并发请求

CPU密集型任务应选多进程，因GIL限制多线程无法并行计算；I/O密集型任务宜用多线程，因等待期间可释放GIL实现高效并发。 在Python中决定使用多进程还是多线程，关键在于你的任务类型：是CPU密集型还是I/O密集型。如果你的程序大部分时间都在进行计算，那多进程几乎是唯一能真正利用多核CPU的途…

微服务通过拆分应用提升灵活性和扩展性，适合复杂系统与独立团队协作，但带来分布式复杂性。Python凭借FastAPI等框架和丰富生态，能高效构建微服务，适用于IO密集型、快速迭代场景，配合容器化、服务发现、事件驱动等策略应对挑战，是微服务架构中高效且实用的技术选择。 微服务，在我看来，就是把一个大而…

%ignore_a_1%ohttp基于asyncio实现异步非阻塞I/O，适合高并发场景；requests是同步阻塞库，简单易用。1. aiohttp适用于大量并发请求、构建异步Web服务及使用asyncio生态的项目；2. 其挑战包括学习曲线陡峭、调试复杂、需避免阻塞事件循环和资源管理要求高；3.…

本文旨在解决在使用 Aiogram 框架开发 Telegram Bot 时，在多聊天室环境下因状态管理不当导致并发问题。核心问题在于/help命令处理函数中不必要的状态设置，导致后续命令无法正常响应。通过移除该状态设置，可以有效解决此问题，提升 Bot 的并发处理能力。 在使用 Aiogram 构建…

本文旨在解决 Django 应用中支付完成后投票计数出现双重增加的异常问题。通过深入分析竞态条件（Race Condition）的成因，并引入 Django ORM 的 F() 表达式，教程将展示如何安全、准确地更新模型字段，从而避免数据不一致。文章提供了详细的代码示例和最佳实践，确保投票系统的数据…

本教程旨在解决Django应用中支付后投票计数异常翻倍的问题。核心原因通常是并发操作导致的竞态条件。文章将深入探讨如何利用Django的F()表达式实现原子性更新，有效避免数据不一致，并强调通过详细日志记录来定位和调试此类问题，确保投票计数的准确性和系统的稳定性。 引言：理解投票计数异常问题 在基于…

在 Django 应用开发中，经常会遇到用户支付投票后更新参赛者总票数的需求。然而，如果在处理并发请求时，不当的操作可能会导致总票数增加双倍，这与预期不符。本文将深入探讨这个问题，并提供解决方案。 问题分析 问题描述中提到，在用户完成支付后，参赛者的 totalvote 字段增加了两倍的投票数。这很…

python操作riak数据库主要依赖riak-python-client库，1. 首先通过pip install riak安装客户端；2. 使用riak.riakclient连接单节点或集群，支持protocol buffers和故障转移；3. 通过bucket.new()、get()、store…

本文详细介绍了如何使用Python处理来自多个列表的地理坐标数据，并通过API批量计算驾驶距离。核心内容包括利用zip函数高效迭代多组坐标，集成requests库进行API调用，以及通过自定义上下文管理器实现API请求的智能限流，确保程序稳定运行并遵守API服务条款。文章还强调了API响应错误处理的…

要隐藏python爬虫中requests库的请求日志，核心是将urllib3日志器级别设为warning或更高；2. 通过logging.getlogger(‘urllib3’).setlevel(logging.warning)可屏蔽debug和info级别的冗余日志；3.…