自从学了Python和NodeJS，每每在写新的程序之前我就会问自己：到底用Python好，还是用NodeJS好？两者都能进行快速开发，并且各有千秋。 现在就记录一下Python和NodeJS开发程序时的各种坑，方便以后纠结的时候查询。 因为增加辅助代码会增加工作量，所以以下情况都是在不考虑其他辅助代码，例如线程池，任务管理，的情 况下的考虑。
今天我要和大家聊一聊一个让程序员们头疼不已的话题——高并发海量数据爬取。在这个信息爆炸的时代，我们需要从互联网上抓取大量的数据，便于进行分析、挖掘和应用。但是面对庞大的数据量和复杂的网络环境，我们应该选择哪种编程语言来完成这项任务呢？让我们一起来探讨一下吧！
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.
Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
所谓“人生苦短，我用Python”，随着人工智能的到来，Python无疑是现在热度最高的语言。从“小白”到成为一个合格的 Python 程序员首先要先迈过 Python 基础这个门槛。
在当今的Web开发领域，构建能够处理高并发请求的应用是开发者们经常面临的挑战。Flask作为一个轻量级的Web框架，以其简单易用和灵活性而受到广泛欢迎。然而，在生产环境中，直接使用Flask自带的服务器（Werkzeug）往往无法满足高并发的需求。这时，结合Gunicorn和Docker进行部署就显得尤为重要。本文将详细介绍如何使用Gunicorn作为WSGI HTTP服务器，结合Flask应用，并通过Docker容器化部署，以实现高并发的Web服务。
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环，结合多线程，我们可以同时处理多个IO任务，并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
在现代Web开发中，高并发处理是一个至关重要的议题。本文将深入探讨Gunicorn、Flask以及Docker在实现高并发处理中的应用和部署技巧。通过详细的代码示例和操作步骤，帮助读者全面掌握这项技术。
Pvthon 语言本身是单线程的，因此要做到高并发是需要用到多线程的。多线程指的是在一个程序内同时执行多个任务，每个任务称为一个线程。使用多线程，可以并行执行多个任务，从而提高程序的效率。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
说明1：当我们直接用编译器运行Flask项目的时候，会有一个提示：意思就是：这是开发环境的服务器，不能用于生产环境的部署，请使用WSGI的服务器替换
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
对于程序员来说，选择合适的语言作为爬虫开发工具很重要。在这篇文章中，我们将探讨使用Node.js和Python进行爬虫开发的优势和劣势，帮助你做出明智的选择，并提供一些实际操作价值的建议。
"高并发"对后台开发同学来说，既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它。陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时，想收获这方面的经验也是"摸着石头过河"， 需要大量学习理论知识，再去探索。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
当你跑通了前面一个demo，博客地址：http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7299920.html，那么你的分布式异步之旅已经起步了。 性能和稳定性是web服务的核心评价指标。下面我们来说，怎么样部署服务，实现web服务的高并发和高可用。 我们将通过一些工具和部署，提升web服务的性能。 这篇文章我们先讲高并发 部署方式：nginx+gunicorn+wsgi 1、django和python的缺陷分析 django作为一个python实现的web服务器，它的性能其实是没有多大
最近有很多学弟学妹问我：冰河，并发编程要学哪些内容呀？我看你CSDN博客的的【精通高并发系列】更新了很多高并发编程的技术文章，你是怎么学习的呢？后面你还会更新吗？啥时候更新完呀？
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中，服务器创建很多进程-单线程（比如apache mpm）或者n进程：m线程比例创建服务线程（比如nginx event）。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket，有几率同时调用accept。当一个请求进来，accept同时唤醒等待socket的多个进程，但是只有一个进程能accept到新的socket，其他进程accept不到任何东西，只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept，则把惊群提前到了select/epoll这一步，多个进程只有一个进程能acxept到连接，因为是非阻塞socket，其他进程返回EAGAIN。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程。
您是否想过 Go 与 Python 之间的主要区别是什么？随着对软件开发人员的需求不断增加，选择哪种编码语言可能会很困难。
在你阅读以下内容时，我不得不告诉你一个事实，编程语言Go正在成为一颗冉冉升起的新星，为什么这样说，出身于Google，它是名门出身，它的作者可以说称得上是神级一样的人物。现在让我们看看它的作者：
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。
在当今电商行业中，商品秒杀活动已经成为四大电商平台争相推出的一种促销方式。然而，随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆，商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力，我们需要寻找一种高效的解决方案。
在自动化测试多线程编程中，确保数据结构的线程安全性是至关重要的。本文将讨论如何在 Python 中处理生成器和迭代器的线程安全问题，并提供一些优化的思路。我们将深入分析现有代码，并进行改进，以解决潜在的性能问题。
