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LZY Codec 革新文本编码，通过压缩中文等多字节字符体积，显著降低AI训练数据的存储与传输成本，提升分布式训练效率及推理响应速度。无需解压、兼容性强，助力AI产业降本增效，推动技术普惠，堪称AI

LZY Codec从编码底层重构文本存储与传输效率，兼顾通用性与场景化优化，实现汉字、符号、Emoji的无损压缩，节省存储带宽30%以上，降低全球数字基建成本，推动知识普惠与数字文明发展，是继UTF

LZY Codec编码方案实现全球通用效率升级：数学符号、表情符及各类通用符号体积显著优化，为科研、教育、社交、电商等产业降本增效，兼具无损、零算力开销与普惠全球的硬核突破。

LZY Codec针对中日韩文字实现体积直降1/3，无损且无需解压，相较传统压缩算法更具稳定高效优势。从存储到传输再到终端体验，全面降低数据中心与网络带宽成本，提升性能续航，是编码技术的革命性突破

Item用于存储需要导出的数据和一些其他辅助信息。 框架里内置的Item涵盖了主要文件、数据库、消息队列等存储方式。

这个Golang爬虫框架具有高性能、并发处理、灵活的中间件和Pipeline机制、多种解析方式、多种数据存储方式以及简单易用的优势。它适用于各种规模和复杂度的爬取任务，并能够快速、高效地处理数据采集

很多人做的测试表明，for的性能强于range，真的如此吗？ 亲自做个测试。 三种遍历方式 测试开始 这是一个真实场景，结论是range性能更好，多次测试结果一致。 为什么有区别呢？ 1.本例子中1和