1. 源代码#!/usr/bin/env python
# coding=utf8
# si.hairui ： @2016.11.24
# Http Client： @Python 2.7.5
# Platform ： @windows 7
# ---------------------------------------------
# 0.先设置机器注册表中TIME_WAIT的值，
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2023-08-04 16:23:23
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# Java并行拉取数据实现流程
## 前言
在日常的开发中，我们经常会遇到需要从多个数据源同时拉取数据的情况。为了提高效率，我们可以使用Java的并行处理机制来实现数据的并行拉取。本文将介绍如何使用Java实现并行拉取数据的过程，并给出相应的代码示例。
## 流程图
首先，我们可以使用一个流程图来展示整个实现过程。以下是使用Mermaid语法的流程图示例：
```mermaid
flowc
原创
2024-01-25 04:08:01
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Java基础 -- 多线程的使用1. 关键字1.1 并发与并行1.2 进程和线程2. Java 线程2.1 Java的主线程2.2 线程生命周期3. Java 线程三种实现3.1 继承Thread类3.2 实现Runnable接口3.3 实现Callable接口4. 线程池4.1 七种线程池实现4.2 线程池核心参数4.3 Code4.4 线程池的执行过程4.5 Java并发工具包5. Java
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2023-10-08 20:43:22
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近日，GitHub 发布命令列工具 (Beta) 测试版，官方表示，GitHub CLI提供了一种更简单、更无缝的方法来使用Github。这个命令行工具叫做GitHub CLI，别名gh。现在，你就可以在macOS、Windows和Linux上安装GitHub CLI。Github也会通过用户反馈，在之后的版本中添加更多的功能。 GitHub CLI现在提供了一些开源贡献者会使用的基本
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2024-07-31 11:41:24
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git拉取请求Let’s say you wrote some code on the develop branch. You’re done with what you were working on, and you want to merge it into the master branch. 假设您在develop分支上编写了一些代码。 您已经完成了所要做的工作，并且想要将其合并到mas
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2024-04-10 13:02:23
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**Python每秒并发1000个请求的实现原理及代码示例**
在当今的互联网时代，高并发请求处理是一个非常重要的技术挑战。无论是Web应用、移动应用还是分布式系统，都需要处理大量的并发请求。Python作为一种直观、易学的编程语言，在处理高并发请求时也有着出色的表现。本文将介绍Python如何实现每秒并发1000个请求，并提供相应的代码示例。
## 什么是并发请求？
在计算机领域，我们经常
原创
2023-11-20 09:29:53
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从上表中我们可以看到， Meinheld WSGI 的速度堪比 NoneJS 和 Go。虽然其包含了固有的阻塞设计，但是它的速度依旧远超前四个框架，这四个框架都是 Python 异步解决方案。所以，不要相信所谓的异步系统一定快的谬论。尽管它们是并发执行的，但是除了并发还有很多其他的东西要考虑。虽然我只是使用了简单的 “Hello world” 应用程序来测试这些微框架，但是这足以清晰展示许多解决方
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2024-08-31 20:17:51
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本文将测试python aiohttp的极限，同时测试其性能表现，以分钟发起请求数作为指标。大家都知道，当应用到网络操作时，异步的代码表现更优秀，但是验证这个事情，同时搞明白异步到底有多大的优势以及为什么会有这样的优势仍然是一件有趣的事情。为了验证，我将发起1000000请求，用aiohttp客户端。aiohttp每分钟能够发起多少请求？你能预料到哪些异常情况以及崩溃会发生，当你用比较粗糙的脚本去
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2023-08-28 16:06:01
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看了一下：基本上是C写的，所以其实是C的性能即便这样其实也不足以达到单核一百万次每秒，原因主要在于测试方法启用了HTTP pipelining，即在同一个连接上，没有得到上一次返回的情况下就立即发出下一次请求。pipelining这种请求方式是RFC允许的，在许多HTTP服务器中也支持，但是实际应用当中几乎从来不会用到，原因在于现在的HTTP版本对于pipelining来说是很脆弱的：我们无法预先
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2023-09-21 10:06:54
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摘要： 首先我们用django建一个简单的web应用,然后启动并访问 1.用python模拟get请求 在浏览器中访问该应用http://127.0.0.1:8000，并通过firebug看下网络请求 一个get请求,状态码为200，然后响应了一些html 用python来替代浏览器模拟试试吧 用python模拟的get，获取返回的状态与内容都是与浏览器一致的，只是html没有渲
