Technology
6450 discoveries · Hand-picked discoveries from the open web, newest first.
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Flyer：基于FastAPI的轻量级API开发框架
概述 我们经常会听到“不会开发的运维不是个好运维”，确实在运维工作当中，娴熟的开发经验能让运维工作如鱼得水，事半功倍！高级的运维除了需要精通 Shell 脚本编程之外，最好还需要掌握一门高级语言，比如 Python、Golang、PHP、Lua 等。高级语言除了可以解决一些更复杂的运维场景，还可以帮助我们更好的理解业务，做好业务运维，毕竟知己知彼才能百战不殆。 经常看到很多运维同学写接口通常是基于 Flask，只用一个脚本一撸到底，完全没有框架的概念，总体给人的感觉比较粗糙简陋。本文分享一个我个人基于 FastAPI 框架设计的轻量级 API 开发框架，能够应付绝大部分的业务运维的后台 API 场景，这个框架我取名为 Flyer，意味着轻量且快速。 Flyer API 开发框架 框架特性 继承 FastAPI 所有特性，包括高性能、自带 Swagger/ReDoc 文档、易开发等，详见：( FastAPI (tiangolo.com) ) 拥抱云原生，所有参数都可以通过七彩石/环境变量来自定义，代码中也可以非常方便的获取指定环境变量的值 鹅厂内部版本集成了七彩石、智研日志汇、监控宝等各种研效库（外部版本已剥离） MySQL/Redis/Kafka 等开源组件已默认对接，可以开箱即用 支持记录全局请求/被请求流水日志及耗时等监控特性 可以快速开启简单的 BasicAuth 鉴权等 更
张戈博客 · ZH
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SQLAlchemy因密码含有@符号连接MySQL失败
最近新来的实习生在重构一个我入职时开发的老系统。这个系统之前用的是 Python twisted 框架，这次希望换成 FastAPI，也就是我上一篇文章分享的 Flyer 开发框架 。 小伙子很给力，自学了几天 FastAPI 和 Flyer 就开工了，结果用 Flyer 连接 MySQL 时报错： 问题现象 1 sqlalchemy.exc.OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2003, "Can't connect to MySQL server on 'xxxx@x.x.x.x' ([Errno -2] Name or service not known 报错原因一眼就能看出来： 密码里有一个 @ 符号 ，导致 @ 之后的内容被当成了数据库主机地址。 解决办法：密码做 URL 转义 用 urllib.parse.quote_plus 对密码转义即可： 1 2 3 4 from urllib.parse import quote_plus password = quote_plus ( "your_p@ssw0rd" ) # 再把转义后的密码拼进连接串 为什么我的老项目没这个问题 奇怪的是，我之前有个基于 Flyer 的项目复用了同一个数据库、同样的账号密码，却从没出现过这个问题，所以我一度笃定是 SQLAlche
张戈博客 · ZH
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gRPC开发过程中遇到的问题记录
最近我在改造手头负责的一个 HTTP Restful API 服务，集成对 gRPC 协议（在鹅厂叫 tRPC，是 gRPC 的本土衍生版本）的支持。由于是从 0 学习这个协议，因此也踩了不少坑，这里用一篇文章来记录下，希望可以帮助到同样从 0 学习 gRPC 的朋友。 列表参数赋值 老的 Rest 接口中，大量用到了列表参数，看了下 pb 协议，给这个参数定义如下： 1 2 3 message Foo { repeated string Bar = 1 ; } 在 Python RPC 客户端调用测试时，按照经验，传参如下： 1 2 req = pb . Foo () req . Bar = [ "a" , "b" ] 结果赋值就报错了： 1 AttributeError: Assignment not allowed to repeated field "Bar" in protocol message object. 经过一番搜索，最终发现 Python 客户端应该如下赋值列表参数： 1 2 3 req = pb . Foo () bar_list = [ "a" , "b" ] req . Bar . extend ( bar_list ) 这样就可以正常赋值了，但是总觉得这个设计太绕了，直接赋值不行么？总体来说，gRPC 还是偏编译型语言的设计的，在 Python 这种解
