Windows 和 Python 获取 MAC 地址：命令行与代码的最简用法
这篇文章整理了 Windows 下查询 MAC 地址的三条原生命令，以及 Python 中两种最简获取方案。你可以根据是手动排查、脚本读取，还是跨平台部署，快速判断该用 `getmac`、`ipconfig /all`，还是 `netifaces`。 在设备授权、局域网联调、软件绑定机器这类场景里，MAC 地址往往是最先要拿到的一项信息。
2026-08-22
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这篇文章整理了 Windows 下查询 MAC 地址的三条原生命令，以及 Python 中两种最简获取方案。你可以根据是手动排查、脚本读取，还是跨平台部署，快速判断该用 `getmac`、`ipconfig /all`，还是 `netifaces`。 在设备授权、局域网联调、软件绑定机器这类场景里，MAC 地址往往是最先要拿到的一项信息。
这篇文章把 Rust 在 Linux 下的日志方案按使用场景拆开：先用 `log` + `env_logger` 完成基础输出，再逐步扩展到自定义格式、`log4rs` 文件轮转和结构化日志接入集中平台。读完可以快速判断开发、测试和生产环境分别该用哪套配置。
SQL 的 `WITH` 子句不只是把长查询拆成多行，更适合承担“分步命名、逐层计算”的职责。本文围绕命名、定义顺序、显式列名与递归使用边界，整理出一套更利于协作和维护的 CTE 写法。 很多人把 SQL 的 WITH 当作“把长查询拆开写”的语法糖，但真正决定可维护性的，往往是每个 CTE 的职责是否单一、命名是否直观、引用顺序是否可。
在 Debian 上部署 Node.js 时，日志方案直接影响排障效率和后续运维成本。本文按使用场景梳理 `console.log`、`winston`、`pino`、`syslog` 集成和环境变量控级这几种常见做法，帮助你判断开发调试、生产落盘和统一收集分别该怎么选。
Rust 在 Linux 上的优势不只是“安全”和“快”，更体现在它能按场景调用标准库、异步运行时和底层系统接口。本文从文件、网络、系统调用、内存、并发到性能调优与内核方向，梳理各类资源该怎么用、何时该下探到底层。
训练时出现 CPU 打满、GPU 却吃不满，很多时候不是模型太慢，而是 PyTorch 的数据加载链路配置失衡。本文围绕 DataLoader、固定页内存、线程控制和瓶颈定位四个环节，整理出一套更稳妥的排查与调参思路。
这篇文章围绕 Go 里最常用的基础类型展开，重新梳理了布尔、数值、字符串和类型转换的实际用法。重点保留了各类整数、浮点数、复数和 `strconv` 转换示例，并补上选择类型时最容易混淆的判断依据。
Go 没有 Java 式注解，并不是能力不够，而是刻意避开“隐式魔法”的设计选择。本文从注解与 Tag 的区别、Go 的设计哲学、常见场景替代写法和工程取舍四个角度，说明 Go 为什么更偏向显式调用，以及这种克制在维护、调试和编译速度上的实际价值。
Go 1.13 引入的 errors.Is 和 errors.As，解决了错误被层层包装后难以判断、难以提取的问题。本文从传统字符串匹配的痛点讲起，梳理 Unwrap、%w、错误链，以及两者各自适用的场景，帮助你判断该比对错误值，还是提取具体错误类型。
并发和并行常被混着说，但它们解决的不是同一件事。本文用直观例子拆开两者差别，并顺着 Python 常见的多进程、多线程、多协程三种模型，梳理各自优势、限制与适用场景。 很多初学者一接触 Python 并发编程，就会先被两个词绕住：并发和并行听起来很像，但放到程序设计里，判断标准完全不同。
在 Ubuntu 上运行 Node.js 服务时，日志若持续增长，很容易挤占磁盘空间。本文用系统自带的 logrotate 为例，说明如何安装工具、为单个应用编写轮转规则，并通过手动触发验证配置是否真正可用。 Node.js 服务在 Ubuntu 上持续运行后，日志文件往往会先于业务本身失控，磁盘被写满时排查起来也最麻烦。
这篇文章聚焦 Dio 的配置管理机制，核心是弄清楚实例配置、单次请求配置和最终 RequestOptions 之间的关系。读完后你可以判断哪些参数适合放在全局，哪些应在请求时覆盖，以及如何借助拦截器、环境变量和 Mock 让配置体系更稳。
