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PyPy 7.3.1 发布,Python 解释器

PyPy 7.3.1 发布了,PyPy 是用 Python 实现的 Python 解释器,7.3.1 版本包含两个不同的解释器: PyPy2.7,支持 Python 2.7 的语法和功能,包括用于 CPython 2.7.13 的 stdlib PyPy3.6:支持 Python 3.6 的语法和功能,包括用于 CPython 3.6.9 的 stdlib 解释器基于几乎相同的代码库,因此是双重发行版。这是一个小版本,自 12 月的 7.3.0 版本以来,没有任何 API 变化。 Conda Forge 现在支持 PyPy 作为 Python 解释器。在此发行版之后,可以成功构建和上传更多基于 c 扩展的软件包。 CFFI 后端已更新至版本 14.0。官方建议使用 CFFI 而不是 c 扩展名来与 C 进行交互,并建议使用 cppyy 对 Python 的 C ++ 代码进行高效包装。cppyy 后端已针对 Win32 进行实验性启用,现在可以尝试一下。 启用 cppyy 需要使用更现代的 C 编译器,因此 win32 现在使用 MSVC160(Visual Studio 2019)构...

每日一博 | 那些年,面试官问你的消息队列

MQ理论介绍 一、为什么需要消息队列(MQ) 主要原因是由于在高并发环境下,同步请求来不及处理,请求往往会发生阻塞。大量的请求到达访问数据库,导致行锁表锁,最后请求线程会堆积过多,从而触发 too many connection错误,引发雪崩效应。我们使用消息队列,通过异步处理请求,从而缓解系统的压力。核心:异步处理、流量削峰、应用解耦 二、应用场景 异步处理,流量削峰,应用解耦,消息通讯四个场景 2.1、异步处理 场景1:用户注册后,需要发送注册邮件和注册短信。 串行方式:将注册信息写入 数据库 成功后,发送注册邮件,再发送注册短信。以上三个任务全部完成后,返回给客户端 并行方式:将注册信息写入数据库成功后,发送注册邮件的同时,发送注册短信。以上三个任务完成后,返回给客户端。与串行的差别是,并行的方式可以提高处理的时间 假设三个业务节点每个使用50毫秒钟,不考虑网络等其他开销,则串行方式的时间是150毫秒,并行的时间可能是100毫秒。 因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的,假设CPU在1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次(1000/150)。 并行...

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