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FastTTS：支持私有化部署和源阅读无缝对接的语音合成服务
概述 长话短说，最近发现微软的语音服务莫名扣费了，然后看着国内云服务动辄几千上万的语音合成服务资源包，一阵苦涩。搜了下，发现挺多基于 edge-tts 的白嫖项目，试用了下确实能用，就是和源阅读对接的体验有待提高。 因此决定自己封装一个更适合源阅读 APP 的语音合成服务，以下是介绍，有需要的直接拿。 项目介绍 本项目基于 Edge-TTS 和 FastFlyer 开发框架，可以直接私有化部署提供语音合成服务，支持和源阅读 APP 无缝对接。 体验地址（账号密码：guest / guest）： 在线合成 在线调试 项目地址： FastTTS 框架介绍 FastFlyer 是基于 FastAPI 设计的轻量级 API 开发框架。在 FastAPI 优异特性的基础上集成了一系列开箱即用的组件，包括 Redis、MySQL、Kafka 等。采用 SDK 接入方式，内置脚手架代码生成等辅助工具，让研发人员只需要专注于业务逻辑的实现，真正开箱即用！ 注：更多框架介绍请阅读： FastFlyer 快速部署 1 docker run --name fasttts -d -p 8080:8080 jagerzhang/fast-tts 成功启动后，访问： http://<host>:8080/speech/docs 可以看到 Swagger 工具页面。 简单鉴权 如果需要外网访问，建议开启接口鉴权
张戈博客 · ZH
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FastFlyer：基于FastAPI的轻量级API开发框架
概述 很早前分享过一个开发框架 Flyer，这些年一直在用，也攒了不少痛点：框架代码和业务代码耦合在一起，想升个级就得挨个项目改一遍，非常痛苦。 所以这次重写了一版，取名 FastFlyer ——基于 FastAPI 的轻量级 API 开发框架。最大的变化是把框架做成了 SDK ，和业务代码彻底隔离，装个包就能用，升级也只是换个版本号的事。 项目地址： https://github.com/jagerzhang/fastflyer 主要特性 SDK 即装即用 ：框架以 SDK 形式提供，与业务代码隔离，不再有「框架版本难以升级」的问题 自动生成项目骨架 ：一条命令生成标准目录结构和演示应用，开箱即用 自动加载应用 ：自动加载 app/ 目录下符合规范的应用，只需暴露名为 router 的路由对象 自带接口文档 ：启动即有 SwaggerUI 和 Redoc 性能足够用 ：单核单进程空载 9000+ QPS ，基本能覆盖绝大部分运维场景 快速开始 安装 SDK 1 pip3 install --upgrade fastflyer 这一步是可选的，主要为了让 IDE 能正常提示。 创建项目 1 2 3 4 5 export new_project = myproject mkdir -p /data/ ${ new_project } && cd /data/ ${ new_proje
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Beggar：让 CodeBuddy 多 Agent 协作研发成本直降 90% 的开源套件
一套可复用的多 Agent 配置方案，通过模型差异化分工 + 双 Reviewer 交叉审查 + Review Gate 自动升级，在保证质量的前提下大幅降低 AI 编程成本。 为什么需要 Beggar 如果你正在用 CodeBuddy Code 做 AI 辅助开发，大概率遇到过这样的困境： 成本焦虑 ：所有任务都用最强模型？太贵。都用便宜模型？质量没保障。 单模型盲区 ：同一个模型写代码又审代码，自己的 bug 自己审不出来。 编排混乱 ：Agent 之间职责不清，Leader 直接下场写代码，角色边界形同虚设。 缺乏质量兜底 ：审查不过怎么办？升级谁？几轮后还不过呢？Beggar 的解决思路很直接—— 把"用哪个模型做哪件事"这件事工程化 。 核心设计：四层成本优化 1. 模型分层——不是所有任务都需要最强模型 Beggar 把研发流程拆成 9 个角色，每个角色匹配能力够用的最便宜模型： 角色类型 代表 Agent balanced 预设模型 倍率 编排调度 Leader deepseek-v4-pro x0.16 方案设计 Architect glm-5.2 x0.79 复杂编码 Coder-Senior deepseek-v4-pro x0.16 常规编码 Coder-Standard deepseek-v4-flash x0.06 简单编码 Coder-Lite hy3
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博客重构手记：从 WordPress 到 Hugo 静态化
