发布时间：2025-01-06

本文探讨了窥孔优化技术，包括常量折叠、去除无用代码和控制流优化等，并分析了这些优化对程序执行效率和资源消耗的影响。文章以Python内核为例，解释了这些优化在实际应用中的体现，并提供了阅读和理解相关源码的建议。

发布时间：2025-01-06

深入剖析 Python 大整数的底层实现原理，详解 PyLongObject 数据结构、初始化、加法运算等核心机制，以及为什么使用数组存储 int 值，并附带源码分析和图解说明。理解 Python 如何高效处理大整数，提升编程技能。

发布时间：2025-01-06

深入探讨Python内核中最重要的数据结构PyObject和PyVarObject，分析其C语言源码实现，包括引用计数、类型对象等关键字段，并简要介绍其在Python数据类型中的应用。文章旨在引出PyObject，后续将深入分析各种Python数据结构的底层实现。

发布时间：2025-01-06

本文深入探讨Python字节码优化中的核心技术——窥孔优化（Peephole Optimization）。通过分析Python编译过程中的不同阶段，包括抽象语法树(AST)和字节码，以及具体的代码示例和测试用例，详细解释了窥孔优化的原理、常用技术以及如何验证其优化效果。文章还阐述了如何将复杂的优化问题分解为更小的子问题，逐步推测并验证优化过程中的逻辑。

发布时间：2025-01-06

深入探讨 Python 解释器的运行机制，涵盖基础数据结构、内存管理、垃圾回收、作用域、解析过程 (Parse)、抽象语法树 (AST) 及其优化、操作码 (OpCode)、虚拟机 (VM)、栈帧、程序入口方式、C/C++ 扩展以及协程等核心概念。

发布时间：2025-01-06

本文总结了对Python JIT的研究过程，深入探讨了Python JIT如何通过在运行时执行机器代码（以补丁形式）来优化性能。文章包含了从编译C代码生成机器码，到在Linux系统上使用mmap分配可执行内存并执行机器码的完整示例，并最终通过一个简单的加法运算演示了整个过程。

发布时间：2025-01-06

本文介绍了如何在Python中使用多线程高效消费队列(Queue)，以LifoQueue为例，演示了如何创建多个线程并发地从队列中读取数据并写入不同的文件，并讲解了使用Queue避免锁的机制以及生产者消费者模型的应用。

发布时间：2025-01-06

发布时间：2025-01-06

本文介绍了如何使用 C/C++ 实现 Python 的迭代器和生成器，并通过具体的代码示例演示了它们的用法和原理。迭代器用于遍历集合，生成器则用于按需生成值，两者结合可以有效优化内存使用。文章包含了完整的 C++ 代码、setup.py 文件和 Python 测试代码，以及流程图，方便读者理解和实践。

发布时间：2025-01-06

本文介绍了如何在 C/C++ 扩展中实现 Python 字典的遍历，包括使用 PyMapping_Items 获取字典项、PyArg_ParseTuple 解析元组以及 PyDict_New 和 PyDict_SetItemString 创建和填充字典。文章包含代码示例和详细注释，并演示了如何处理错误和不同数据类型。

发布时间：2025-01-06

本文介绍如何使用 Python 的 FFI (Foreign Function Interface) 来调用 C/C++ 代码，包括调用动态链接库和在 Python 代码中嵌入 C 代码两种方法。FFI 能够提高开发效率，并支持多种编程语言和操作系统。

发布时间：2025-01-06

学习如何使用 C/C++ 扩展 Python，包括嵌入 Python 解释器和开发 Python 模块。文章涵盖了初始化、执行 Python 代码、参数解析、模块创建等关键步骤，并提供了代码示例和编译方法，帮助你提升 Python 应用程序性能并深入理解 Python 的实现原理。

发布时间：2025-01-06

学习 Scala 基础语法知识，包括构建工具 sbt 和 maven 的使用介绍，并附上官方文档链接。适合 Scala 初学者快速入门。

发布时间：2025-01-06

深入学习sbt Scala构建工具，涵盖sbt构建文件配置、依赖管理(+=, %, %%)、常用命令(clean, compile, test, run, package, console, reload)以及目录结构详解。提升你的Scala项目构建效率。

发布时间：2025-01-06

本文档描述了一种特定文件结构，包含定义段（%{}%）、规则段（%% %%）和辅助程序段三个部分。了解这种结构有助于理解和优化相关程序或文档。

发布时间：2025-01-06

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ClickHouse是一个高效的列式数据库管理系统(DBMS)，擅长处理非关联数据和海量日志型数据，具有良好的数据压缩效果。本文简要介绍ClickHouse的数据类型，并提供查询数据类型的SQL语句。

发布时间：2025-01-06

本文介绍如何使用 ClickHouse 的 Kafka 引擎构建物化视图，实现对 Kafka 数据的实时处理和聚合。文章涵盖了表结构创建、物化视图构建、聚合查询以及日志查看等方面，并提供了具体的 SQL 代码示例和注意事项，帮助读者快速上手 ClickHouse 的数据处理流程。

发布时间：2025-01-06

ClickHouse Kafka 引擎详解，介绍了其特性、老版和新版配置格式，包括发布订阅数据流、容错存储机制以及处理流数据的能力。 学习如何使用 Kafka 引擎高效处理实时数据。

发布时间：2025-01-06

发布时间：2025-01-06

本文使用 esrally 工具对 Elasticsearch 进行流水数据写入压测，测试了 1000 万、2000 万和 5000 万条数据写入的性能，并对结果进行了详细分析，包括索引时间、合并时间、刷新时间、查询性能等指标，以及不同查询方式下的性能对比。文章还提供了 track.json 和 index.json 配置文件示例。

发布时间：2025-01-06

发布时间：2025-01-06