- python3异步爬虫:asyncio + aiohttp + aiofiles(python经典编程案例)
数据知道
python3案例和总结python
更多内容请见:python3案例和总结-专栏介绍和目录文章目录1.安装依赖库2.异步爬虫的基本流程3.实现异步爬虫3.1代码实现3.2代码说明4.运行效果5.扩展功能5.1设置请求头5.2处理异常5.3限制并发数5.4爬取图片6.总结使用Python的异步编程技术(asyncio+aiohttp+aiofiles)可以实现高效的异步爬虫。以下是详细的使用指南和代码示例。1.安装依赖库首先安装所需的
- Python 协程 & 异步编程(asyncio)
GeekAGI
python开发语言
文章目录协程&异步编程(asyncio)1.协程的实现1.1greenlet1.2yield1.3asyncio1.4async&awit1.5小结2.协程的意义2.1爬虫案例2.2小结3.异步编程3.1事件循环3.2协程和异步编程3.2.1基本应用3.2.2await3.2.3Task对象3.2.4asyncio.Future对象3.2.5futures.Future对象3.2.6异步迭代器3.
- python asyncio模型 事件循环
__xa__
py异步异步基础模型事件循环asyncio
异步建立在事件循环上.简单来说事件循环:1.把要执行的函数放入队列2.取出函数,执行3.看看还要不要继续放入此函数4.继续第一步一个简单的例子说明:"""1.yield挂起当前函数.2.使用调度器循环3.使用next唤醒此函数继续执行"""deff1():foriinrange(3):print('f1%d'%i)yielddeff2():foriinrange(5):print('f2%d'%i
- 简单理解 Python EventLoop 事件循环
Python_P叔
python开发语言数据库
简介在python3中,加入了asyncio模块,来实现协程,其中一个很重要的概念是事件循环,整个异步流程都是事件循环推动的。下面自己实现一个相对简单的EventLoop,了解一下事件循环是如何进行运转的。事件循环下面看一下整个流程的实现过程将以下代码写入spider_event_loop.py文件:#spider_event_loop.pyimporttimeimportosimportsock
- Python 事件循环与 asyncio 的底层实现
代码界的灵魂舞者
pythonjava数据库
```htmlPython事件循环与asyncio的底层实现Python事件循环与asyncio的底层实现在现代的异步编程中,事件循环扮演着至关重要的角色。Python的asyncio模块是其核心,它提供了一种优雅的方式来处理异步任务和并发操作。本文将深入探讨Python中事件循环的概念以及asyncio的底层实现。什么是事件循环?事件循环(EventLoop)是一种控制流机制,它负责管理任务队列
- python 协程进阶
cliffordl
asyncpythonpython开发语言
python协程实现python协程进阶python生成器的作用协程在多个模型流式输出中的使用实例文章目录1.协程基础1.1.协程名词解释1.2.基本工作流程1.3.async协程执行1.3.1.协程顺序执行(asyncio.run)1.3.2.协程顺序执行(await)1.3.3.协程同步执行(asyncio.create_task)2.可等待对象(Awaitables)2.1.Coroutin
- 基于Python的Twitter Card数据爬取与分析实战:从入门到精通
Python爬虫项目
pythontwitterdreamweaver自动化开发语言宽度优先爬虫
摘要本文详细介绍了如何使用Python最新技术栈构建一个高效的TwitterCard数据爬虫系统。我们将从TwitterCard的基本概念讲起,逐步深入到爬虫架构设计、反爬策略应对、数据解析与存储等核心环节。文章包含完整的代码实现,使用Playwright+Asyncio的高性能爬取方案,以及数据分析与可视化的实战案例。通过本文,读者将掌握大规模社交媒体数据采集的关键技术,并能够将这些技术应用于实
- 【Python】线程—GIL—asyncio
2401_84139049
程序员python开发语言
它们的特点和适用场景:工具特点适用场景Lock最基本的互斥锁,一次只允许一个线程访问共享资源不可重入,即同一线程再次获取会导致死锁简单的线程同步需求需要确保一段代码同一时间只能被一个线程执行RLock可重入锁,同一线程可以多次获取锁并释放允许同一线程多次调用acquire()复杂的递归线程同步需求某些情况下需要允许同一线程多次获取和释放锁Semaphore允许一定数量的线程同时访问共享资源控制并发
- python高并发web框架_Python3中tornado高并发框架
weixin_39788969
python高并发web框架
1.单线程tornado.web:基础web框架模块tornado.ioloop:核心IO循环模块,高效的基础。封装了:1.asyncio协程,异步处理2.epoll模型:水平触发(状态改变就询问,select(),poll()),边缘触发(一直询问,epoll())3.poll模型:I/O多路复用技术4.BSD(UNIX操作系统中的一个分支的总称)的kqueue(kueue是在UNIX上比较高效
- 在本地部署mcp服务器实现自然语言操作mysql数据库,轻松实现数据表的增~ 删~ 改~ 查~
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1.将写好的mcp_server代码放在本地任意盘!importasyncioimportloggingimportosimportsysfrommysql.connectorimportconnect,Errorfrommcp.serverimportServerfrommcp.typesimportResource,Tool,TextContentfrompydanticimportAnyUr