起因：其实挺惭愧的 这个博客荒废挺久了。 工作越来越忙，更新从一周一篇变成一月一篇，再到后来大半年都想不起来登录。偶尔上去看一眼，后台堆着一堆插件更新提示，我一般直接关掉——不是不想管，是真抽不出时间，而且心里清楚，一个没人维护的 WordPress 本身就是个隐患。 真正让我下决心的是前阵子 PHP 又爆了个漏洞。看到消息的时候我第一反应不是“赶紧升级”，而是“算了，换个不需要 PHP 的方案吧”。 为什么不直接升级 也不是没想过就地升级。但盘了一下现状就放弃了： WordPress 版本落后不少，主题是好几年前改过的，插件一堆 PHP 环境也要跟着升，升完还得一个个测兼容性 服务器上的 MySQL、Nginx 配置都是当年手动调的，动一个地方心里没底 最关键的是，就算全部升级完，得到的还是一个需要我一直维护的动态站。而我恰恰最缺的就是“一直维护”这四个字。 静态化就很对症：没有 PHP、没有数据库、没有后台，生成完就是一堆 HTML。攻击者连个入口都找不到。平时我只管写 Markdown，剩下的交给 Git。 文章迁移：467 篇 数据库里躺着的家当比我以为的多不少： 1 2 3 4 5 6 post publish 467 篇（另有 8 篇草稿） page 8 个 attachment 1745 个 comment 20309 条（13.8MB，全库最大的一张表） 分类 13
张戈博客 · ZH
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把 Waline 迁到 EdgeOne KV，折腾了几轮才算完
博客最近刚做完 静态化 ，全站搬到 EdgeOne 之后，唯一还需要服务端的就剩评论了：后端跑在 Vercel 上，数据存在 Neon。 等于站子在一个平台、评论在另一个平台。没出过什么事，也没什么非搬不可的理由，主要是想着既然都上 EdgeOne 了，干脆一并挪过来，监控、日志、部署、账单收在一处，比跨两个平台来回切省心。函数用 Hono 写，数据落在 EdgeOne KV，对外域名继续用 api.zhangge.net 。 最终 14,675 条评论、474 条 Counter、1 个用户都搬过来了。过程比预想的麻烦，麻烦的地方基本都不是“不会配”，而是“看起来已经好了”。 接口返回 200，浏览器却不让你读；后台能登录，评论列表却是空的；数据导进去了，时间全是 1970 年；批量导入把批次改小了还是写不完；类型检查过了、部署也过了，接口却是 404。 本文纯属折腾记录，中间有大量试错过程，只想抄作业的可以直接跳到文末的「回头看」。 起因：站子都搬过来了，评论别单独留在外面 念头其实很简单：站子已经全静态跑在 EdgeOne 上，评论却还挂在另一个平台的另一个数据库里，等于每次要看点什么都得切一次地方，没什么必要。正好 EdgeOne 有 KV 存储，Waline 的服务端又能跑在 Edge Function 上，看着是个顺手的事。 当时我评估下来只剩两个不确定项：一是 Wal
张戈博客 · ZH
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Memory Machines: The Evolution of Hypertext
— 摘自 Belinda Barnet 《Memory Machines: The Evolution of Hypertext》, 来自 Dynamicland 的推荐书单 这些页面提出了一个愿景，既简单又统一，气势宏大：这是一个关于相互连接的
夜行人 · EN
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Mr. Wilson's Cabinet Of Wonder
— 摘自 Lawrence Weschler 《Mr. Wilson’s Cabinet Of Wonder》, 来自 Dynamicland 的推荐书单 看见就是忘记所见之物的名字 对桑纳本而言，记忆是一种幻觉。遗忘，而非记得，是所有经验的
夜行人 · EN
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荒野中的认知
— 摘自 Edwin Hutchins 《Cognition in the Wild (荒野中的认知)》, 来自 Dynamicland 的推荐书单 在环境中个体所遇到的问题和解决办法都是由⽂化建构的，⽽且没有⼈能够独
夜行人 · EN
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From Memex to Hypertext
— 摘自 James M Nyce, Paul Kahn 《From Memex to Hypertext》, 来自 Dynamicland 的推荐书单 在论述 Memex 时，布什主张计算机器和机器智能将会在人的智力生活中占有重要地位。
夜行人 · EN
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Bootstrapping
