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Google内部的Python代码风格指南(译)
(mp.weixin.qq.com)
【简介】
这是一位朋友翻译的Google Python代码风格指南,很全面。可以作为公司的code review 标准,也可以作为自己编写代码的风格指南。希望对你有帮助。
Translator: shendeguize@github
点击查看原文 >>
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@code小生
2022-01-03 19:23 / 0个评论
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要不要再学学下面的文章?
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容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考
(blog.yuanpei.me)
本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用,旨在隔离代码执行环境,提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像,支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化,并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本,增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性,还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。
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2024-11-02 16:40
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在 Rust 中如何同时支持异步和同步代码?本文提供了详细的解决方案,从基础实现到 maybe_async crate 的使用,帮助你在一个代码库中高效处理这两种模式的转换。无论你是构建高并发系统还是希望代码更灵活,这篇文章都提供了实用的技巧。感兴趣的开发者不容错过!
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2024-09-08 23:37
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使用 OpenRewrite 优化代码
(www.diguage.com)
本文介绍了如何使用OpenRewrite工具优化Java代码。OpenRewrite可以通过自动化脚本进行代码重构,减少技术债务,提升代码质量。作者详细讲解了如何配置Maven插件,并使用多种重构“处方”,例如排序import语句、升级到Java 21、替换Base64实现,以及迁移到Spring Boot 3.2和JUnit 5。通过这些工具和方法,开发者可以简化代码维护和升级流程。
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现代Python CRUD技术栈
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作为一名资深Python CRUD boy,在今天用flask和django干这些体力活已经稍显过时,flask这些年来功能并没太大进步,想用什么还是得自己折腾,在工程化方面比较考验开发者的个人素养。而django的虽然功能完善,但它的笨重在需要深度定制时,又显得束手束脚。
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2024-05-05 23:18
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代码变更风险可视化系统建设与实践
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本文整理自美团技术沙龙第77期《美团亿级流量系统的质量风险防控和稳定性治理实践》。文章第一部分介绍了软件系统风险与变更;第二部分介绍了代码变更风险可视化系统的能力建设;第三部分介绍了整个系统在美团内部实践落地的情况;最后是对未来的规划和展望。希望对大家能有所帮助或启发。
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2023-10-24 23:48
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Python源码剖析:深度探索Cpython对象
(www.52nlp.cn)
Python是一门备受推崇的脚本语言,以其简单的语法和全面的功能而著称,可快速实现各种业务。本文从 CPython 对象构造器入手,介绍了浮点数对象在 CPython 底层数据结构中的表现形式以及对象创建的过程。通过进一步了解 CPython 动态性的实现方式,读者可望在阅读 CPython 源码后提升编写高质量代码的能力。
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@技术头条
2023-07-23 11:28
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低代码,想说爱你不容易
(blog.yuanpei.me)
当我了解了低代码和零代码的差异以后,我突然明白,我需要的其实是零代码,因为我希望那帮业务人员能自己搞定,这样就不用再来烦我,可经历这段时间的“低代码”,我清醒地认识到,这个想法根本不现实。
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2023-07-04 23:24
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聊一聊:Python和Golang的垃圾回收
(yance.wiki)
GC作为现代编程语言的自动内存管理机制,专注于两件事:1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。GC彻底把程序员从资源管理的重担中解放出来,让他们有更多的时间放在业务逻辑上。但这并不意味着码农就可以不去了解GC,毕竟多了解GC知识还是有利于我们写出更健壮的代码。
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@技术头条
2023-07-04 23:14
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AI 加持的代码编写实战:快速实现 Nginx 配置格式化工具
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本篇文章聊聊如何使用 GPT 快速完成一个开源小项目,解决实际的问题,顺手点亮 GitHub 上 Nginx 开源社区的贡献者图标。“Talk is Cheap,Show you the Code。
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@技术头条
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使用多线程为你的 Python 爬虫提速的 N 种姿势,你会几种?
(blog.yuanpei.me)
和大多数学习 Python 的人一样,博主学习 Python 是从写爬虫开始的,而这个爬虫程序刚好是那种抓取“宅男女神”的程序,下载图片无疑是整个流程里最关键的环节,所以,整个优化的核心,无外乎提升程序的稳定性、提高抓取速度。所以,接下来,我会带大家走近 Python 中的多线程编程,涉及到的概念主要有线程(池)、进程(池)、异步I/O、协程、GIL等,而理解这些概念,对我们而言是非常重要的,因为它将会告诉你选择什么方案更好一点。想让你的爬虫更高效、更快吗?在这里就能找到你的答案。
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@技术头条
2023-07-02 23:27
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