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2024-04-23 14:26:59
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@JasperYanky 总结一下：本文内的问题是，在基于 gevent 的 http server 上大量使用 requests 时速度很慢，甚至会超时，看起来像阻塞了一样。最后楼主通过调大 pool manager 的 maxsize 解决了问题。然后我通过类似 #69 的测试方法复现了这个问题，并横向测试了其他方案的一些表现。测试用例方面为了排除外部变量，与 #69 的第二步不同，我没有选择
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2023-08-11 10:53:25
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git拉取请求 所有大型软件开发项目的核心是使每个人都在同一页面上所需的通信模式。 Git作为分布式版本控制系统的兴起使企业可以重新考虑有关大型应用程序代码库的状态和更新的通信方式。 拉取请求充当神经系统，以交流有关这些项目中的更改的信息 。 随着时间的流逝，企业开发人员已对拉取请求工作流采用了多种方法，以促进有关代码状态更新的更好的通信，而不会使开发人员不知所措。 每种方法都有其优点和缺点，并
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2024-03-04 22:05:05
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应用情景 当前很多公司都选择git作为代码版本控制工具，然后自己公司搭建私有的gitlab来管理代码，我们在clone代码的时候可以选择协议，当然我们亦可以选择ssh协议来拉取代码。但是网上很少找到如何用git客户端生成ssh key，然后配置在gitlab，那么本文，我们就来聊一聊如何本地git客户端生成ssh key，然后配置在g
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2023-06-14 23:17:14
292阅读
# 如何实现"Java List取前1000个"
## 概述
在Java中，List是一个非常常用的数据结构，它可以存储一组有序的对象。有时候我们需要从一个List中取出前N个元素进行操作，本文将教你如何实现Java List取前1000个。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建List)
C(获取前1000个元素)
原创
2024-01-19 12:25:08
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# java取1000个十百千位
在日常生活中，经常会遇到需要取得一个数的十位、百位、千位等位数的情况，尤其在数据统计和处理、密码加密等领域。Java作为一种常用的编程语言，提供了一些方法来实现这个需求。本文将介绍如何使用Java来取得一个数的十位、百位、千位等位数，并给出相应的代码示例。
## 取得十位数
要取得一个数的十位数，可以使用取模（%）和除法（/）运算符来实现。首先将该数对10取
原创
2023-08-25 11:45:20
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import aiohttp
import asyncio
headers = {
"token":"token3"
}
i=0
async def test():
global i
while i<=1000:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
await sessi
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2023-06-15 09:33:14
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# Python Request 并行请求
## 引言
在现代网络应用程序中，发送多个并行请求已经成为了一个常见的需求。例如，在爬虫应用程序中，我们可能需要同时从多个网页中获取数据，或者在一个API请求中并行获取多个资源。
本文将介绍如何使用Python中的`requests`库实现并行请求，并提供代码示例来说明。
## requests 库简介
`requests`是一个Python第
原创
2023-11-27 08:17:44
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git config --global credential.helper cache 懂得,原来世界如此简单!
原创
2022-08-02 01:05:37
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一、代码拉取git fetch 和git pull都可以拉取代码:git fetch是将远程主机的最新内容拉到本地，用户可以检查了以后再决定是否合并到当前分支中;git pull 是将远程主机的最新内容拉下来后直接合并，即：git pull = git fetch + git merge，这样做效率更高，但是多人协作开发的项目中容易出现代码冲突；git fetch：//拉取远程主机（ma
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2023-07-12 14:58:26
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# Python批量拉取代码并行
在软件开发过程中，我们经常需要从远程代码仓库中拉取代码，以便进行开发、测试或部署。如果项目中涉及到多个代码仓库，手动一个一个拉取代码将会非常繁琐且耗时。为了提高效率，我们可以使用Python编写脚本来批量拉取代码，并且利用并行技术来加速拉取过程。
## 并行技术概述
并行是指同时执行多个任务，以提高系统的效率和性能。在Python中，我们可以使用`multi
原创
2024-01-12 09:06:52
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