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回复总数  1751
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@sujin190 我表述有问题,我不是指 java 无法显式进入阻塞,而是我想知道如果翻译成 c/c++代码,这个阻塞是如何实现的,涉及那些操作系统或者硬件级别的操作,我不理解这个过程。
2021-03-26 10:13:20 +08:00
回复了 huchangyan 创建的主题 Python Python web 求教
@lixuda py 提供了 ffi 接口和 IO 复用以后,理论上多大项目都没问题,语言只是工具,不要听一些人胡说
2021-03-26 08:24:02 +08:00
回复了 YoshiKit 创建的主题 Go 编程语言 如何用 Go 语言解析其他语言?
使用一种语言解析其他语言的 AST 本身不是常见需求,尤其对于 GO 这种生态,我不看你能找到别人写好的项目
@lostvincent 感谢回复,我考虑了一下觉得我要的应该是主从,只是网上搜索信息一般集群指向 rac,似乎并非主从方案。
@zw1one 分表拆不太开,子表方案测试过,拆了一万多张,性能反而下降很严重,目前用的表内分区的方案。orcl 的集群我不是很了解,网上资料没有 mysql 这么多,我查到 rac 集群的方案,感觉多实例读一块共享存储,不如多实例。还有一种方案也许是同表内多分区存在不同实例里,但我不会配,似乎也没有类似的方案
2021-03-23 05:13:13 +08:00
回复了 aheadlead 创建的主题 问与答 这玩意真有用吗? https://www.bilibili.com/video/BV1Tv41147kd
62 播放也能被你正好看到?这推广好硬,好硬啊
2021-03-22 08:32:35 +08:00
回复了 xpde 创建的主题 Python 使用强类型的编程语言是否更有利于编程和数据分析?
楼主说的应该是静态类型。不过静态类型也有几种程度的静态类型,

第一层比较浅的,是你指定关键位置的特定类型,满足两个最小目标,其一是 runtime 可以动态检查是否所有输入都满足该类型,其二是使用 IDE 可以看到提示。这个就是目前 python 使用的方案,虽然 runtime 检查没有杀手级产品,mypy 并不好用,不过仅满足项目需求的侵入式检查框架自己实现成本也不太大,而 IDE 补全在 pycharm 里已经有,虽然对 sublime 用户并不友好,但总体来说堪用。

第二层完全静态,对于 python 是愚蠢且无意义的,动态是一项伟大的发明,这是动态语言后发但能逐渐蚕食静态类型语言的原因,因为它确实解决了静态的痛点。python 的设计哲学是高动态与强大的描述能力,对比 c++的哲学( Zero-Overhead Abstraction )可以明显感受到本质不同。别的不说,假如存在静态 python,它有良好的优化空间和高速的 JIT 解释器,但写代码时不是光标注`lst: list`就完事了,大多数时候你还要标注数组中储存对象的类型,比如`lst: list[int]`,从此以后你只能往 list 里面增加 int 类型,甚至无法添加 float 。你能接受吗?如果如此为什么我不使用其他语言?
@mingl0280 f2b 这东西得接入日志吧,咋接 windows 日志不会啊。至于自己写,怕是写完以后因为运行占用太多 CPU 资源导致以为被攻击┓( ´∀` )┏
2021-03-20 05:51:08 +08:00
回复了 monetto 创建的主题 Python 如何减轻 Python Flask 服务的性能消耗
@seakingii 有一说一,我觉得 c#在 web 领域还不如 py
2021-03-20 05:48:08 +08:00
回复了 LeeReamond 创建的主题 问与答 学生教务系统 Sql 求助
@shiji 不好意思,学生 ID 是学生表的主键,写问题时比较头昏直接写上去了,成绩表有业务无关的主键
2021-03-20 05:47:23 +08:00
回复了 LeeReamond 创建的主题 问与答 学生教务系统 Sql 求助
@jhdxr 数据库是 mysql,但是想了解一下 oracle 怎么实现这个复杂操作,大佬能指点一下么
说句题外话,请问 windows 上有类似 fai2ban 的工具吗?
2021-03-19 23:09:14 +08:00
回复了 monetto 创建的主题 Python 如何减轻 Python Flask 服务的性能消耗
flask 本身属于比较慢的那类,同步框架本身慢一些,flask 又不是 tornado,bottle 之流。要减轻开销最好上异步
@binux 提这个问题主要是我 8 核才提升 2 倍性能,比较诡异所以来问一下,看大家的跑分感觉可能是我硬件问题,不是 python 或者调用方式有问题。物理 8 核心分配 8 线程,资源足够的情况下执行顺序先后完成时间差别不大,属于比较粗略的计算方式,因为不需要进程间通讯。
@LeeReamond 128 核的话,多进程又为啥会是 5x 加速呢,毕竟有 8 个进程。。神秘
@no1xsyzy 看到你的讨论想说些题外话。目前 python 指定核心分配进程有可用方案了吗?能想到一个典型场景是 gunicorn 每个进程绑定后线路应该能提高一些。

另外绑定核心这件事应该怎么理解,比如我的主线程绑定到 a 核心,然后我新开了一个线程调用 dll 插件,这个操作过程用释放 gil,那这个并行线程是会另找地方还是只能在当前核心上排队?
@no1xsyzy 刚才群里跟大佬讨论,大佬说你这个进程间通讯时间都没算,测个屁。我倒只是想得出个大方向结论,没想那么精确,不过我觉得在预激的基础上,进程间通讯的开销应该在微秒级,最慢不会超过几毫秒,这不是影响 4 秒执行时间延长到 12 秒的理由
@vipppppp 我无法解释你的跑分结果,虽然这个代码也只是图一乐,并不严谨,但是应该不会影响大方向结论。比如你在超多核的机器上多线程反而特别慢,我觉得有可能是同一段逻辑在不同物理核心上交替运行,期间资源移来移去产生的开销。不过在 12 线程上也这么慢就不合理了,12 线程可不太像是双路 cpu 。。。因为是纯 python 实现,正常多线程的 speedup 就应该是 1.0 左右
@vipppppp 感谢,看来确实可能是我之前忽略了睿频的问题,不过大佬你这个结果里多进程是符合期望的,多线程在 gil 下顺序执行,不应该这么慢
@ysc3839 确实,大佬给出了一个合理的思路。不过如我测试,绝对执行时间增长了三倍,睿频应该差不了这么多吧。
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