确实，大厂被裁问题不大。

向大佬学习！

底层逻辑是打通信息屏障，创建行业新生态。顶层设计是聚焦用户感知赛道，通过差异化和颗粒度达到引爆点。交付价值是在垂直领域采用复用打法达成持久收益。抽离透传归因分析作为抓手为产品赋能，体验度量作为闭环的评判标准。亮点是载体，优势是链路。思考整个生命周期，完善逻辑考虑资源倾斜。方法论是组合拳达到平台化标准

最高的三篇是哪个呀

locust + boomer

哈哈哈，摘下工牌

django-adminstartproject beat应该是django-admin startproject beat?，需要空格
根据后面的配置os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'celery_beat.settings')
我猜项目名应该是celery_beat，而不是beat？

启动 beat 命令，celery -A celery_beat beat -l info--scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler
想了解一下django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler具体对应项目中哪些内容

python manage.pymigrate应该是python manage.py migrate

我还特意把婚纱放在最后了呢

哈哈 真实感受啦，不过看起来确实有广告的味道

嘿嘿 花了差不多 3k 请人来家里布置

牛

增加审核人数才是硬道理

嗯，md5 应该叫不可逆加密。

哪个位置？

这。。。还有人看成菜花。。

嗯，周末夫妻

给我点赞了吗

睡吧，卷王

测试

可以参考一下这个，正好是 mqtt 压测的。
https://testerhome.com/topics/24998

感谢分享，我最近去了新公司，也准备做大数据造数的平台~

很简单，http 接口接收到参数，启动 mqtt 的生产者，发送就行

一旦提离职了，就没有回头路。

看到社区的公众号推送了，并且也有我的答案。

那我还是补一下坑~

代码实现

import random
from collections import Counter


def get_str() -> str:
    random_str = [str(random.randint(0, 1)) for _ in range(40)]
    return "".join(random_str)


def get_hash(s) -> int:
    return abs(hash(s))


def get_random() -> int:
    s: str = get_str()
    h: int = get_hash(s)
    return h % 1001


def main():
    res = []
    for _ in range(10000):
        r = get_random()
        res.append(r)
    c = Counter(res)
    # 所有结果，最多只有1000个
    count_all = c.most_common(1000)
    # 出现次数最多的前10个
    print(count_all[:10])
    # 出现结果最少的10个
    print(count_all[-10:])

    d = dict(c)
    # 1000出现的次数
    print(d.get(1000))
    # 500出现的次数
    print(d.get(500))
    # 0出现的次数
    print(d.get(0))


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果

[(109, 23), (387, 21), (696, 20), (867, 20), (900, 19), (354, 19), (625, 19), (444, 19), (563, 18), (70, 18)]
[(738, 3), (77, 3), (603, 3), (800, 3), (106, 3), (780, 2), (228, 2), (22, 2), (778, 2), (107, 2)]
13
16
6