Keep Flourishing

# 一句話總結 protobuf 對欄位「多/少」天生寬容（多的忽略、少的給零值），不會自動噴錯；真正會炸的是「型別不符」或「欄位編號被亂改」。要嚴格驗證得自己在 server 邏輯做。 # TL;DR — 三種情況速查 情況 結果 為什麼 少欄位（client 沒帶某欄位） ✅ 不報錯，該欄位拿型別零值 proto3 沒有 required，每個欄位天生 optional 多欄位 / client 比 server 新（帶了 server 不認得的欄位） ✅ 不報錯，server 忽略並丟棄（unknown fields） server 解碼時遇到不認

# 建立 Rust 專案 建立 Rust 資料夾 mkdir my_rust_lib cd my_rust_lib 建立 Cargo.toml（Rust 的設定檔 Cargo.toml 內容： [package] name = "my_rust_lib" version = "0.1.0" edition = "2021" [lib] name = "my_rust_lib" crate-type = ["cdylib"] # ← 關鍵！編譯

# locust 蝗蟲壓力測試工具 # 為何 Rust 在 CPU 密集運算下會比 Python 快？ Rust 快的原因： ✅ 編譯成機器碼 - 更底層，無中間層 ✅ 編譯器優化 - LLVM 做大量優化 ✅ 無 GIL - 真正的多核並行 ✅ 零成本抽象 - 高階語法，無性能損失 ✅ 記憶體管理 - 編譯時確定，無 GC 開銷 Python 慢的原因： ❌ 解釋執行 - 每次都要翻譯 ❌ 動態型別 - 運行時檢查型別 ❌ GIL 限制 - 單核執行 ❌ 記憶體開銷 - 動態分配 + 垃圾回收 # 靜態型別 vs 動態型別 Rust：編譯期就知道所有變數型別，能幫助編譯器做最佳化。

# 目的？ 以往在用 docker compose 快速啟動服務，常常會遇到： 在一台全新的機器或開發環境中，都需要手動進入docker內部db容器，手動執行初始化(init)資料庫結構的 SQL 腳本，接著再執行資料(seed)的 SQL 腳本來填充初始資料 流程不僅繁瑣，而且容易出錯，特別是在多個環境（如開發、測試、生產）中部署時 比如在某專案中，固定會有個 products 的資料表，並且每次部署到新主機第一次啟動時，去打端點都一定會跳sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (psycopg2.errors.UndefinedTable) relation

# docker ps 只顯示正在執行的容器 docker ps 顯示所有容器（包含執行中、已停止、已退出） docker ps -a # or docker ps --all 顯示最近建立的容器 docker ps -l 顯示最近建立的 N 個容器（例：docker ps -n 3） docker ps -n <數字> # 管理 Docker data 相關指令 查看目前有哪些 volume，很常會有需要清理一些沒在使用的、或只是暫時創建來測試用的一些 data，這些 data = docker 的 volume # 列出目前有哪些 volume doc

# 重要 按理來說接口應要跟 pydantic 模型一模一樣 # FastAPI vs gRPC 差異 特性 FastAPI (REST) gRPC 通訊協定 HTTP/1.1 HTTP/2 資料格式 JSON Protocol Buffers (二進位) API 定義 OpenAPI/Swagger Proto 檔案 效能 較慢 較快 瀏覽器支援 原生支援 需要額外工具 串流 有限支援 原生支援雙向串流 # Postman 測試 gPRC

目標：當遷移歷史混亂或想用現有模型重新建立「乾淨」的初始遷移時，安全地重置 Alembic 狀態並升到最新。 # TL;DR — 指令清單 # 1 生成初始 migration alembic revision --autogenerate -m "initial migration" # 2 執行 migration（創建表格） alembic upgrade head # 3 刪除所有遷移檔案（如已刪除可跳過） rm -f alembic/versions/*.py rm -rf alembic/versions/__pyca

# 題目 給定一個單向 Linked List，反轉該鏈表並返回反轉後的頭節點。 題目 Example: Input: head = [1,2,3,4,5] Output: [5,4,3,2,1] # 觀念 反正就記得，反轉一條鏈表，就是把每個節點的 next 指標指向前一個節點 特性 Python list ([]) Linked List 底層結構 動態陣列 (連續記憶體) 節點 (物件) + 指標 存取第 i 個元素 O(1) O(n) (要走訪) 插入 / 刪除 O(n) (中間要搬移) O(1) (只改指標) 記憶體配置 連續 不連續

# 題目 輸入一個字串 s，要找出最長的不含重複字元的子字串長度。 例子： s = "abcabcbb" → 答案是 3 ("abc") s = "bbbbb" → 答案是 1 ("b") s = "pwwkew" → 答案是 3 ("wke") # Sliding Window 上圖是大概的 Sliding Window 概念，用 set() 去重，並且用兩個指標 l 和 r 來表示目前的子字串範圍，然後不斷地擴展 r 直到遇到重複字元，

# 題目 題目 Example: Input: matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[23,30,34,60]], target = 3 Output: true # Binary Search class Solution: def searchMatrix(self, matrix: list[list[int]], target: int) -> bool: # double Binary Search # matrix = [[1,3,5,7],[10,11,16,20],[