Python 可以用于开发游戏，特别是通过 Pygame 库，它提供了丰富的游戏开发功能和简便的开发流程。网络编程：Python 提供了强大的网络编程库，如 Socket 和 Requests，可以用于开发网络通信程序、网络爬虫等。脚本编写：Python 适合快速开发脚本，可以用于简化日常任务，如批量处理文件、自动化测试等。
Docker和Kubernetes等工具：Python可用于开发和管理云计算服务，实现资源的自动化部署和调度。测试：unittest或pytest等库：用于编写自动化测试脚本，提高软件质量和测试效率。Web爬虫：requests和BeautifulSoup等库：用于抓取网页数据，进行信息抽取和数据挖掘。
学完Python后，你可以从事以下多个方面的工作：Web开发：利用Python、HTML、CSS、JavaScript和数据库等技术，开发完整的网站。涉及前端和后端的协同工作，要求对前端技术有一定了解。数据分析与机器学习：运用Python进行数据分析，挖掘数据背后的价值。
此外，根据项目是否需要处理非结构化数据，如文档或键值对，开发者可以考虑使用MongoDB或Redis等NoSQL数据库。总之，Python提供了丰富的数据库支持，开发者可以根据项目需求灵活选择。
CAS系统是SSO实现中的一个典型范例。CAS系统具备广泛的语言支持，如GO、Python、PHP、Java等，其架构分为客户端和服务端。
安全执行KEYS和SCAN命令，消除Redis阻塞风险。Garnet主语言：C#Star：4k微软用C#开发的高性能分布式缓存系统，支持各种编程语言的Redis客户端。性能更优，成本更低，延迟更低，支持多种数据结构和集群、事务性存储过程、故障转移等功能。
所以redis 中查找一个key，其实就是对进行该dict 结构中的 ht[0] 进行查找操作。既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。
1、Python的异步编程库asyncio使用教程： 基础概念： 核心原理：Asyncio的核心是利用非阻塞I/O操作，通过事件循环来调度多个任务并发执行，从而提高资源利用率和系统并发处理能力。 编写异步代码： 协程函数：使用async def定义的函数为协程函数，它们不能直接运行，需要通过事件循环来管理。
2、基础概念： Asyncio的核心是利用非阻塞I/O，通过事件循环调度多个任务并发执行，提高资源利用率。 使用方法： - 协程函数和await关键字用于编写异步代码，不能直接调用，需要事件循环管理。 - asyncio.run（）和asyncio.create_task（）用于启动和管理协程。
3、异步函数与协程的定义 异步函数：使用async def关键词定义，其执行权可以在代码块中被其他协程接管。协程：异步函数被调用时，返回的是一个coroutine对象，而非直接的结果。要获得结果，需要将coroutine放入事件循环中执行。事件循环 核心作用：事件循环是asyncio应用的核心，负责执行注册的异步函数。
4、值得注意的是，异步生成器在Python 6后出现，它们通过实现__aiter__和__anext__方法，以及asend、athrow和aclose方法来实现。yield from和async/await的结合提供了更好的协程表达和控制流管理。除了asyncio库，Python中还有其他轻量级的协程库，如curio和trio，它们简化了异步编程的使用。
5、_init__（self）：apply（） # 启用嵌套事件循环 asyncio.run（self.main（）async def main（self）：在这里编写您的异步操作代码 print（执行异步操作）测试代码 scraper = WebScraper（）通过上述示例，您可以了解如何在 Jupyter Notebook 中使用 nest_asyncio 包运行 Python 异步代码，从而提高执行效率。
6、通常，Python程序通过os或subprocess模块执行CMD命令。然而，同步执行可能导致程序阻塞，影响程序的响应性。通过引入异步编程，特别是利用asyncio库，我们可以实现在执行CMD命令的同时，其他任务能继续运行，提高整体效率。
求大神 帮忙 在 windos 下写 python socket 服务器。多线程高并发的，3000以上。python7 的环境。多线程高并发不容易。因为python的线程虽然是真线程，不过它有GIL。 所以通常会使用twisted工具，高并发就不是难题了。在linux下更容易。由于windows下不知道socket的复制。
python最大支持多少线程？那啥，python线程太慢了，想并发去用greenlet吧，快，写起来还方便。如果加锁同步的话，线程多了反而变慢也有可能。ulimit -s 返回线程栈大小，我的默认是8192， 用内存大小除以它就得到理论上的线程数吧。
开启进程的数量最好低于最大 CPU 核心数 python中设置线程池最大数量不管用使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有大量的并发线程时，会导致系统性能急剧下降，甚至导致 Python 解释器崩溃，而线程池的最大线程数参数可以控制系统中并发线程的数量不超过此数。