— 摘自 Thierry Bardini 《Bootstrapping》, 来自 Dynamicland 的推荐书单 与其从技术对象的个体性出发，甚至从其非常不稳定的特殊性出发，试图在这种个体性或特殊
夜行人 · EN
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孩子是如何学习的
— 摘自 John Holt 《How-Children-Learn (孩子是如何学习的)》, 来自 Bret Victor 的推荐书单 正是在他们上学之前，孩子们最有可能做到最佳的学习。
夜行人 · EN
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[译] "to program is to understand" -- 记录一段发生在 MicroBlocks 社区中围绕 AI 与编程的讨论
前言 Raketenmann 在 MicroBlocks 社区中抛出了关于 “今天我们应该如何教授软件工程？” 的疑问, 引起了 Bernat Romagosa, John Maloney 和 klmi 的讨论. 本文记录了这段精彩的讨
夜行人 · EN
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如果你不能外包你的理解，你咋掌控AI写的那一大坨代码
上一篇文章的结尾，我留了一个话题。 我引用了那句话： "你可以外包你的思考，但是你不能外包你的理解。" 有读者在后台问我：道理都懂，可 AI 一天给我生成的代码，比我自己一年写的都多。思考我可以外包给 AI，理解我肯定要自己消化——但是消化也得有时间和精力啊。生成是光速，理解是步行，AI拉的是一大坨，理解缺是要细嚼慢咽，这道题怎么解？
鸟窝 · ZH
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MySQL 和 PostgreSQL 中的时间戳：Go 和 Java 访问时的坑
同样叫 timestamp，MySQL 和 PostgreSQL 的含义完全不同：一个是绝对时刻，一个是墙钟时间，正好相反。踩坑重灾区，也是面试高频题。这篇文章把两者放在一起对齐比较，并且提供了 Go 语言和 Java 语言应用访问数据库时间类型字段的坑。 前四节讲数据库侧（类型语义与对照），后四节讲应用侧（时间从应用流到列的链路、Go 与 Java 驱动的行为、可直接抄的配置清单）。 一、先分清两种语义 一切混乱的根源是"时间"这个词同时指两样东西： 绝对时刻（instant） ：世界上唯一的一个瞬间，比如 2026-09-05 00:00:00 UTC 。下单、日志、消息发送用它。任何时区看到的都是同一个点，只是显示不同。 墙钟时间（wall time） ：挂钟上的读数，比如"早上 9 点开会"。不带时区就没有唯一时刻，但业务要的就是这个字面值：每天 9:00 的闹钟、营业时间、生日、定时任务。 四种数据库类型各占一边： 绝对时刻 墙钟时间 MySQL TIMESTAMP DATETIME PostgreSQL timestamptz timestamp 名字陷阱就在这张表里：MySQL 的 TIMESTAMP 对应 PG 的 timestamptz ，不是 PG 的 timestamp 。跨库迁移或写 ORM 时极易搞反。后面所有内容都是这张表的展开。
鸟窝 · ZH
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PostgreSQL与MySQL的JSON类型及Go语言处理
关系型数据库存 JSON 早就不稀奇了，但把它用对没那么简单。你得先分清 PostgreSQL 里 json 和 jsonb 到底差在哪、什么时候该建什么索引，再决定 Go 代码里怎么读写才不别扭。这篇就把这几件事讲清楚，代码都能直接抄进项目。 一、三种类型的本质区别 维度 PostgreSQL json PostgreSQL jsonb MySQL json 存储形式 原始文本（逐字节保存） 分解后的二进制 分解后的二进制 保留空格/键序 保留 不保留 不保留 保留重复键 保留 只留最后一个 只留最后一个 写入速度 快（不解析） 稍慢（要解析） 稍慢（要解析） 查询速度 慢（每次重解析） 快 快 支持索引 否（需表达式索引） GIN 索引 函数索引 / 多值索引 去重/规范化 否 是 是 一句话选型： PostgreSQL 绝大多数场景直接用 jsonb 。只有当你需要"原样存回、包括空格和键顺序"这种审计类需求时才用 json 。 MySQL 只有 json 一种 （内部实现类似 jsonb，二进制存储、支持部分更新）。
鸟窝 · ZH
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grep 工具大盘点：rg、tgrep、rawgrep、zg
