Khi phát triển ứng dụng Python cần truy cập cơ sở dữ liệu PostgreSQL, nhà phát triển thường phải chọn một adapter để bridging giữa hai môi trường. Psycopg là adapter phổ biến nhất, được mô tả là "the most popular PostgreSQL adapter for the Python programming language". Nó triển khai đầy đủ chuẩn DB‑API 2.0, xây dựng trên top của libpq và hỗ trợ các tính năng như prepared statements, asynchronous connections và truy cập nhị phân lớn. Với những đặc điểm này, ứng dụng Python có thể thực hiện các thao tác CRUD trên PostgreSQL với độ trễ thấp và độ tin cậy cao, đồng thời giảm nguy cơ lỗi kết nối. Điều này cho thấy việc sử dụng một adapter được cộng đồng rộng rãi chấp nhận và активно duy trì giúp giảm chi phí tích hợp và nâng cao hiệu suất làm việc với PostgreSQL trong môi trường Python.
Vì sao nên đọc: Psycopg cung cấp hiệu suất cao và đầy đủ các tính năng để tương tác với PostgreSQL từ ứng dụng Python của bạn.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://www.psycopg.org/articles/2026/08/12/server-side-cursors. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đang tải bình luận…
Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.
Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.
Nhiều sản phẩm muốn triển khai AI thực thời để phản hồi ngay lập tức khi số lượng người dùng tăng. Khi tải tăng, các nút serving gặp hạn chế về bộ nhớ GPU, thời gian khởi tạo batch và độ trễ mạng, khiến thời gian xử lý mỗi request tăng đột biến. Điều này dẫn tới spikes latency, giảm throughput và đôi khi gây lỗi timeout hoặc downgrade chất lượng dịch vụ. Cần thiết kế hệ thống serving với autoscaling dựa trên metric latency, sử dụng batching động và pre‑warm các instance để giữ ổn định khi tải thay đổi. Ngoài ra, việc monitor chi tiết từng giai đoạn pipeline (pre‑process, inference, post‑process) giúp phát hiện sớm điểm bottle‑neck trước khi ảnh hưởng tới người dùng.
Bài này giúp lập trình viên hiểu được những thất bại phổ biến khi triển khai AI thời gian thực quy mô lớn và cách tránh chúng hiệu quả.
Một lập trình viên cảm thấy bị lôi kéo vào việc doomscrolling trên điện thoại và muốn tìm办法 tự gián đoạn thói quen này. Anh đã ngược ngược engineering giao thức Bluetooth của vòng cổ điện shock cho chó được điều khiển qua smartphone, sau đó kết nối với một script Python và máy chủ web chạy trên laptop, được kích hoạt bởi MacroDroid mỗi khi thời gian sử dụng ứng dụng vượt qua ngưỡng doomscrolling cá nhân của anh. Khi thử nghiệm trên chân mình, mức điện shock thấp nhất cũng gây đau đủ mạnh khiến anh ném điện thoại ra xa và không dám thử lại. Trải nghiệm này cho thấy việc sử dụng phản hồi gây đau như biện pháp ngăn ngừa thói quen có thể quá mức và gây ra sự tránh né thay vì thay đổi hành vi, do đó anh đang cân nhắc thay thế bằng cảnh báo âm thanh nhẹ hơn. Điều này cũng nhắc nhở các nhà phát triển cần kiểm tra mức độ mạnh mẽ và an toàn của bất kỳ hệ thống cảnh báo vật lý nào trước khi triển khai cá nhân.
Câu giải thích: Bài viết này thể hiện cách một nhà phát triển sử dụng công nghệ để giải quyết vấn đề thiếu tập trung bằng cách tạo ra một hệ thống "đàn hồi" hiệu quả.
LibreDB Studio là IDE SQL mã nguồn mở, tự host cho PostgreSQL chạy trên trình duyệt, triển …
Bài viết thực nghiệm trên PostgreSQL bằng cách tăng số kết nối từ 1 lên 400 để đo throughput và latency. Kết quả cho thấy throughput đạt đỉnh ở khoảng 48 kết nối, sau đó giảm 37% khi tăng lên 400 kết nối, đồng thời latency tăng gấp 13 lần. Nguyên nhân là sự cạnh tranh về tài nguyên bộ nhớ và luồng trong PostgreSQL khi số kết nối vượt quá khả năng xử lý của CPU và bộ nhớ đệm, gây ra hiện tượng thrashing và tăng thời gian chờ lock. Điều này dạy chúng ta nên đo lường đường cong hiệu suất và chọn kích thước connection pool phù hợp, thay vì đặt giá trị cao nhất có thể.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tối ưu kích thước connection pool để đạt hiệu suất cao nhất.
Bài viết mô tả việc nâng cấp một demo LangGraph AI agent đặt lịch từ bộ nhớ trong (MemorySaver checkpointer kết hợp với một Python list làm BookingRepository) sang một lớp lưu trữ thực sự dựa trên Postgres. Nguyên nhân kỹ thuật là trạng thái trong bộ nhớ bị mất khi tiến trình khởi động lại và không có cơ chế khóa chung, dẫn đến nguy cơ đặt trùng lặp giữa các phiên làm việc khác nhau. Hệ quả là cần thiết kế một giao thức BookingRepository để cho phép thay đổi dễ dàng giữa InMemoryBookingRepository và PostgresBookingRepository, đồng thời định nghĩa schema gồm hai bảng technicians và bookings để các nút graph như generate_schedule_options_node và confirm_booking_node có thể đọc và ghi dữ liệu. Bài cũng cung cấp mã nguồn trên GitBox và hứa bài sau sẽ hướng dẫn cấu hình Docker và Postgres được lưu trữ. Điều đáng học là việc trừu tượng hóa lớp repository giúp duy trì tính bền vững và an toàn đồng thời mà không thay đổi logic luồng đồ thị.
Bài này giúp bạn hiểu cách xây dựng một hệ thống backend phù hợp với lưu trữ Postgres cho agent LangGraph, giải quyết các vấn đề về trạng thái mất mát và rủi ro đặt phòng trùng lặp.
Trong Rails, Active Record cung cấp nhiều phương thức ghi dữ liệu như delete, delete_all, destroy, destroy_all, update_all, insert_all và upsert_all, nhưng không phải tất cả đều trải qua toàn bộ vòng đời mô hình. Các phương thức delete/* và insert_all/upsert_all thực hiện thao tác trực tiếp ở mức SQL, vì vậy chúng không kích hoạt callbacks (before/after save, destroy), không chạy validations, không tự động cập nhật cột created_at/updated_at và không khởi tạo đối tượng model đã được load. Khi sử dụng chúng, bạn có thể mất đi các ràng buộc nghiệp vụ, timestamps không chính xác, và các association dependent không được xử lý, dẫn đến dữ liệu lỏng lẻo hoặc không nhất quán nếu không kiểm tra kỹ. Do đó, trước khi chọn một trong những API này, cần xác nhận rằng việc bỏ qua callbacks và validations là chấp nhận được, và nếu cần phải bổ sung logic thủ công hoặc sử dụng các phương thức đầy đủ như save hoặc destroy để đảm bảo tính toàn vẹn.
Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ các phương thức ghi Active Record bỏ qua vòng đời đối tượng, từ đó viết code hiệu quả hơn và tránh những lỗi tiềm ẩn.
Bài viết đánh giá lại những lời khuyên trước đây về các tính năng như COPY, TOAST, BRIN …
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử