说实话，自从去年年底 GitHub Copilot 腾空出世之后，陆陆续续出现了不少好用的 AI 代码助手，像 CodeGeeX 智能编程助手、JetBrains 官方出品的 JetBrains AI Assistant、字节跳动旗下豆包的 MarsCode AI、再到 Cursor AI 编辑器…… 在 AI 代码助手这方面，真可谓百花齐放，其中完全免费的，有体验期限的，直接需要付费的...

我们已知的 requests 库已经是相当的牛掰了，但是比较遗憾的是 requests 库不支持异步请求，今天，我们来介绍一个异步 HTTP 请求库 ——grequests。grequests 库以其异步处理能力，为开发者提供了一个高效、简洁的方式来发送和处理 HTTP 请求，并且它和 requests 库的用法贼为相似。一起来看看吧！

在上一篇文章中，我写了一个自动根据用户状态（好友将我们删除了还是拉黑了）将用户打上不同标签的工具。那么，已经将用户打好了标签之后，我们就可以根据指定的标签名来直接删除好友了。

在当今社交软件中，微信是最常用的通讯工具之一。然而，随着时间的推移，我们的好友列表中可能会出现一些不再活跃的账号，也就是我们俗称的“僵尸粉”。

在分布式系统和微服务架构中，API 的稳定性和可用性至关重要。为了保护后端服务不受恶意攻击和流量高峰的影响，请求频率限制（Rate Limiting）成为了一种常见的策略。

在软件开发中，我们经常需要对代码执行时间进行监控，以确保系统的性能和稳定性。在 PHP 的世界里，Hyperf 框架以其高性能和丰富的组件生态而闻名，而今天我要介绍的是 Hyperf 生态中的一个小巧的插件包 —— hyperf-alarm-clock 库。它是一个计算代码执行时间，并在超时后发送通知的小工具。

在分布式系统中，如何确保多台机器之间不会产生竞争条件，是一个常见且重要的问题。hyperf-wise-locksmith 库作为 Hyperf 框架中的一员，提供了一个高效、简洁的互斥锁解决方案。

在多线程和高并发的环境下，我们经常会遇到需要确保代码段互斥执行的场景。比如，在电商平台中，当多个用户同时购买同一件商品时，如何确保库存的扣减是线程安全的？

Linux 系统中有多种工具和格式可以实现文件压缩，最常见的包括 tar、zip、gzip、bzip2 和 xz 等。本文将详细介绍 xz 命令，帮助读者理解其与其他压缩工具的不同之处，并指导编程小白用户如何使用该命令。

在软件开发中，数据安全和隐私保护越来越受到重视。Go 语言以其简洁高效的特性，成为了许多开发者的首选。然而，在实际项目中使用加解密时，还是需要在标准库的基础上做一些封装。go-crypto 库应运而生，它是一个专为 Golang 设计的加密解密工具库，提供了 AES 和 RSA 等多种加密算法的支持。

在 Go 语言开发中，JSON（JavaScript Object Notation）因其简洁和广泛的兼容性，通常被用作数据交换的主要序列化格式。然而，当你深入使用 JSON 时，可能会发现它并不总是最佳选择。

在我们日常开发的 Go 项目中，用户信息管理是一个非常常见的场景。特别是当我们需要存储和处理用户密码等敏感信息时，如何确保这些信息不暴露给客户端就显得尤为重要。

在这个例子中，我们定义了两个结构体 A 和 B。它们的字段基本相同，只是排列顺序不同。然后，我们使用 unsafe.Sizeof 来查看这两个结构体在内存中的大小。

然而，在处理数字，尤其是大整数时，我们可能会遇到精度丢失的问题。这是因为 JavaScript 中的数字类型只能安全地处理一定范围内的整数。其数字类型是基于 64 位双精度浮点数的 Number 类型。这种类型可以安全表示 -2^53 到 2^53 之间的整数，超过这个范围的整数将无法精确表示，但是我们后端语言的整数范围是超过的，因...