- Python(29)Python生成器函数深度解析:asyncio事件循环的底层实现与异步编程实战
一个天蝎座白勺程序猿
python开发语言
目录引言一、生成器与异步编程的渊源1.1技术背景与发展1.2关键结合点:协程概念1.3实际应用演进1.4底层实现原理1.5生成器的基础特性代码1.6协程的进化之路代码二、asyncio事件循环深度解析2.1事件循环架构2.2生成器调度流程三、高级特性实现3.1生成器双向通信3.2异常处理机制四、性能优化实战4.1内存管理对比4.2执行时间优化技巧五、实践建议5.1代码组织规范5.2调试技巧六、总结
- python非阻塞用async 和 await来替换gather函数
不用gather,只用async/await实现并发的核心原理一、问题本质:如何在不使用gather的情况下并发执行多个协程?核心思路:手动创建并启动任务(asyncio.create_task())使用await分别等待每个任务完成,但需确保任务在等待前已全部启动二、示例代码:手动管理多个协程的并发执行importasyncioimporttimeasyncdeftask(name,delay)
- asyncio.to_thread() Python同步代码异步化工具
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asyncio.to_thread()是Python3.9+引入的异步执行同步代码的工具,它通过线程池将同步操作转为异步执行,避免阻塞事件循环。其机制与async/await有本质区别,但可以结合使用。一、核心机制对比特性async/await原生异步机制asyncio.to_thread()线程池机制执行环境单线程,事件循环调度协程交替执行多线程,将同步任务放入线程池执行阻塞风险仅在await处
- python 异步编程事件循环的共享问题
serve the people
日常琐问python服务器linux
在Python的asyncio中,asyncio.run()的调用规则和事件循环的创建逻辑是明确的:多次调用asyncio.run()会创建独立的事件循环,且不允许嵌套调用。下面分两种情况详细说明:一、多次调用asyncio.run(main()):每次创建全新的事件循环asyncio.run()的设计原则是:每次调用都会创建一个全新的事件循环(EventLoop),执行完毕后自动关闭该循环,因此
- 深入浅出 Python Asynchronous I/O:从 asyncio 入门到实战
在现代软件开发中,性能是一个永恒的话题。特别是在处理网络请求、文件读写等I/O密集型任务时,传统的同步编程模型可能会因为等待而浪费大量时间。为了解决这个问题,异步编程应运而生。Python通过内置的asyncio库,为开发者提供了强大而优雅的异步编程能力。[1][2]本文将带你从零开始,逐步深入asyncio的世界,理解其核心概念,并最终通过实战案例掌握其用法。1.什么是异步编程?为什么要用它?想
- Python asyncio 与 WebRTC 实时通信
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Python人工智能与大数据Python编程之道pythonwebrtc网络ai
Pythonasyncio与WebRTC实时通信关键词:Python、asyncio、WebRTC、实时通信、异步编程摘要:本文将深入探讨Python的asyncio库与WebRTC技术在实时通信领域的应用。我们会先介绍相关的背景知识,接着解释核心概念,然后阐述asyncio与WebRTC结合的算法原理和具体操作步骤,通过实际代码案例展示如何实现实时通信,还会介绍其实际应用场景、推荐相关工具和资源
- 使用Gemini实现AI驱动UI自动化测试
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安装依赖pipinstallbrowser-uselangchain-google-genaipydantic编写代码#coding=utf-8importasyncioimportosfrombrowser_use.agent.serviceimportAgentfromlangchain_google_genaiimportChatGoogleGenerativeAIfrompydantici
- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
python_chai
Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- python 异步编程:协程与 asyncio
花_城
Python开发语言后端异步协程
文章目录一、协程(coroutine)1.1协程的概念1.2实现协程的方式二、asyncio异步编程2.1事件循环2.2快速上手2.3运行协程2.4await关键字2.5可等待对象2.5.1协程2.5.2任务(Task)2.5.3asyncio.Future三、concurrent.futures.Future(补充)3.1爬虫案例(asyncio+不支持异步的模块)四、asyncio异步迭代器五
- Python面试题:Python中的异步编程:详细讲解asyncio库的使用
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Python系列python开发语言面试编程
Python的异步编程是实现高效并发处理的一种方法,它使得程序能够在等待I/O操作时继续执行其他任务。在Python中,asyncio库是实现异步编程的主要工具。asyncio提供了一种机制来编写可以在单线程内并发执行的代码,适用于I/O密集型任务。以下是对asyncio库的详细讲解,包括基本概念、用法、示例以及注意事项。1.基本概念1.1协程(Coroutines)协程是一个特殊的函数,它可以被
- Python 异步爬虫(aiohttp)高效抓取新闻数据
小白学大数据
