2025
09-04
09-04
重要通知!提供6个月免费数字证书的Buypass宣布退出市场 不再提供TLS证书
知名数字证书颁发机构 Buypass 日前发布通知称将在 2025 年 10 月停止签发 TLS/SSL 数字证书,这家颁发机构能够知名的主要原因是提供 6 个月时长的免费数字证书,部分网站因为不想使用 3 个月数字证书所以选择 Buypass 提供的单域名证书。
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知名数字证书颁发机构 Buypass 日前发布通知称将在 2025 年 10 月停止签发 TLS/SSL 数字证书,这家颁发机构能够知名的主要原因是提供 6 个月时长的免费数字证书,部分网站因为不想使用 3 个月数字证书所以选择 Buypass 提供的单域名证书。
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昨晚我下班在地铁上刷手机的时候,有人群里问我:Python 里 list、tuple、set、dict 这些常用的数据结构,它们底层到底是怎么实现的?我当时正好卡在地铁门口,被一堆人推着走,心想算了回头再仔细聊。现在有空,就用轻松点的口吻给你展开说说。
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说个日常小事儿开个头,昨天晚上点外卖的时候我在想菜单词频统计,突然想起 Python 里那个 collections.Counter,平时看着不起眼,其实用处特别多。很多时候你只要遇到“数一数、排个序、看看谁最多”这种场景,它基本都能顶上。下面我就用比较接地气的例子聊聊它常见的几个应用。
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在Python开发中,不少开发者都遇过烦心事:脚本跑半天没反馈,分不清是正常耗时还是卡壳;想提速却只会复制循环,真正的并行计算因概念复杂不敢碰;跨系统时文件路径总出错,API反复请求耗光额度,配置参数散得找不着北。
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Python作为一门易学易用的语言,却因全局解释器锁(GIL)的约束而面临并发性能瓶颈。GIL限制了同一进程中多线程的并行执行,导致CPU密集型任务效率低下。然而,Python社区已开发出多种创新方法来绕过这一障碍,显著提升并发能力。本文将从实战角度,深入剖析Python中常用的并发优化技术,包括多线程、多进程、异步编程等核心方案。
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在Python中,defaultdict是collections模块提供的一个字典子类,它解决了在使用普通字典(dict)时可能遇到的键不存在的问题。普通字典在访问一个不存在的键时会抛出KeyError异常,而defaultdict则会在键不存在时自动创建一个默认值,从而避免了这个错误。defaultdict的核心原理是它在初始化时接受一个工厂函数(factory function),这个函数用于生成默认值。当访问一个不存在的键时,defaultdict会调用这个工厂函数来生成默认值,并将其插入到字典中。这使得defaultdict在处理图算法、计数器等需要频繁检查键是否存在的场景时,比普通字典更加高效和简洁。
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生成器(Generator)是Python中的一种特殊函数,它使用yield关键字来逐个生成值,而不是一次性返回所有结果。这种方式在处理海量数据时非常有用,因为它可以节省内存,避免一次性加载所有数据。
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Python 的内存管理这个话题,说实话,很多人平时写代码的时候根本不关心。毕竟写个小脚本,print 打印一堆东西,程序跑完内存自动就释放了,看起来好像一切都挺顺溜。但要是真去面试,面试官要是追问一句“Python 的内存管理机制你了解吗?”你要是只会说“Python 有垃圾回收”,那基本凉凉。今天我就用通俗点的方式,把这个事儿捋一捋,顺带聊聊内存池和 PyMalloc 这玩意儿是干啥的。
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在面试里要是被问到“Python怎么处理百万级数据?”,我第一反应就是:兄弟,这问题没标准答案,全看你处理的是什么数据、什么场景。但既然是面试题,就得把思路捋清楚,至少让面试官感觉你脑子里有个体系,不是乱蒙的。下面我就按照我平时的实战经验,从IO优化、并发、再到分布式聊聊。
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