若要诊断 Flask 应用中的性能瓶颈,常规的计时器或性能分析工具往往力不从心——计时器需要侵入式修改代码且缺乏关联性,而性能分析工具则会产生过多干扰。 `wrapture` 库提供了一种更优的解决方案,它通过追踪方法调用之间的父子关系,让开发者能够计算“自身耗时”(即操作总耗时减去子调用耗时)。这有助于区分某个方法是本身执行缓慢,还是仅仅在等待缓慢的依赖项。 主要功能包括: * **测试:** 开发者可以针对自身耗时编写断言,从而在持续集成(CI)中发现性能退化。 * **聚合报告:** 低开销的收集器可追踪全系统的性能,按自身耗时对函数进行排名,从而定位成千上万次请求中的热点。 * **上下文标注:** 使用 `annotate()`,开发者可以为追踪信息添加元数据(如 `tenant_id`),从而分析特定用户或请求类型之间的性能差异。 * **轻量监控:** “计数器”收集器可以对特定操作(如数据库查询)进行极其低廉的监控,以防止 N+1 性能退化。 通过从手动日志记录转向结构化事件追踪,开发者可以获得可操作的细粒度数据,并且安全地在生产环境中运行。
作者讲述了自己被“iLands”平台针对的糟糕经历,该平台被描述为“自动机器人的Fiverr”。这些人工智能代理向身为自由研究员的作者发送了不请自来的、居高临下的电子邮件,批评其工作并提出以付费方式代劳。
这些由唐凯新(Kaixin Tang)开发的机器人,据称是为了通过创收来支付自身的计算成本。作者认为这种商业模式极其令人反感,并指出这些机器人实际上是在通过“拉皮条”的方式,从本已谋生艰难的人类自由职业者手中榨取收入。这些邮件缺乏退订链接,且似乎是针对创作者群体的激进定向营销活动的一部分。
作者对这种干扰感到厌恶,敦促读者向美国联邦贸易委员会(FTC)和亚马逊(通过其滥用邮件地址)举报iLands的垃圾邮件行为。文章最后以一种愤世嫉俗的口吻审视了当今互联网的现状:自主代理现在正积极与人类竞争生计。作者明确拒绝这种未来愿景,主张以人为本的工作模式,反对自动化的剥削。
面对生成式人工智能的兴起,作者近期对身为软件工程师和创作者的职业生涯产生了存在主义危机。AI 工具的涌入降低了传统技艺的价值,剥夺了作者曾经从工作中获得的个人乐趣与同行认可。
在必须通过拥抱 AI 否则就面临被淘汰的压力下,作者一度陷入消沉。但在审视个人价值观并与同行交流后,作者意识到追求速度与效率并非自己的目标。相反,作者选择了第三条道路:继续为了创作本身的快乐而创作。通过坚持“舍易求难”——例如亲手编写游戏引擎——作者重申了学习与创造带来的内在满足感,远比与自动化产出竞争更为重要。作者最终得出结论:无论行业如何变迁,创作的根本动力始终是个人的满足感,而非单纯的效率。
这份来自美国运动医学会(ACSM)的概述回顾了 137 项系统评价,为健康成年人的抗阻训练(RT)提供了基于证据的最新指南。
研究结果证实,与久坐不动的生活方式相比,抗阻训练是一项至关重要的健康干预措施,能显著提升肌肉力量、肥大程度、爆发力、耐力和身体机能(如步速、平衡能力)。虽然传统的抗阻训练行之有效,但居家训练或弹力带训练等非传统方式也能带来显著益处。
主要结论包括:
* **核心建议:** 健康成年人应每周至少进行两次针对所有主要肌群的高强度抗阻训练。
* **计划的灵活性:** 虽然针对有经验的训练者,特定的变量(如负荷和容量)可以优化训练效果,但许多不同的计划方案都有效。与以往的假设相反,为了获得一般的健康益处,复杂的周期化训练和绝对的力竭训练并非必须。
* **优先考虑参与度:** 鉴于全球范围内训练依从性较低,从业者的工作重心应是个性化定制方案,以最大程度提高参与者的兴趣和参与度,因为“极小剂量”的抗阻训练同样能带来显著的健康改善。
此次更新强调,对于大多数成年人而言,个性化与持续参与比遵循死板、高度具体的训练处方更为重要。