本文将通过一个实际的示例，演示如何使用 Go 语言的 Gin 框架结合 validator 包，实现高级的表单验证功能，并且支持国际化（i18n）的错误信息提示。

在现代 Web 应用程序中，流量的突增是不可避免的。为防止服务器被过多的请求压垮，限流（Rate Limiting） 是一个至关重要的技术手段。

在现代 Web 应用中，JWT（JSON Web Token）已经成为了主流的认证与授权解决方案。它轻量、高效、易于实现，并且非常适合于微服务架构。

在分布式系统中，为了确保每个节点生成的 ID 在整个系统中是唯一的，我们需要一种高效且可靠的 ID 生成机制。分布式 ID 的特点全局唯一性：不能出现有重复的 ID 标识，这是基本要求。递增性：确保生成的 ID 对于用户或业务是递增的。高可用性：确保任何时候都能生成正确的 ID。高性能性：在高并发的环境下依然表现良好。...

在 Go 语言中，Viper 是一个功能强大且广泛使用的配置管理库，它支持从多个来源读取配置，包括文件、环境变量、远程配置中心等。本文将详细介绍如何使用 Viper 来管理配置，包括从本地文件和 Consul 远程配置中心读取配置的示例。

在这篇文章中，我将带大家一起探索如何在 Go 语言中通过使用 endless 包来实现服务的优雅重启，即在不影响当前正在处理的请求的情况下，完成服务的无缝升级。

在构建 Web 服务时，我们往往会遇到一个棘手的问题：当我们想要停止服务时，如何确保正在处理的请求能够顺利完成，而不是突然中断？ 这种技术被称为“优雅关机”，它可以确保在服务关闭时，所有的请求都被妥善处理。

Zap 是 Uber 开发的一款高性能日志库，专为那些需要快速、结构化日志记录的场景而设计。与其他日志库相比，Zap 的性能更为优越，尤其是在需要频繁记录日志的高并发环境中。

在现代开发中，任务队列是一种非常常见的设计模式。它允许我们将需要耗时的操作放到后台执行，从而提高系统的响应速度和并发能力。而在众多的技术选型中，Redis 凭借其高性能和简单易用性，成为了任务队列的理想选择。

我们设定这样一个需求场景：在一篇文章的评论下实现点赞功能，每位用户只能对同一条评论点赞一次，再次点赞则视为“取消点赞”。此外，我们还需要统计每条评论的总点赞数。

今天我要给大家介绍一个非常实用的 Python 库——pytesseract。这是一个基于 Google 的 Tesseract-OCR 引擎的 Python 封装，是一个功能强大的 OCR 工具，能够实现图像中文字的识别。无论是从图片中提取文本信息，还是实现图像转文字的自动化处理，pytesseract 都能够轻松胜任。

在现代编程中，网络请求几乎是每个项目不可或缺的一部分。无论是获取数据、发送信息，还是与第三方 API 交互，都会涉及到网络请求。今天，我们就来详细介绍一下 Python 中的 requests 库，它是一个功能强大、使用方便的 HTTP 请求库。🚀让我们从基础知识开始，一步步深入了解它的特性和实际应用场景。🌟1. 安装 requests ...

前天晚上打开掘金的时候，发现有一条系统通知，我还以为是掘金又有什么薅羊毛活动来了呢，😁 定睛一看，原来是：邀请一些博主测评 MarsCode。

在构建高性能应用时，Redis 经常成为开发者的首选工具。作为一个内存数据库，Redis 可以处理大量的数据操作，但如果每个命令都单独发送，网络延迟会成为瓶颈，影响性能。

KEYS 命令会一次性返回所有匹配的键，这可能导致 Redis 阻塞，严重影响线上服务的稳定性。为了解决这个问题，Redis 提供了 SCAN 命令，用于分批次迭代键，避免一次性返回所有数据。

在应用程序中，数据库事务的使用至关重要。它可以确保操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。github.com/jmoiron/sqlx 包提供了一个便利的方法来简化对数据库的操作。