以下是为您制定的21天科学减肥计划，结合饮食、运动与生活习惯调整，帮助健康减脂（目标减重3-5斤）：



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### **一、饮食计划**
#### **基本原则**
1. **热量缺口**：每日摄入控制在1600-1800大卡（男性基础代谢约1800-2000大卡）
2. **营养配比**：蛋白质30% | 碳水45% | 脂肪25%
3. **饮食规则**：低糖低油、高纤维、少精加工食品

#### **每日餐单示例**
| 时间       | 推荐食谱                                      | 热量（约） |
|------------|---------------------------------------------|------------|
| **早餐**   | 1个水煮蛋 + 1片全麦面包 + 150g无糖酸奶 + 小番茄 | 300大卡    |
| **加餐**   | 10颗原味杏仁/1小把蓝莓                       | 100大卡    |
| **午餐**   | 150g鸡胸肉 + 杂粮饭100g + 西蓝花200g         | 500大卡    |
| **下午茶** | 1根黄瓜/1个苹果                              | 50大卡     |
| **晚餐**   | 150g清蒸鱼 + 凉拌菠菜200g + 半根玉米         | 400大卡    |

**Tips**：
- 烹饪用油每日≤20g（约2瓷勺），用橄榄油/菜籽油
- 每日饮水≥2000ml（晨起空腹1杯温水）
- 戒奶茶、零食、酒精，晚餐19:00前吃完

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### **二、运动计划**
#### **每周安排**
- **有氧运动**：5天/周（每次40分钟）
  - 推荐：慢跑、跳绳、游泳、爬楼梯、健身操
  - 燃脂心率区间：`(220-年龄)×60%~70%`（约110-130次/分钟）
- **力量训练**：3天/周（每次20分钟）
  - 推荐：深蹲、平板支撑、俯卧撑、哑铃划船（每组12次×3组）

#### **21天进阶方案**
| 阶段      | 运动内容                                      |
|-----------|---------------------------------------------|
| **第1周** | 快走/慢跑交替30分钟 + 基础力量训练（如深蹲）    |
| **第2周** | 匀速慢跑40分钟 + 增加HIIT（20秒冲刺+40秒慢跑） |
| **第3周** | 跑步/游泳45分钟 + 复合力量训练（如波比跳）      |

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### **三、生活习惯调整**
1. **睡眠**：每天23:00前入睡，保证7-8小时睡眠（睡眠不足易引发饥饿素升高）
2. **压力管理**：每日冥想/深呼吸10分钟，减少皮质醇分泌
3. **记录反馈**：
   - 每日记录饮食与运动（推荐APP：薄荷健康、Keep）
   - 每周早晨空腹测体重（固定时间、着装）

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### **四、注意事项**
1. **平台期应对**：第2周可能出现体重停滞，可调整运动方式（如游泳替换跑步）
2. **健康预警**：若出现头晕、乏力，适当增加100-200大卡优质碳水（如燕麦、红薯）
3. **长期建议**：21天后逐渐恢复至1800-2000大卡/天，保持运动习惯以防反弹

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**示例日程表**  
```
6:30 起床喝温水  
7:00 早餐  
12:00 午餐  
13:00 午休15分钟  
18:30 晚餐  
19:30 运动  
22:30 睡前拉伸  
23:00 睡觉  
```

通过此计划，您将逐步改善代谢、减少体脂率，同时避免肌肉流失。坚持21天，迎接更健康的自己！

跟着deepseek减肥

# 如何分析接口响应的问题？
## 1. 背景
公司项目中,某个业务接口会出现，100次的请求，有1-2次的请求速度会非常慢，领导有以下要求：
1. 要能够监控后端接口，及时发现请求慢的接口是哪些？
2. 找到请求慢的接口之后，需要对其接口进行详细分析，这个过程中要可以直观看出哪些函数调用花费的时间是多少？



