title: FastAPI依赖注入实践:工厂模式与实例复用的优化策略 date: 2025/04/06 01:22:25 updated: 2025/04/06 01:22:25 author: cmdragon excerpt: FastAPI依赖注入系统中,类依赖的默认行为是为每个请求创建新实例,可能导致性能问题.通过工厂模式控制实例创建过程,可解耦配置和服务实例化,支持依赖层级嵌套,符合单一职责原则.使用lru_cache实现带缓存的工厂模式,优化高频调用场景性能.单例模式实现真正的单例

一.概述 dify官方提供的安装方式是docker-compose方式部署的,单机运行. 但是在企业生产环境,单机没法提供冗余,一旦故障,就很麻烦了. 如果有大量的APP用户,那么单机承受不住这么多并发,也会出现故障.   很多小伙伴们,想在k8s中运行dify,解决冗余以及并发问题,直接扩容节点即可. 注意:只有企业版会提供k8s部署,社区版是没有的. 对于我们这种个人开发者来说,囊中羞涩,不愿意花费这笔钱.企业版还得联系商务,提供企业相关信息,特别麻烦.   对于在k8s中部署dify,确实

大纲 1.基于Curator进行基本的zk数据操作 2.基于Curator实现集群元数据管理 3.基于Curator实现HA主备自动切换 4.基于Curator实现Leader选举 5.基于Curator实现分布式Barrier 6.基于Curator实现分布式计数器 7.基于Curator实现zk的节点和子节点监听机制 8.基于Curator创建客户端实例的源码分析 9.Curator在启动时是如何跟zk建立连接的 10.基于Curator进行增删改查节点的源码分析 11.基于Curator的

本文只介绍基本的 QOpenGLWidget 和 QOpenGLFunctions 的使用,想要学习 OpenGL 的朋友,建议访问经典 OpenGL 学习网站:LearnOpenGL CN 本篇文章,我们将以绘制一个经典的三角形为例,讲一讲,怎么在 Qt 中使用 OpenGL 来进行 GPU 绘制. 前言 在高性能渲染场景中,CPU资源常被过度消耗,导致界面卡顿.而OpenGL作为业界标准的图形API,能通过GPU硬件加速显著降低CPU负载.本文将以绘制三角形为例,教你如何通过Qt的QOpen

自动驾驶 | 为CarLA添加一辆小米SU7 Part I 导言 什么是CarLA? CarLA是一款基于虚幻引擎4(Unreal Engine 4)构建的开源自动驾驶仿真平台,为自动驾驶算法的研发.测试与验证提供高保真的虚拟环境.其核心特性包括: 高精度地图与传感器模拟:支持激光雷达.摄像头.毫米波雷达等多种传感器的物理级仿真. 动态交通场景:内置行人.车辆.交通信号等交互元素,可模拟复杂城市路况. 模块化设计:用户可通过Python或C++ API灵活控制环境参数.交通流及智能体行为. 通过

概述:工厂方法模式 := Factory Method Pattern 工厂模式的3种细分模式: 简单工厂模式 / 工厂方法模式 / 抽象工厂模式 工厂模式(Factory Pattern)是 Java 中最常用的设计模式之一 其提供了一种创建对象的方式,使得创建对象的过程与使用对象的过程分离. 工厂模式提供了一种创建对象的方式,而无需指定要创建的具体类. 通过使用工厂模式,可以将对象的创建逻辑封装在一个工厂类中,而不是在客户端代码中直接实例化对象,这样可以提高代码的可维护性和可扩展性. 简单工

前言 今天大姚给大家分享 3 款基于 .NET 开源.免费.功能强大的远程桌面工具,希望可以给大家的远程工作和学习带来便利. 1Remote 1Remote是一款基于 .NET 开源(GPL-3.0 license).免费.现代的远程会话管理和启动器,它让你能够在任何时候快速开启一个远程会话.目前 PRemoteM 已支持 微软远程桌面(RDP).VNC.SSH.Telnet.SFTP, FTP, RemoteApp 等协议. 开源地址:https://github.com/1Remote/1R

title: FastAPI依赖注入:链式调用与多级参数传递 date: 2025/04/05 18:43:12 updated: 2025/04/05 18:43:12 author: cmdragon excerpt: FastAPI的依赖注入系统通过链式调用和多级参数传递实现组件间的解耦和复用.核心特性包括解耦性.可复用性.可测试性和声明式依赖解析.链式依赖通过多级函数调用传递参数,如电商订单处理流程中的用户认证.VIP校验和库存检查.多级参数传递模式包括垂直传递.水平聚合和动态参数传递.

1. 前言 一方面便于日后自己的温故学习,另一方面也便于大家的学习和交流. 如有不对之处,欢迎评论区指出错误,你我共同进步学习! 2. 正文 2.1 yield 最开始发现于:rollout_storage.py文件下的mini_batch_generator函数: 感觉这个最外层的num_epochs也没用啊?直到我看到了yield,然后去外面的函数看了看它的调用,发现了一个好玩的事情: 才知道这里的roll out的打乱前的batch是按照一个迭代器产生的,我自己也试了一下,确实我之前都没注

System V信号量 vs. POSIX信号量:核心区别与选型指南 最近在学习linux系统编程的章节,接触到了两种信号量,所以专门研究了二者的区别,将二者的对比记录于此. 在Linux多线程/进程开发中,信号量是解决同步问题的核心工具之一.System V和POSIX是两种主流的实现方式,它们的区别直接影响开发效率和性能.以下是两者的关键差异总结: 一.底层实现机制 特性 System V信号量 POSIX信号量 内核依赖 由内核维护,生命周期与进程无关 分为两种:• 有名信号量(内核维护,

