オペレーティングシステムでは、各プロセスに一意のプロセスIDがあり、各スレッドには独自のスレッドIDがあります。同様に、Go言語では、各Goroutineに固有のGoルーチンIDがあり、これは`panic`のようなシナリオでよく発生します。Goroutineには固有のIDがありますが、Go言語は意図的にこのIDを取得するためのインターフェースを提供していません。今回は、Goアセンブリ言語を通じてGoroutine IDを取得しようとします。
ミッチェル・ハシモトはGhosttyについてどう考えていますか?
全体として、ジェネリクスの利点は、次の3つの側面に要約できます。 1. 型はコンパイル時に決定され、型安全性が確保されます。入れたものが取り出されます。 2. 可読性が向上します。実際のデータ型は、コーディング段階から明示的にわかります。 3. ジェネリクスは同じ型の処理コードを結合し、コードの再利用率を向上させ、プログラムの一般的な柔軟性を高めます。 ただし、ジェネリクスは一般的なデータ型には必須ではありません。実際の使用状況に応じて、ジェネリクスを使用するかどうかを慎重に検討する必要があります。
Puppeteerのサーバーレスプラットフォームの比較:一般的なPuppeteerタスクを実行するためのそれらの使用方法、およびそれらの長所と短所。
Ginは、Go(Golang)で記述されたHTTPウェブフレームワークです。 MartiniのようなAPIを備えていますが、Martiniよりも最大40倍高速なパフォーマンスを発揮します。 圧倒的なパフォーマンスが必要な場合は、ぜひGinをお試しください。
マルチスレッドとは異なり、`asyncio`はシングルスレッドですが、その内部イベントループのメカニズムにより、複数の異なるタスクを同時に実行でき、マルチスレッドよりも自律的な制御が可能です。`asyncio`のタスクは、動作中に中断されることはないため、競合状態は発生しません。特にI/O操作が多いシナリオでは、`asyncio`はマルチスレッドよりも高い動作効率を発揮します。これは、`asyncio`でのタスク切り替えのコストがスレッド切り替えのコストよりもはるかに小さく、`asyncio`が開始できるタスクの数がマルチスレッドのスレッド数よりもはるかに多いためです。ただし、多くの場合、`asyncio`を使用するには、前の例の`aiohttp`など、特定のサードパーティライブラリのサポートが必要であることに注意してください。また、I/O操作が高速で重くない場合は、マルチスレッドを使用しても問題を効果的に解決できます。
非同期I/Oは、「コルーチン」と「イベントループ」を使用して最下層で実装されます。「コルーチン」は、スレッドが実行中にマークされたI/O操作に遭遇したときに、I/Oが完了するのを待つ必要がなく、一時停止してスレッドがブロックせずに他のタスクを実行できるようにします。「イベントループ」は、I/O多重化技術を使用し、I/Oイベントを監視するために常にサイクルします。特定のI/Oイベントが完了すると、対応するコールバックがトリガーされ、コルーチンが実行を継続できるようになります。
FastAPIの高速性の背後にある秘密は何でしょうか?なぜ他のフレームワークを引き離し、デジタルな塵を浴びせかけるのでしょうか?
この記事では、Pythonフレームワーク分野におけるFlaskとFastAPIの現状と開発について主に議論しています。新しいプロジェクトの採用、GitHubのスター数、公式調査での割合を比較することにより、FastAPIの人気が上昇し、Flaskの人気を超えていることが示されています。Webフレームワークの開発を振り返ると、Flaskにはかつて利点がありましたが、プラグインのメンテナンスなどの問題により制限されています。FastAPIは、非同期設計、Pydanticデータ検証、およびASGIのサポートにより際立っています。また、コミュニティの活動や議論の頻度などの側面から、Flaskの人気が低下した理由も説明しています。最後に、両方のデプロイに適したLeapcellプラットフォームの利点を紹介します。
シンセティックテストの簡単でわかりやすい紹介。
この記事では、オープンソースのスパム検出ツールであるApache SpamAssassinを使用して、メールのスパムスコアを評価し、ワークフローにシームレスに統合するためのAPIとしてデプロイする方法について説明します。