如果你问一个程序员"平时在代码库里怎么找东西"，大概率会得到一个答案： rg 。ripgrep 从 2016 年发布到现在，快十年了，又快又稳，68k stars，早就成了事实标准。 但你要是追问一句" 仓库已经大到 rg 也要扫好几秒，怎么办 "，答案就变得有看头了。过去一两年，grep 世界冒出来好几路新势力，同一个老问题，各自给了一份不同的答卷： tgrep （微软）：预建三元组索引，一次启动、永久秒搜，已经被 Copilot CLI 集成； rawgrep ：绕过文件系统，直接读裸盘； zg （阿里 zvec）：把 ripgrep、BM25、向量检索捏进一个入口，专门伺候人和 AI Agent。 加上守擂的 rg ，这四把刀恰好是四条完全不同的技术路线。挨个拆开看。 先交代一个背景。AI Coding 时代，"搜索"从开发者的日常工具变成了 Agent 的核心基础设施，Agent 找证据靠它、省 token 也靠它。所以这四把刀里有两把（tgrep、zg）几乎就是冲着 AI 编程助手做的。而且更有意思的是，今天主流的几个 Coding Agent，Claude Code、OpenAI Codex、Pi，默认的代码搜索引擎不约而同都选了 ripgrep。这个细节放到第五节说。
鸟窝 · ZH
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网站被投毒
2026-09-17，我发现 colobu.com 的页面上被加载了一个可疑 iframe： https://soduncdn.com/m.html 。域名注册于十天前、没有任何 A 记录、被 6/89 个安全引擎标记。查了一圈之后，结论有点出乎意料。 结论 页面本身没被改。被投毒的是页面引用的那个第三方 CDN 脚本。 出问题的是一行看起来再普通不过的写法： 1 < script src = "//cdn.staticfile.org/jquery/1.11.1/jquery.min.js" > </ script > cdn.staticfile.org 会在 极低概率 下返回一个被追加了 383 字节的篡改版 jQuery（96169 字节，官方版本是 95786 字节）。这 383 字节干的事，就是往页面里塞一个隐藏 iframe。
鸟窝 · ZH
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新AI模型 Jev 实战：概念、场景和两个实战
一、一个不写字的模型 9 月 15 日，一条推文在开发者社区里传开。 发帖人是 Diogo Almeida。他说自己参与发明了 ChatGPT，然后一直在问自己一个问题：为什么对话模型已经强到超人，AGI 还是没有出现？过去两年他"隐身"，用一种新的训练方法（RLCD）训出了一个新类型的模型，今天发布，名字叫 Jev。 他给出的数字：快 20–200 倍，便宜 40–400 倍。TypeSafe AI 同期宣布了 4000 万美元种子轮。 接下来几天，用 TechCrunch 的标题概括就是："一个来自 ChatGPT 发明者的新型 AI 模型，正在让开发者兴奋。"Reddit 上 r/ArtificialInteligence 的帖子一天之内冲到 120+ 评论，标题是"Jev / TypesafeAI is revolutionary as LLM's"，正文第一句："Jev is insane."X 上 @0xCodila 说这是 AI 行业的"互联网时刻"，@akshay_pachaar 的总结是："我们一直拿 LLM 当锤子，敲每一个 AI 问题，哪怕是再简单不过的判断。Jev 用毫秒和零头的成本把这些判断接了过去。"中文社区里，@Saccc_c 的推荐很直接："强烈建议大家都亲自试试 Jev，能让你的 Codex 操作速度提高 10 倍并省下大量 token。" 同时，
鸟窝 · ZH
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jev 兼容
https://github.com/mizorewww/laya-mlx https://github.com/mizorewww/laya-coreml 要运行 aac6fef/laya-coreml 并提供 Type-Safe（类型安全） 兼容的 API，最有效的方法是结合 Python 的 laya_coreml 库，并利用 Pydantic 或 Python 3.10+ 的 TypedDict / Literal 对输入结构与返回概率进行严格的类型约束。 由于该模型不是生成文本的大模型，而是直接返回“选择题、评分或布尔判断”的概率，我们可以完美地用类型系统将模型输入输出锁死，从而在编译器或 IDE（如 VS Code / PyCharm）中获得完整的类型提示。 [1] 下面是为您编写的完整运行及 Type-Safe API 封装方案：
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