我现在选择 xiaoya alist

加油，期待一个 docker 本地化版本

aop 切面，注解鉴权处理

csv 不是也可以用 excel 打开吗？还是流式卸乳的，考虑考虑

这个明显就线池处理不过来，超时了呀。不是你说让他 10s 执行完毕，他就能 10s 执行完毕的

本地 git log 看一看本地提交的 email

据说这家支持远程

恭喜你成功吸引了大家的注意力

8 看成了 B

减小或压缩图片，三方包能少就少

多人开发的时候是有意义的，找一个人把接口定义写了，后续别的同学基于接口定义，各自写各自的逻辑，挺好的。

各种测试逻辑也可以同步开始

催单行为其实可以用来刻画用户画像，所以可以作为用户操作行为记录一下

不支持 code?

来一份伪代码吧

```
def find_different_ball(balls: list):
if len(balls) == 1:
return balls[0]
balls_1, balls2, balls_3, balls_other = split(balls) // 将球等个数分为三份，如果不能等分，剩余球放入 ball_other
if sum(balls) == sum(balls):
target_balls = balls_3 + balls_other
if len(target_balls) == 2:
# 至少保留三个球方便比对
(target_balls) += balls_1[0]
return find_different_ball(target_balls )
else:
target_balls = balls_1 + balls_2
# 至少保留三个球方便比对
(target_balls) += balls_3[0]

return find_different_ball(target_balls )
```

来一份伪代码吧

def find_different_ball(balls: list):
if len(balls) == 1:
return balls[0]
balls_1, balls2, balls_3, balls_other = split(balls) // 将球等个数分为三份，如果不能等分，剩余球放入 ball_other
if sum(balls) == sum(balls):
target_balls = balls_3 + balls_other
if len(target_balls) == 2:
# 至少保留三个球方便比对
(target_balls) += balls_1[0]
return find_different_ball(target_balls )
else:
target_balls = balls_1 + balls_2
if len(target_balls) == 2:
# 至少保留三个球方便比对
(target_balls) += balls_3[0]

return find_different_ball(target_balls )

我觉得可以从几个地方优化一下:
1. 关闭 binlog，降低磁盘 io
2. 因为数据量超大，数据表开启 partition, 将不同的数据写入到不同的 partition 中
3. 上 ssd

我会选择第二种，原因是 null 也是一种特殊情况啊，null 和 [] 其实是不等价的，如果业务逻辑中的确是空数组，那返回空数组无可厚非，而如果业务逻辑中应该是 null ,并且使用一些 json 库序列化 null 值，库会帮你删除掉 null 的 key