新壶装旧酒

最近由于账单提交和脚本过多不好控制的原因,一直在寻找解决方案,发现APScheduler比较轻量级以及适合我的账单提交,和脚本运行控制(如果脚本运行需要依赖的话就可以上AirFlow).

在业务中, 我们经常需要有一个唯一id, 来区分每个数据, 如每个订单都有一个自己的这些唯一id， 而订单id可能是通过多服务生成的, 这类的生成id的方案统称为分布式ID

现在云原生越来越流行, 容器化势在必行, 作为后端开发者需要学会如何把自己编写的应用编写为一个Docker容器来运行,

在收集APM数据时发现在Python生态中针对web框架都有完善的APM中间件用于接口统计与监控, 但是第三方调用库相关的APM实现都比较少, 需要我们通过一些方法为第三方库实现调用数据提取。

在Python中, Dict是一系列由键和值配对组成的元素的集合, 它是一个可变容器模型，可以存储任意类型对象. Dict的存取速度非常的快，而这全靠他的哈希算法的功劳。

前记 分页设计是一个常见的需求, 对于后端来说, 分页设计通常是跟数据库强绑定的需求. 一个后端API经常会返回成千上百条记录, 如果一下子返回所有结果对服务器, 客户端来说都是一个不小的挑战, 而用

上下文,可以理解为我们说话的语境, 在聊天的过程中, 有些话脱离了特定的语境,他的意思就变了,程序的运行也是如此.新出的contextvars模块就是负责管理程序运行时的上下文

前记 tail是一个常用的Linux命令, 它可以打印文件的后面n行数据, 也能实时输出文件的追加数据. tail的实现很简单,但是要实现一个完善的tail却需要考虑很多细节

前记 给接口加上类型检查的想法源于我实习时写接口的灵感, 那时候就是一个crud boy,一直在写接口,但每次都要在接口写一些参数校验或参数类型转换, 觉得很繁琐,总觉得这个是可以自己封装一个,减少大