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Wie bekommt man die Goroutine ID?
In einem Betriebssystem hat jeder Prozess eine eindeutige Prozess-ID, und jeder Thread hat seine eigene eindeutige Thread-ID. In ähnlicher Weise hat in der Go-Sprache jede Goroutine ihre eigene eindeutige Go-Routine-ID, die häufig in Szenarien wie `Panic` auftritt. Obwohl Goroutinen inhärente IDs haben, bietet die Go-Sprache absichtlich keine Schnittstelle zum Abrufen dieser ID. Dieses Mal werden wir versuchen, die Goroutinen-ID durch die Go-Assembly-Sprache zu erhalten.
Lustige Fakten über Ghostty
Was denkt Mitchell Hashimoto über Ghostty?
Go Generics: Ein tiefer Einblick
Insgesamt lassen sich die Vorteile von Generics in drei Aspekten zusammenfassen: 1. Typen werden während des Kompilierungszeitraums bestimmt, wodurch die Typsicherheit gewährleistet wird. Was eingegeben wird, wird auch ausgegeben. 2. Die Lesbarkeit wird verbessert. Der tatsächliche Datentyp ist bereits in der Kodierungsphase explizit bekannt. 3. Generics führen den Verarbeitungscode für denselben Typ zusammen, wodurch die Code-Wiederverwendungsrate verbessert und die allgemeine Flexibilität des Programms erhöht wird. Generics sind jedoch keine Notwendigkeit für allgemeine Datentypen. Es ist immer noch erforderlich, sorgfältig zu überlegen, ob Generics entsprechend der tatsächlichen Nutzungssituation verwendet werden sollen.
Wie man Puppeteer kostenlos in der Cloud ausführt: Ein Vergleich der Lösungen
Vergleich von Serverless-Plattformen für Puppeteer: Wie man sie verwendet, um eine typische Puppeteer-Aufgabe zu erledigen, und ihre Vor- und Nachteile.
Ein tiefer Einblick in Gin: Golangs führendes Framework
Gin ist ein HTTP-Web-Framework, das in Go (Golang) geschrieben ist. Es bietet eine Martini-ähnliche API, jedoch mit einer bis zu 40-mal höheren Leistung als Martini. Wenn Sie eine umwerfende Leistung benötigen, holen Sie sich Gin.
High-Performance Python: Asyncio
Im Gegensatz zu Multithreading ist `asyncio` Single-Threaded, aber der Mechanismus seiner internen Ereignisschleife ermöglicht es, mehrere verschiedene Aufgaben gleichzeitig auszuführen und hat eine größere autonome Steuerung als Multithreading.Aufgaben in `asyncio` werden während des Betriebs nicht unterbrochen, sodass die Situation einer Race Condition nicht auftritt.Insbesondere in Szenarien mit umfangreichen I/O-Operationen hat `asyncio` eine höhere Betriebseffizienz als Multithreading. Da die Kosten für den Aufgabenwechsel in `asyncio` viel geringer sind als die für den Thread-Wechsel und die Anzahl der Aufgaben, die `asyncio` starten kann, viel größer ist als die Anzahl der Threads im Multithreading.Es ist jedoch zu beachten, dass die Verwendung von `asyncio` in vielen Fällen die Unterstützung bestimmter Bibliotheken von Drittanbietern erfordert, wie z. B. `aiohttp` im vorherigen Beispiel. Und wenn die I/O-Operationen schnell und nicht aufwändig sind, kann die Verwendung von Multithreading das Problem ebenfalls effektiv lösen.
Python Async IO mit FastAPI meistern
Asynchrone E/A wird auf der untersten Ebene mithilfe von „Koroutinen“ und „Ereignisschleifen“ implementiert. „Koroutinen“ stellen sicher, dass der Thread beim Auftreten markierter E/A-Operationen während der Ausführung nicht auf den Abschluss der E/A warten muss, sondern anhalten und den Thread andere Aufgaben ausführen lassen kann, ohne zu blockieren. „Ereignisschleifen“ verwenden die I/O-Multiplexing-Technologie, um ständig zu überprüfen, bei welchen Ereignissen Koroutinen weiterhin ausgeführt werden können. Wenn ein bestimmtes E/A-Ereignis abgeschlossen ist, wird der entsprechende Rückruf ausgelöst, sodass die Koroutine die Ausführung fortsetzen kann.
Das Geheimnis hinter FastAPIs Geschwindigkeit
Was ist das Geheimnis hinter der Geschwindigkeit von FastAPI? Warum lässt es andere seinen digitalen Staub fressen?
Ist Flask tot? Ist FastAPI die Zukunft?
Der Artikel erörtert hauptsächlich die aktuelle Situation und Entwicklung von Flask und FastAPI im Bereich der Python-Frameworks. Durch den Vergleich der Akzeptanz neuer Projekte, der Anzahl der GitHub-Sterne und des Anteils in offiziellen Umfragen wird gezeigt, dass die Popularität von FastAPI gestiegen ist und die von Flask übertroffen hat. Rückblickend auf die Entwicklung von Webframeworks hatte Flask zwar einst Vorteile, ist aber durch Probleme wie die Plugin-Wartung eingeschränkt. FastAPI zeichnet sich durch sein asynchrones Design, die Pydantic-Datenvalidierung und die ASGI-Unterstützung aus. Es erklärt auch den Rückgang der Popularität von Flask unter Aspekten wie Community-Aktivität und Diskussionsfrequenz. Abschliessend werden die Vorteile der Leapcell-Plattform vorgestellt, die für die Bereitstellung beider geeignet ist.
WTH Ist Synthetic Testing?
Eine kurze und freundliche Einführung in Synthetic Testing.
Wird Ihre Marketing-E-Mail im Spam landen? Wir haben ein Tool entwickelt, um das herauszufinden
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Apache SpamAssassin, ein Open-Source-Tool zur Spamerkennung, verwenden können, um E-Mail-Spam-Scores zu bewerten und als API für die nahtlose Integration in Workflows bereitzustellen.