我能够想到的：
1. 如何快速且高效率解决这个问题？要求：可以快速集成到项目中，不会修改太多的地方
2. 因为接口分析是会消耗很大的，一般不推荐在生产环境中，在能够复现问题的情况下，如何不影响系统主要的系统功能
3. 模块化处理，可以增加到其他的项目中。例如ai、chatbi等等
4. 关于监控，在flask加入Metrics，利用grafana和Prometheus进行监控。目前已经实现，可统计接口的响应时间

技术栈：
1. flask + Mysql


### 1.1 平均接口响应时间参考内容
## 2. 可实现方法
监控类：
- [x] promtheus 和 grafana

函数分析类：
- [x] snakeviz + cProfile
- [ ] vprof 适合单个函数，开始-有结束的函数文件，不适合接口类
- [ ] gprof2dot 没有实验成功，比较麻烦
- [ ] pycallgraph 待实验
## 3. 实践
### 3.1 函数分析使用
```shell
pip install cProfile, snakeviz
```

主要代码：
```python
# 性能监视装饰器
def profile_decorator(func):
    import cProfile
    import pstats
    def wrapper(*args, **kwargs):
        profiler = cProfile.Profile()
        profiler.enable()
        result = func(*args, **kwargs)
        profiler.disable()
        # stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('tottime')
        # stats.print_stats()
        profiler.dump_stats('profile_results.prof')
        return result
    return wrapper
```

根据导出的文件，查看分析可视化
```shell
snakeviz profile_results.prof
```
### 3.2 监控使用
启动Prometheus和grafana
```yaml
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    restart: always
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    restart: always
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    volumes:
      - ./grafana_data:/var/lib/grafana  # 添加持久化存储
    depends_on:
      - prometheus
volumes:
  grafana_data:
  prometheus_data:
```
启动命令：
```shell
docker-compose up -d
```

如何在flask配置metrics

在接口增加白名单，跳过登录：

![image.png](/static/img/45e7ca7afc9e4356dd6fca78a725c253.image.webp)

初始化：

![image.png](/static/img/5613d1b85781b244e1bcebae193da408.image.webp)

在请求和响应增加钩子函数，来监控：

![image.png](/static/img/c349032bfebbd1ad56b08044bad99390.image.webp)



### 3.3 模拟分析
背景：分析获取列表页的响应速度

![image.png](/static/img/b4df66abbb75b4c2311d4847f2652821.image.webp)

查看F12 接口响应时间

![image.png](/static/img/985fd9726929420c0fc86a96ff4538cd.image.webp)

apipost响应时间, 同样的用户和接口：


![image.png](/static/img/c1d037f7839f3aa6db1c26d6d4921123.image.webp)

snakeviz分为两种可视化样式：
- icicle ：冰柱
- sunburst： 旭日形

`在 icicle 可视化样式中，函数由矩形表示`

根函数是最顶部的矩形，它调用的函数位于其下方，然后是这些调用的函数位于其下方，依此类推。

在函数中花费的时间量由矩形的宽度表示。横跨大部分可视化效果的矩形表示占用其调用函数大部分时间的函数，而细长矩形表示几乎不使用任何时间的函数


![image.png](/static/img/ef4decaf6b35dc3f0c6e620319d623b0.image.webp)
`在旭日形可视化样式中，函数表示为圆弧`。

根函数是中间的一个圆圈，它调用的函数，然后是这些函数调用的函数，依此类推。

在函数内花费的时间由圆弧的角度范围（它绕圆走多远）表示。

将大部分时间环绕圆圈的圆弧表示占用其调用函数大部分时间的函数，而细圆弧表示几乎不使用任何时间的函数。




![image.png](/static/img/0126dc3dbd5e41350a59309da9f6a473.image.webp)
功能信息：
1. name: 函数名称
2. Cumulative Time: 函数中花费的总累积时间（以s为单位），占程序总运行时间的百分比
3. file: 定义函数的文件的名称
4. line: 定义函数的行号
5. directory: 文件目录

注意：对于某些内置函数，文件名、行号和目录将分别为 '~'、0 和空白。

___
“Depth（深度）”下拉菜单控制 SnakeViz 在构建可视化时进入调用堆栈的深度。在你通过单击调用堆栈中更深处的 new function 进行放大之前，不会显示低于此深度的任何内容。增加显示深度将一次显示更多配置文件，但构建和显示图表可能需要更长的时间


