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Python属于后端开发还是前端开发?Python入门!
有人私信小编说:我想要从事后端开发工作,可以学习Python语言吗?Python属于后端开发还是前端开发呢?
2023-01-02终于弄明白了 Singleton,Transient,Scoped 的作用域是如何实现的
一:背景1. 讲故事前几天有位朋友让我有时间分析一下 aspnetcore 中为什么向 ServiceCollection 中注入的 Class 可以做到 Singleton,Transient,Scoped,挺有意思,这篇就来聊一聊这一话题,自从 core 中有了 ServiceCollection, 再加上流行的 DDD 模式,相信很多朋友的项目中很少能看到 new 了,好歹 spring 十
2022-12-30数据结构与算法专题——第九题 外排序
说到排序,大家第一反应基本上是内排序,是的,算法嘛,玩的就是内存,然而内存是有限制的,总有装不下的那一天,此时就可以来玩玩外排序,当然在我看来,外排序考验的是一个程序员的架构能力,而不仅仅局限于排序这个层次。一:N路归并排序1.概序我们知道算法中有一种叫做分治思想,一个大问题我们可以采取分而治之,各个突破,当子问题解决了,大问题也就KO了,还有一点我们知道内排序的归并排序是采用二路归并的,因为分治
2022-12-30快醒醒,C# 9 中又来了一堆关键词 init,record,with
一:背景1. 讲故事.NET5 终于在 2020-08-25 也就是前天发布了第八个预览版,这么多的预览版搞得我都麻木了,接踵而来的就是更多的新特性加入到了 C# 9 中,既然还想呆在这条船上,得继续硬着头皮学习哈,这一篇跟大家聊聊新增的几个关键词。二:新增关键词1. init出来一个新语法糖,首先要做的就是去揭它的老底,这样可以方便推测它的应用场景,为了方便表述,我先上一个例子: publ
2022-12-30内存不够用还要速度快,终于找到可以基于 File 的 Cache 了
一:背景1. 讲故事18年的时候在做纯内存项目的过程中遇到了这么一个问题,因为一些核心数据都是飘在内存中,所以内存空间对我们来说额外宝贵,但偏偏项目中有些数据需要缓存,比如说需要下钻的报表上的点,基于性能的考虑,不希望采用独立的缓存中间件,比如 redis, mongodb,毕竟再怎么滴还是要走网络io,但直接放在本机内存中也不现实,那有没有均衡于 native cache 和 cache ser
2022-12-30await,async 我要把它翻个底朝天,这回你总该明白了吧
一:背景1. 讲故事await,async 这玩意的知识点已经被人说的烂的不能再烂了,看似没什么好说的,但我发现有不少文章还是从理论上讲述了这两个语法糖的用法,懂得还是懂,不懂的看似懂了过几天又不懂了,人生如戏全靠记是不行的哈,其实本质上来说 await, async 只是编译器层面上的语法糖,在 IL 层面都会被打成原型的,所以在这个层面上认识这两个语法糖是非常有必要的。二:从 IL 层面认识1
2022-12-30如何让多端口网站用一个nginx进行反向代理实际场景分析
前段时间公司要整合服务器资源,刚好趁这次机会将这些乱七八糟的服务器做一次梳理和整合,断断续续一个月迁移完成大概优化掉了1/3的机器,完成之后遇到了一些问题,比如曾今零零散散部署在生产上一些可视化UI:apollo,kibana,grafana,jenkins 等等要么采用80端口,要么对公开放了其他端口,为了安全,现在不再开放非80之外的公网端口,由于机器少了,80端口不够,这些可视化UI不再能直
2022-12-30如何校验内存数据的一致性,DynamicExpresso 算是帮上大忙了
一:背景1. 讲故事记的在上一家公司做全内存项目的时候,因为一些关键表会在程序 startup 的时候全量灌入到内存中,但随着时间的推移,内存和数据库的同步偶尔会出现数据差异的情况,伴随着就是运营那边报过来的 bug,检查数据库的数据完整性很简单,直接写一些 sql 验证一下就好了,但校验内存中的数据就非常麻烦了,因为你不能像写 sql 一样直接去查生产中的内存集合,那怎么办呢?为了方便演示问题,
2022-12-30用过 mongodb 吧, 这三个大坑踩过吗?
一:背景1. 讲故事前段时间有位朋友在微信群问,在向 mongodb 中插入的时间为啥取出来的时候少了 8 个小时,8 在时间处理上是一个非常敏感的数字,又吉利又是一个普适的话题,后来我想想初次使用 mongodb 的朋友一定还会遇到各种新坑,比如说:插入的数据取不出来,看不爽的 ObjectID,时区不对等等,这篇就和大家一起聊一聊。二:1号坑 插进去的数据取不出来1. 案例展示这个问题是使用强
2022-12-30数据结构之使用「Java」模拟位图操作
之前写过一篇涂鸦之作《使用redis位图轻松实时统计日活》,位图是常见的基于数组的数据结构,可以把数组中的每个字节的每一位都有效利用起来,这样就可以大大节省空间,一个字节就可以记录8个0或1的值,这就是位图的基本思想,使用位图可以轻松记录日活,判断某个数据是否存在,实现布隆过滤器等。位图在内部维护一个数组,数组中的每个字节占8位,所以要表示0~999这1000个数字只需要125个字节,对比我们通常
2022-12-05
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