一.Linux应急响应流程 数据备份:所有涉及到分析以及证据的材料都需要提前进行备份,这样也方便之后还有分析人员或者防止数据被篡改或者覆盖. 备份用户信息文件 cat /etc/passwd > passwd.txt : cat /etc/shadow > shadow.txt : 备份当前网络信息netstat -anp > netstat_anp.txt : 备份历史命令cp ~/.bash_history history.txt : history > history.txt

使用克魔助手查看iOS 应用程序使用历史记录和耗能历史记录 功能概述 克魔助手无需越狱即可访问iOS上各个应用程序的历史记录,包括: 最近几个月的app的详细启动时间记录,结束时间,app使用的硬件组件 应用的耗能具体情况,调用硬件组件的耗能情况 第一次使用需要获取数据 获取数据的方法请看 更新获取数据方法 1. 查看各个应用的耗能排行 左侧导航栏选择 使用记录 → 应用耗能 从列表可以看到应用耗能概况,可以点击不同指标的排名进行排序. 2. 查看ios app的耗能详细情况 点击app右侧的详

本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章.教程.开源项目.软件工具.播客和视频.热门话题等内容.愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入. 分享了 12 篇文章,12 个开源项目,2 则热门讨论 重要提示:本周刊即将迎来第 100 期,即日起续订或新订阅,可享受八折优惠,欢迎领取优惠券 --> https://www.xiaobot.net/coupon/d2c69b05-91b8-4e2b-b346-e7bc4dbc

目录 C++ STL Vector Pair String Queue Stack Deque Set Map Bitset Algorithm库函数 Reverse Unique Random_shuffle Sort Lower_bound/Upper_bound 位运算 符号 常用操作 C++ STL Vector 变长数组,在末尾进行元素增删 声明 #include<vector> vector<int>a;//长度动态变化的数组 vector<int> b[2

目录 基础算法 排序 快速排序 归并排序 二分 整数二分 浮点数二分 高精度 输入输出 高精度加法 高精度减法 高精度乘法 高精度除法 前缀和 差分 双指针算法 位运算 离散化 区间合并 基础算法 排序 快速排序 思想:分治 确定分界点:q[l],q[(l+r)/2],q[r] 调整范围:q[]<=x,q[]>=x 递归处理左右两段 void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j

目录 数据结构 链表与邻接表 单链表 双链表 栈与队列 单调栈与队列 KMP KMP算法 Trie字典树 并查集 朴素并查集 维护Size的并查集 维护到祖宗节点距离的并查集 堆 哈希表 拉链法 开放寻址法 字符串哈希方式 数据结构 链表与邻接表 单链表 \(e[i]:\)某点的值,\(ne[i]:\)某点的next指针 flowchart LR A((head)) --ne[0]--> B((node)) --ne[1]--> C((node)) --ne[2]--> D((NULL)

搜索与图论 广度优先搜索\(BFS\) 概念 广度优先搜索(Breadth-First Search)是一种图遍历算法,用于在图或树中按层次逐层访问节点.它从源节点(起始节点)开始,首先访问源节点的所有直接邻接节点,然后依次访问距离源节点较远的节点,直到遍历完整个图或到达目标节点 BFS通过队列逐层扩展的方式,确保按最短路径访问节点,并且保证在无权图中找到从源节点到目标节点的最短路径,适用于寻找最短路径.连通分量和解决图的层次遍历等问题 时间复杂度:\(O(V+E)\),其中\(V\)是图中节点

数学知识 数论 质数 试除法判定质数 \(O(\sqrt n)\) bool is_prime(int x) { if (x < 2) return false; for (int i = 2; i <= x / i; i ++ )//sqrt(x)较慢,i*i存在溢出风险 if (x % i == 0) return false; return true; } 试除法分解质因数 \(O(\log n) \sim O(\sqrt n)\) \(n\) 中最多只包含一个大于\(\sqrt n\)

图上的遍历算法 广度优先搜索 BFS 概念 广度优先搜索(Breadth-First Search)是一种图遍历算法,用于在图或树中按层次逐层访问节点.它从源节点(起始节点)开始,首先访问源节点的所有直接邻接节点,然后依次访问距离源节点较远的节点,直到遍历完整个图或到达目标节点 BFS通过队列逐层扩展的方式,确保按最短路径访问节点,并且保证在无权图中找到从源节点到目标节点的最短路径,适用于寻找最短路径.连通分量和解决图的层次遍历等问题 时间复杂度:\(O(V+E)\),其中\(V\)是图中节点数

大家好,我叫良许,本来是一名写代码的博主,万万没想到,我居然我会放下脸皮在B站当UP主,还全程露脸不戴口罩! 到目前为止,已经拥有 1.1 万粉丝啦~ 我是从去年12月中旬开始正式进驻B站,但是,因为疫情的影响,当中有 2 个月没有更新视频.到目前,已经更新了13个视频,总播放量 31 万,8388个赞. 说实话,这个成绩非常一般.我知道我们圈子里的大佬(公子龙),在半个月的时间就突破了 1 万粉丝,真的是我辈楷模! 但是,目前取得的这些成绩,是我一点一滴积累起来的.有写过技术文章的小伙伴们应该