@takanasi 你这并不是问问题的态度，且主楼中看不到提问。我没看出来我的回答“装逼”在了哪里。

@takanasi 不知道你想表达什么。如果你看网上一些讨论多进程的代码，很多是不能直接在 Windows 上运行的，比如 Windows 下需要额外的处理__main__和 freeze_support()。不过解决问题本身就是程序员的技能，如果刚好对系统知识有一定了解，有知道如何去代码中找答案，那么是不会产生这种疑问的，因为这并不是诡异的问题，而是系统限制，且有文档说明了这个问题。

https://stackoverflow.com/questions/8276933/python-multiprocessing-lock-issue

用 Windows 写 Python 的路过。这个问题就算你不会看文档，谷歌一下也是会出来答案的

一般采用的都是 Cumulative ACK，收到一个 ACK，这个 ACK 之前的就都被确认了，所以整体移动一段。

@HoHoibin 对啊

话说，YoMail 收发 Gmail 的原理是啥？用自己的服务器中转？

之前遇到某个网站的反 Adblock 脚本，会运行数十个 Service Worker，能够轻松将 CPU 占用率跑满

Android Studio 如果不配 SSD，CPU 和内存再好都没用，瓶颈还是在 IO 读写上。当然，内存还是大些比较好，16G 足够了。

那是因为 Guido 对于添加关键字过于谨慎了，不过在后来的版本中还是加入了 async 和 await 关键字。另外，Python 的 coroutine 就是在 generator 之上发展出来的，事实上在官方支持 coroutine 之前，第三方的库就基于 generator 实现了 coroutine，所以也可以说是历史遗留问题。

最后，yield 的语法用于 coroutine 并没有觉得凌乱，虽然有可能让人不能一下区分一个函数到底是 coroutine 还是 generator ；另外，goto 虽然被认为是经典的反例，但其实是被过度宣传了，在适合它的场景中，goto 是非常好用的。

系统服务？你这是打算用啥系统啊？ Windows 下倒是有 COM 接口，不过没有看到过用 Python 写 COM 服务的，不知道行不行。我觉得#3 楼的方案比较靠谱。此外，还可以使用类似 Pyro 这种通过网络调用的服务。

似乎用 pyenv 没有遇到这种问题，不记得是自己安装了依赖还是 pyenv 自动安装的依赖。

@PythonAnswer 不要总是甩锅给 GIL，到底是怎么得出结论没人用 threading 的啊？

@wizardforcel 如果没有对应的 aio 库，把同步的操作丢给线程池来处理也是可以的。目前的异步文件操作（ aiofile ），DNS 查询等操作，其实都是放在线程池里面的。真正能够高效处理的还是只有 socket。

@dzmcs 不知道该说些什么。。。。。。

@dzmcs 不要瞎说

#3 楼的回答过于偏颇。并没有受限于 GIL 就让 thread 用处不大这种说法了，具体还是看应用场景，如果是计算密集的任务，为了充分利用多核，当然不会用 thread，而应该用 process。但是对于 IO 密集场景或者仅仅为了解决多路传输，那么 thread 是简单而有效的选择。而且#3 楼将两句话并发在一起，新手会以为 asyncio 不受限于 GIL 能够处理计算密集的任务。

个人认为，两者的主要差别是可以处理并发量的能力。可以根据你需要处理的异步 IO 的数量，比如：如果有 100 个 socket，那么给每个 socket 分别创建一个 thread 来处理，现在的计算机应该都能 hold 住。但是当 socket 数量更高，并发量更大的时候，那么就应该选择使用 asyncio 了。

看这标题，我以为是来群嘲的。

VS Code 没用过，不过感觉 JetBrain 家卡主要是硬盘问题，我的机械硬盘能直接卡到系统不响应，朋友的 SSD 盘跑得杠杠的。

前几天刚刚被攻击过，收到了几个 N 多年不登录账号提示有风险登陆的信息，想当年入门也是从安全界入的门，现如今，唉，累觉不爱了。

看到了 ncm-clang 的更新，不过如果想要使用 goto 特性还需要安装 clang_complete 并且添加一大段配置代码，感觉有点重复和麻烦。个人还是比较喜欢能安装一个插件就搞定的解决方案。好奇问问，为什么不直接增强对 Rip-Rip/clang_complete 的集成呢？

@psirnull CF 是哪家？