The Devs
@thedevs · Post #2150 · 19.07.2025 г., 10:08
Why your website should be under 14kB in size. #article#tcp @thedevs https://thedevs.link/VQ8scQ
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.
7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release
Hashtags
Резултати
Пронајдени 8 слични објави
Пребарај: #tcp
当前筛选 #tcp清除筛选
IT网课程序员编程付费资源it课程
@xuexi365t · Post #76 · 05.07.2023 г., 09:33
#网络协议#tcp#ip 手把手实现tcp/ip用户态协议栈 （含posix API实现） 会员免费看 https://0voice.ke.qq.com/?activeTab=head_course
AprilNEA's Notebook
@AprilNEALab · Post #153 · 26.02.2026 г., 06:47
#Networking#TCP #浙江温州皮鞋湿下雨进水不会胖 为什么 TCP/IP 端到端极致优化毫无意义？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/2000525250249635291
Hashtags
探索号
@seeker_rc · Post #20243 · 11.05.2026 г., 09:55
vibe coding 了个端口敲门工具，欢迎体验 knock-proxy 是一个端口敲门 TCP 转发工具。服务端用防火墙默认 DROP 公网 TCP 端口；客户端先发送 knock ，服务端验证后临时放行来源 IP ，然后客户端连接同一 TCP 端口，完成 HMAC-SHA256 二次认证并转发到本机 upstream 。 适合隐藏 SSH 、RDP 、数据库管理端口、Web 管理后台等 TCP 服务。 项目地址 <https://github.com/ming79486/knock-proxy> via V2EX 分享创造 标签: #端口#TCP#knock ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
AIGC
@aigcrubbish · Post #201 · 18.02.2026 г., 17:48
[$] More accurate congestion notification for TCP 更准确的 TCP 拥塞通知机制 AccECN 即将在 Linux 内核 7.0 版本中默认启用。这一机制改进了 TCP 协议中显式拥塞通知（ECN）的精度，有望提升公共和私有网络中的流量传输效率。 AccECN 通过更精细地反馈网络拥塞状况，帮助 TCP 连接更及时地调整数据传输速率，从而减少延迟和丢包。该功能已在过去几个内核版本中逐步引入，7.0 版本将默认开启以供广泛使用。 原文链接：https://lwn.net/Articles/1058666/ #网络协议#Linux内核#TCP#ECN #AIGC Read more
djangoproject
@djangoproject · Post #459 · 04.10.2017 г., 04:08
https://www.fullstackpython.com/websockets.html A #WebSocket is a standard protocol for two-way data transfer between a #client and #server. The WebSockets protocol does not run over #HTTP, instead it is a separate implementation on top of #TCP. #AJAX
djangoproject
@djangoproject · Post #523 · 13.12.2017 г., 20:27
http://www.jaggedverge.com/2017/11/how-a-web-page-request-makes-it-down-to-the-metal/ How a web page request makes it down to the metal by : Janis Posted in : Tutorials, work-in-progess Tags : #NGINX, #Python No Comments The other day I was interested in how many steps occur between sending a #POST or #GET#request from a website to the actual processing that happens on the CPU of the #server. I figured that I knew bits and pieces of the puzzle but I wanted to see the complete path from the highest levels of abstraction all the way to the lowest without missing anything too big in-between. It turns out that in a modern web system there are a lot of steps. I have been really fascinated by this much like the explorer that wants to find a path from one known place to another. If you are interested in better understanding how your computer works you might find walking along this path with your tech stack helpful. Frontend prelude: GET request Browser page #rendering POST request sidenote: #CSRF#token Network stack sidenote: The Internet #TCP sidenote: more comprehensive treatment of network stack Backend Handling web request #WSGI #Django Django URL routing Django views Python implementations #CPython CPython bytecode CPython bytecode execution details Machine Code CPython to machine code Machine code execution Hardware implementation details Microcode Processor #pipeline Silicon implementation of addition Silicon adder unit AND gate Transistor
INFERNAL DNB
@infernal_dnb · Post #82 · 17.02.2025 г., 20:52
😈 22.02.2025 - SOLID BANGERZ: The Showcase @ FACTORY 3 🎟 Билеты по ссылке ‼️ FC / DC / 18+ 📌 г. Санкт-Петербург, Кожевенная линия, 40Д, клуб "FACTORY 3" С любовью к ритму и вам, Solid Bangerz! #Solid_Bangerz#PLAGO#2WHALES#OZMA#Brain_Wave#Tesla#DNA_88#L_Kid#MoryakoW#TCP#Changed_Daily#InSpector#ONEDER#BEELS#FactoryClub#DNB#SPb_DNB#Drum_and_Bass