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。
近来工作上接收到一项任务，实现c++后台服务器程序，要求它能承载千万级别的DAU读写请求。目前实现千万级高并发海量数据请求的服务器设计在”套路“上比较成熟，基本做法是形成服务器集群，然后将海量请求分发到集群中的各个服务器，使得服务器面对的请求数量不再“海量”，本质上就是采用分而治之，各个击破的思维来破解高并发的数据请求。
作者：程序诗人，来自：cnblogs.com/scy251147 零，题记 在互联网企业中，限购的做法，多种多样，有的别出心裁，有的因循守旧，但是种种做法皆想达到的目的，无外乎几种，商品卖的完，系统抗
思路 借助python当中threading模块与Queue模块组合可以方便的实现基于生产者-消费者模型的多线程模型。Jimmy大神的tushare一直是广大python数据分析以及业余量化爱好者喜爱
Go语言在设计时，Java和C ++是编写服务器程序最常用的语言(至少在Google是这样)，这是因为使用这些语言可以高效的开发。但是Go设计者们觉得像Java和C++这些语言需要开发者记忆太多的语法和规则，并且需要重复做的事情太多，这导致一些程序员开始转向更加动态，流畅的语言，如Python，但是付出的是损失开发效率和对类型安全检查的缺失。Go设计者们认为应该可以发明一种语言，这种语言集高效的开发、提供类型安全检查、简洁流畅的代码风格与一体,于是Go就诞生了。
Redis 是一款高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存、队列等场景中。然而，在高并发情况下，可能会出现多个客户端同时对同一个 key 进行读写操作，从而导致数据不一致的问题。本文将介绍如何解决 Redis 的并发竞争 key 问题，保证数据的一致性和可靠性。
昨天晚上，成都因为疫情又一次上了热搜，而这一次，热搜上的词条是一家软件公司的名字。
在上一篇性能专题的文章：性能专题：性能测试实施全过程指南，已提前剧透告知了，从本篇开始，将结合服务端性能测试的两款常用工具进行实战操作介绍：Jmeter和Locust。
越来越多的互联网大厂开始使用Go语言了，譬如腾讯、美团、滴滴、百度、Google、bilibili...
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务，该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素，该服务需要确保每个请求至少被处理一次，同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据，并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码，并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示，包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力，还实现了请求的幂等性。
Siege是linux下的一个web系统的压力测试工具，支持多链接，支持get和post请求，可以对web系统进行多并发下持续请求的压力测试。今天我们就使用Siege来对Django进行一次压力测试，看看单台Django服务到底能抗住多少的并发数。
我很早之前，就是通过这篇文章搞懂了 Python Web 应用服务器是个什么鬼，虽然本文讲的是 Ruby 的 Web 应用服务器，但原理是通的所以翻出来推荐给大家，下面是正文。
Go 语言，作为编程语言的后生，站在巨人的肩膀上，吸收了其他一些编程语言的特点。下面简单解释一下：
接近尾期了，是时候做一些总结了，那从什么地方开始呢？那就从我们为什么要选择Go语言开始吧~
早春二月，研发倍忙，杂花生树，群鸥竟飞。为什么？因为春季招聘，无论是应届生，还是职场老鸟，都在摩拳擦掌，秣马厉兵，准备在面试场上一较身手，既分高下，也决Offer，本次我们打响春招第一炮，躬身入局，让2023年的第一个Offer来的比以往快那么一点点。
Golang 有一个静态类型系统，这意味着在编译时期，所有变量的类型都必须明确。这一特性有助于开发者更准确地理解代码，同时编译器也可以更早地捕获到错误。
select 可以同时处理多个 socket，有一个就绪应用程序代码就可以处理它。
秒杀（Spike）是电子商务领域的一项重要业务，指的是在短时间内，大量用户竞相购买某一特定商品或服务。秒杀活动常常伴随着高并发、高延迟故障、商品售罄等挑战。本文将深入讨论秒杀技术瓶颈的原因，并提出一些解决之道，帮助您更好地应对秒杀活动中的挑战。
在高并发的场景下，python提供了一个多线程的模块threading，但似乎这个模块并不近人如意，原因在于cpython本身的全局解析锁（GIL）问题，在一段时间片内实际上的执行是单线程的。同时还存在着资源争夺的问题。python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块，python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案，例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此，在方案选择上提供了更多的可能性。以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用，我希望自己在另一篇文章再写。
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。
你应当尽可能地避免线程，对于GUI和分布式系统或低端服务器不要用线程，只有处理CPU并发时才需要线程，如果必须使用线程，将线程隔离在核心内部，让大部分代码保持单线程。 而基于线程的粉丝认为Why events are a bad idea，反驳理由是：
当谈到Web开发时，Python是一个非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和框架，可以帮助我们轻松构建功能强大的Web应用程序。然而，在开发过程中，可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行Web开发时的常见问题与解决方案，并提供实际操作价值。
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