“Cutoff” 下拉菜单控制占用其父级累积时间的函数的显示。如果函数的累积时间除以其父函数的累积时间小于当前设置的截止时间，则将显示该函数，但不会显示其任何子函数。设置较大的截止可能会显示较少的配置文件，但可以加快可视化的构建和渲染速度。

___

`缩放和调用堆栈(右上角的CallBack)`:

单击一个函数将缩放可视化效果，使该函数成为新的根，并允许您放大配置文件的不同部分。

单击冰柱可视化的顶部栏或旭日形的中心将缩小一个级别，单击“重置缩放”按钮将使可视化返回到其最缩小的状态。


![image.png](/static/img/b63b513f5b775dd50c7fe4750a2990b2.image.webp)

可视化的右侧是一个 “Call Stack” 按钮。

单击此按钮将展开一个列表，其中显示导致当前可视化根的所有函数，根函数位于列表底部。

调用堆栈可用于在放大配置文件时确定自己的方向。再次单击 “Call Stack” 按钮以隐藏列表。


![image.png](/static/img/82a7968192aef8f0e748cdfa78b06175.image.webp)

统计表格的含义：
1. 该表包含每个调用的唯一函数一行。 从不同位置对同一函数的调用都分组为 一行。 [cProfile用户手册](https://docs.python.org/3/library/profile.html#instant-user-s-manual)
2. `ncalls`: n调用，对函数的的调用总数。如果有两个数字，则表示函数递归，第一个是调用总数，第二个是原始（非递归）调用的次数
3. `tottime`: 在函数中花费的总时间，不包括调用子函数所花费的时间
4. `percall`: tottime/ ncalls。它反映了函数自身代码的平均执行效率。
5. `cumtime`: 在此函数和所有子函数中花费的累计时间
6. `percall`: cumtime/ ncalls。它反映了函数及其子函数的平均执行效率。
7. `filename`: 定义函数的文件名和行号，以及函数的名称

单击表中的函数将使该函数成为可视化的根。单击可视化左侧的“重置根”按钮会将可视化重置为 SnakeViz 启动时确定的原始根功能。


## 4. 感悟
1. 使用时候，按照cumtime进行排序，然后从上往下进行分析，这种是本身函数执行很快，但是子函数执行非常慢
2. 对于重复调用次数多的，建议采用批量处理
3. 对于数据库操作比较多的，建议减少查询操作，用一次查询减少数据库的链接。重启后，第一次查询会比较慢，是因为要创建数据库连接池
4. 多多使用grafana和Prometheus这种经典组合，以后其他公司也会用得着

后端工程师如何分析接口响应慢的问题？

参考：[英文博客：interview gone wrong](https://www.ashu1461.com/interview-gone-wrong/)


```python
if (cell[0][0] == cell[1][1] == cell[2][2]) {
    return Winner
}
```




### 整体功能概述
这段代码主要用于检查一个二维数组（通常可看作是一个 3x3 的矩阵）的主对角线（从左上角到右下角）上的元素是否都相等。如果相等，则返回 `Winner` 这个结果，一般用于类似井字棋这类游戏里判断是否有玩家在主对角线上达成胜利条件。

### 语法详细解析

#### 1. `cell` 变量
`cell` 是一个二维数组，它代表一个 3x3 的矩阵，通过两层索引来访问其中的元素。在这个上下文中，`cell[i][j]` 表示矩阵中第 `i` 行第 `j` 列的元素，其中 `i` 和 `j` 的取值范围是 0 到 2。

