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前言哈喽，大家好，我是asong；前几天逛github发现了一个有趣的并发库-conc，其目标是：更难出现goroutine泄漏处理panic更友好并发代码可读性高从简介上看主要封装功能如下：对waitGroup进行封装，避免了产生大量重复代码，并且也封装recover，安全性更高提供panics.

如果你在Flask中启动过子线程，然后在子线程中读写过g​对象或者尝试从request​对象中读取url参数，那么，你肯定对下面这个报错不陌生：RuntimeError:Workingoutsideofrequestcontext..例如下面这段Flask代码：复制importthreadingfr

大家好，我是楼仔！今天教大家做一个Java的多线程永动任务，这个示例的原型是公司自研的多线程异步任务项目，我把里面涉及到多线程的代码抽离出来，然后进行一定的改造。里面涉及的知识点非常多，特别适合有一定工作经验的同学学习，或者可以直接拿到项目中使用。文章结构非常简单：1.功能说明做这个多线程异步任务，

在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者TCP连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、

我们知道，协程本质上是单线程单进程，通过充分利用IO等待时间来实现高并发。在IO等待时间之外的代码，还是串行运行的。因此，如果协程非常多，多少每个协程内部的串行代码运行时间超过了IO请求的等待时间，那么它的并发就会有一个上限。举个例子，电饭煲煮饭，洗衣机洗衣服，热水壶烧水，他们都是启动设备以后就能自

Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典Python多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python多线程教程"，不难发现几乎所有的教

前言最近使用ThreadLocal出现了一个生产问题一大清早就接到业务人员的电话，说系统登录进去后总是莫名其妙的报错，而且有点随机...昏沉的脑袋瞬间清醒了，我问具体是哪个模块报错，是不是操作了哪些特定的功能才报错，得到的回答是否定的，任何功能操作都随机报错??，也就是有时候报错，有时候不报错。一时

这是一个管理和寻找AppImage应用的有趣的GUI前端。让我们来了解一下它!我们有很多关于AppImage的历史和制作它的信息。如果你是Linux的新手，你也应该看看我们的AppImage使用指南。AppImage使应用可以很容易地在不同的发行版上运行，而不需要安装依赖关系或任何东西。然而，与Fl

1.线程池原理我们使用线程的时候就去创建一个线程，这样实现起来非常简便，但是就会有一个问题：如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不

 一、前言很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。​​​二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编

之前统一特征系统在QA同学的帮助下进行了一些压测，发现了一些问题，这些问题是较为通用的问题，发出来给其他同学参考一下，避免踩同样的坑。底层依赖sync.Pool的场景有一些开源库，为了优化性能，使用了官方提供的sync.Pool，比如我们使用的https://github.com/valyala/f