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一、异步爬虫的优势在传统的同步爬虫中,爬虫在发送请求后会阻塞等待服务器响应,直到收到响应后才会继续执行后续操作。这种模式在面对大量请求时,会导致大量的时间浪费在等待响应上,爬取效率较低。而异步爬虫则等待可以在服务器响应的同时,继续执行其他任务,大大提高了爬取效率。aiohttp是一个支持异步请求的Python库,它基于asyncio框架,可以实现高效的异步网络请求。使用aiohttp构建异步爬虫,
- 【Python】Python 3.10 新特性
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文章目录前言:一、新特性1.1PEP617;带括号的上下文管理器1.2更清楚的错误消息1.3PEP634:结构化模式匹配(match)1.4PEP604:有关类型提示的新增特性1.5PEP613:类型别名二、改进的模块2.1`asyncio`2.2`argparse`2.3`base64`2.4`collections.abc`2.5`dataclasses``__slots__`2.6`trac
- Python高频面试题(四)
Irene-HQ
测试python自动化测试python开发语言面试测试工具githubpycharm
以下是Python研发和自动化测试面试中更高阶的专项考点及典型问题一、并发与异步编程(高级)GIL全局解释器锁的应对策略问题:GIL如何影响Python多线程性能?如何绕过GIL限制?答案:GIL使同一时刻仅一个线程执行字节码,CPU密集型任务性能受限绕过方案:使用多进程(multiprocessing)、C扩展(如Cython)、异步IO(asyncio)46协程异步调用示例问题:
- Python的线程、进程与协程
Thomas_Cai
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文章目录一、进程和线程的比较1.定义2.内存空间3.创建和销毁4.并发性5.稳定性6.通信7.Python中的实现8.示例代码进程示例线程示例小结二、协程1.协程的关键特性2.协程的工作原理3.协程与生成器的关系4.协程的适用场景5.Python中的协程示例结果6.示例:并发执行多个协程执行一返回一执行二返回二7.协程(asyncio)的应用场景(agent)**7.1.高并发I/O密集型场景**
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一篇简单demo带你走进asyncimportasyncioimporttimeimportrequestsasyncdefntest2(i):r=awaitother_ntest(i)#等待other_ntest执行完成print(f"ntest2:{i}:{r}")asyncdefother_ntest(i):r=requests.get(i)print(f"other_ntest:{i}")
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https://blog.csdn.net/m345376054/article/details/78538726
- 一文看懂Python协程asyncio模块的演变及高级用法
大江狗
列表python多线程java编程语言
网上很多关于Python协程asyncio模块的教程都是基于老版Python的,本文将以对比方式展示新老Python版本下协程的写法有什么不同并总结了asyncio的一些高级用法,包括如何获取协程任务执行结果,gather和wait方法的区别以及如何给任务添加回调函数。Python协程及asyncio基础知识协程(coroutine)也叫微线程,是实现多任务的另一种方式,是比线程更小的执行单元,一
- asyncio基本用法介绍
遮天华月
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目录一、`asyncio`的核心概念二、`asyncio`的常见用法三、`asyncio`中的同步原语四、`asyncio`中的网络操作五、`asyncio`的调试工具总结asyncio是Python标准库中用于异步编程和并发任务管理的核心库。它的基础是事件循环,用来调度协程(coroutines),让它们能够非阻塞地并发执行。这种编程模型在处理大量I/O密集型任务时非常高效,如网络操作、文件读写
- 深入理解Python asyncio:从入门到实战,掌握异步编程精髓
Bruce-li__
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文章目录前言一、asyncio基础概念1.1什么是异步编程?1.2asyncio核心组件二、asyncio核心用法详解2.1事件循环管理2.2协程与任务2.3异步上下文管理器三、asyncio高级特性3.1异步生成器3.2异步队列3.3异步锁和信号量四、asyncio实战项目4.1高性能Web爬虫4.2异步Web服务器五、性能对比与最佳实践5.1同步与异步性能对比5.2asyncio最佳实践六、常
- Python异步编程:asyncio和aiofiles
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asyncioasyncio是Python的标准库之一,用于编写单线程的并发代码。它使用协程(coroutines)和事件循环(eventloop)来实现异步编程。协程是Python中一种特殊的函数,可以使用asyncdef定义,并通过await表达式来挂起和恢复执行。假设我们有两个任务:下载网页内容和计算数字的平方。在异步编程中,我们可以同时启动这两个任务,而不需要等待一个任务完成后再开始另一个
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
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