#### 2. `cell[0][0] == cell[1][1] == cell[2][2]` 条件判断
- **元素访问**：
    - `cell[0][0]` 表示矩阵左上角的元素。
    - `cell[1][1]` 表示矩阵正中间的元素。
    - `cell[2][2]` 表示矩阵右下角的元素。
- **相等判断**：代码使用连续的 `==` 运算符来判断这三个元素是否相等。在不同编程语言中，这种连续比较的具体实现和结果可能会有所不同：
    - **Python**：在 Python 里，`a == b == c` 是合法的语法，它会先判断 `a` 是否等于 `b`，再判断 `b` 是否等于 `c`，只有当两个判断都为 `True` 时，整个表达式才为 `True`。例如：
```python
cell = [['X', 'O', 'O'],
        ['O', 'X', 'O'],
        ['O', 'O', 'X']]
if cell[0][0] == cell[1][1] == cell[2][2]:
    print("Winner")
```
    - **JavaScript**：在 JavaScript 中，`a == b == c` 的运算逻辑和 Python 不同。它会先计算 `a == b`，得到一个布尔值，然后再用这个布尔值和 `c` 进行比较，这通常不是我们想要的结果。在 JavaScript 里，要实现类似 Python 的连续比较，需要分开写判断条件，如 `a == b && b == c`。示例代码如下：
```javascript
let cell = [
    ['X', 'O', 'O'],
    ['O', 'X', 'O'],
    ['O', 'O', 'X']
];
if (cell[0][0] === cell[1][1] && cell[1][1] === cell[2][2]) {
    console.log("Winner");
}
```

#### 3. `{ return Winner; }` 语句块
- **条件满足后的操作**：如果 `cell[0][0] == cell[1][1] == cell[2][2]` 这个条件为真，就会执行大括号 `{}` 内的代码。
- **返回值**：`return Winner;` 表示从当前函数中返回 `Winner` 这个结果。这里的 `Winner` 可能是一个变量名、常量或者其他有特定含义的标识符，具体取决于代码所在的上下文。在不同编程语言中，返回值的类型和使用方式也会有所不同。例如在 Python 中，如果是在一个函数里，就可以直接用 `return 'Winner'`（假设 `Winner` 代表字符串 `'Winner'`）；在 JavaScript 里，如果是在一个函数中，就是 `return 'Winner';` 。

综上所述，这段代码的核心目的是检查 3x3 矩阵主对角线上的元素是否相等，若相等则返回一个表示获胜的结果。

python有这种语法吗？

后端情景问题

这个错误提示表明你的系统无法找到 `corepack` 命令，通常是因为 `corepack` 没有正确安装或者没有添加到环境变量中。

### 解决步骤：



#### 1. **检查 Node.js 版本**
`corepack` 是 Node.js 16.9 版本及以上的一部分。如果你没有安装 Node.js，或者你的版本较低，请首先确认你已经安装了合适版本的 Node.js。你可以使用以下命令来查看当前安装的 Node.js 版本：

```bash
node --version
```

如果你看到的版本低于 16.9，建议更新 Node.js：

- 访问 [Node.js 官方网站](https://nodejs.org/) 下载并安装最新的稳定版本。
- 或者通过包管理器（如 `brew`、`apt` 等）来安装或更新 Node.js。

#### 2. **安装 `corepack`**
如果你已经安装了正确版本的 Node.js，但还是遇到这个错误，可以尝试手动安装 `corepack`。在终端中执行以下命令：

```bash
npm install -g corepack
```

这将全局安装 `corepack`，然后你应该能够使用 `corepack` 命令。

#### 3. **启用 `corepack`**
在 Node.js 16.9 及以上版本中，`corepack` 默认是禁用的。你可以启用它，通过以下命令：

```bash
corepack enable
```

这将启用 `corepack`，并允许你使用 `yarn` 和 `pnpm` 等包管理工具。

#### 4. **重启终端或加载配置**
有时候，安装后需要重新启动终端，或者运行以下命令来确保 `corepack` 被正确加载：

```bash
source ~/.zshrc
```

#### 5. **检查安装是否成功**
再次执行以下命令，检查 `corepack` 是否成功安装：

```bash
corepack --version
```

如果一切正常，你应该看到 `corepack` 的版本信息。

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### 总结
- 确保安装了支持 `corepack` 的 Node.js 版本。
- 手动安装 `corepack`，并启用它。
- 重启终端或加载配置文件，确保新安装的命令生效。

如果问题仍然存在，可以提供更多信息，比如你当前的 Node.js 版本和终端的输出，我们可以进一步分析问题。