Engadget | Technology News & ReviewsNew York details its plans for online age verification rulesLast year, New York joined the wave of states passing legislation aimed at protecting minors using the Internet, particularly social media
スレッドプールのサイズを調整する
この他にも "サービスを受けるのを待つ人が，キューの中に立っている平均時間はどれくらいか？" といったような疑問に，Littleの法則で答をだすといった内容のゲームは，他にもたくさんあります。 図１. Littleの法則 同じようにLittleの法則は，スレッドプールサイズの決定にも使うことができます。私たちがしなければならないのは，リクエストの到着率と，サービスに必要な平均時間を測定することです。そうすれば，これらの値をLittleの法則に挿入して，システムの平均要求数が計算されます。その数値がスレッドプールのサイズよりも小さければ，その結果に従ってプールのサイズを小さくすることが可能なのです。逆に計算結果がスレッドプールのサイズよりも大きい時には，問題はもう少し複雑になります。 実行中のリクエストより待ち状態のリクエストの数が多い場合，まず最初に判断しなければならないのは，もっと大きな
Flask と Alembic とテスト - build error
Flask と SQLAlchemy で Web アプリをつくるとき きちんとテストを書きたい→Application Factories Pattern を使う DB もきちんとバージョン管理したい→Alembic を使う という前提で、さらに Alembic の version ファイルと SQLAlchemy の declarative なモデルに同じようなテーブル定義を書きたくない。つまり version ファイルに def upgrade(): op.create_table( 'users, sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True), sa.Column('username', sa.String, nullable=False) )
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