助您在面试中从容应对相关挑战。
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很多Python开发者也表示,已经入门,但是很想全面扩充自己的知识系统,貌似市面上还很难找到一本阐述深刻全面而又包涵大量实战技巧的Python进阶书。
《流畅的python》是一本适合python进阶的书, 里面介绍的基本都是高级的python用法. 对于初学python的人来说, 基础大概也就够用了, 但往往由于够用让他们忘了深入, 去精通. 我们希望全面了解这个语言的能力边界, 可能一些高级的特性并不能马上掌握使用,
Golang自2009年发布第一个版本,2012年发布1.0版本。在这10年的时间里,不断有开发者加入Golang的阵营中,不断共建Golang生态。其中比较有代表性的Golang编写软件作品是Docker和Kubernetes。从目前Golang的发展时间和社区活跃度来看,Golang无疑是一门成功的编程语言。
Python 可能是当下最火的编程语言了,就连房地产大佬都说自己要学 Python 。
与 Java、Python 等语言相比,C/C++ 语言是离操作系统更近的一种高级语言,因此其执行效率也更高。可以说,就像武侠小说中的“九阳神功”一样,C/C++ 一旦学成,其妙无穷!有了这个基础,你就可以一通百通,快速学习任何语言和编程技术了。
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
我刚刚开始工作的时候,其实特别讨厌Java。因为它太繁琐,就像一个絮絮叨叨的老奶奶。但后来因为工作原因强行写了一年的Java,反而不那么讨厌它了。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
有些问题是Web程序对恶意输入缺少必要的检查造成的BUG,有些问题是程序的设计BUG。Web安全问题的发现,本质上是与Web程序打交道,Web安全漏洞的产生是建立在Web程序有问题的前提下的,弄懂Web漏洞,要搞清楚基本的Web程序的基础知识概念和一些计算机知识,JS、SQL、Web框架、PHP、Python等等。Web知识以外各种中间件的原理, 是搞懂Web漏洞的一个前提。常用的渗透测试工具是复现Web漏洞问题的手段。
http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf 翻译水平不咋地,建议大家看原版英文,翻译只给自己参考,方便下次观看
NoXss是一个供web安全工程师批量检测xss隐患的脚本工具。其主要用于批量检测,比如甲方内部安全巡检,人工分析千万级的url资产是不现实的,NoXss使用多进程+协程的方式,支持高并发,可以出色的完成这一任务。NoXss从实用主义出发,小巧精致,不如其他扫描器拥有各式各样的高级功能(比如绕过waf、存储型xss等),深入挖掘xss这里首推XSStrike,但在批量检测方面,NoXss是一个不错的选择。
Python 应用计算思维 零、序言 第一部分:计算思维导论 一、计算机科学基础 二、计算思维要素 三、理解算法和算法思维 四、理解逻辑推理 五、探究性问题分析 六、设计解决方案和解决流程 七、识别解决方案中的挑战 第二部分:应用 Python 和计算思维 八、Python 简介 九、理解输入和输出,设计求解算法 十、控制流程 十一、在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分:将计算思维和 Python 用于数据处理、分析和应用 十二、在实验和数据分析问题中使用 Python 十三、使用分类
现在 Python 主要在 前端 、 数据分析 两个方面比较火,相较于其它语言,更灵活,经过一段时间的选择之后,希望可以认真的学习 Python 这门编程语言。
啥都不说了编译安装速度就是快,先上个图,大家可以看一下freeline的体验效果哦。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此:协程能保留上一次调用时的状态(即所有局部状态的一个特定组合),每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态,换种说法:进入上一次离开时所处逻辑流的位置。线程的切换,会保存到CPU的寄存器里。 CPU感觉不到协程的存在,协程是用户自己控制的。之前通过yield做的生产者消费者模型,就是协程,在单线程下实现并发效果。
最近发现现在好多做sass和pass的平台对于自动化运营需求十分的强烈,特别是自动回复消息和自动管理客户。其实这些功能我觉得对于python来讲,是十分容易实现的,这次就来做点好玩的,一个微信自动回复机器人。
要记住公司招人是解决问题的,基于现有问题出发,大家一般心里会有一个大致的解决方案,而这个解决方案通常是由若干种技术组合而成。
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