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去年有个项目,我需要用多进程处理一批图片文件。在Windows笔记本上写完代码,测试跑得很顺畅,于是信心满满地提交了代码。结果CI环境(Linux)直接报错:
去年我们有个定时任务,需要对一批用户数据做清洗和转换。因为数据量不小,我决定用多进程来加速。
去年我在写一个微服务的配置管理模块,需要把用户的个性化配置和系统默认配置合并在一起。代码大概是这样的:
上个月我接了个活,处理200万条用户行为日志。每条日志都要做格式清洗、字段提取、类型转换。单线程跑完要13秒,但服务器是8核的,我心想:用多进程总该起飞了吧?
他盯着屏幕看了五分钟,冒出一句:"为什么两个线程反而比一个线程慢了一倍多? 是我写错了吗?"
两年前,我接了一个任务:优化一个数据处理程序。现有代码是单线程跑的,处理200万条数据要花12秒。我想着服务器是8核的,开8个线程并行处理,理论上1.5秒就能跑...
事情是这样的:我们在做一个用户注册功能,用户填完手机号提交,系统往数据库里插一条记录。正常情况下,手机号是唯一的,不会重复。但那天因为网络抖动,用户点了两次提交...
去年有个朋友跟我吐槽,说他想用多线程加速一个数据处理任务。原代码是单线程跑的,处理100万条数据要8秒。他觉得CPU利用率太低,心想:"我有8个核,开8个线程,...
去年双十一前夕,我们有个订单统计系统,需要在遍历订单字典时,根据某些规则重新整理订单数据。代码大概是这样的:
去年有个项目,我需要并行处理一批数据。在Windows笔记本上写完代码,测试一切正常:
"整数、浮点数、字符串这些我能理解,但列表、元组、字典、集合到底是干嘛用的?为什么要分这么多种?"
去年我在写一个数据处理框架,想设计几个"混入类"(Mixin)来复用功能。代码大概是这样的:
这个问题没有标准答案,但有一些准则。今天我把这些准则整理出来,帮你拿捏好"用"和"不用"之间的尺度。
小王做了三年前端,最近开始学Python。他打开编辑器,敲下了人生中第一段Python代码:
我当时脑子一热,脱口而出:“我知道,第一个要加global,第二个要加nonlocal。”
我当时盯着屏幕看了十秒钟,脑子里只有一个念头:为什么第二次调用的结果里,还带着第一次的数据?
我当时在网上搜了很久,得到的答案都是“可变对象和不可变对象的区别”。但这个解释太抽象了,我背下来也理解不了。
在JavaScript里,这段代码会报错——因为message定义在for循环的块里面,外面访问不到。
那天晚上,我花了一个小时给他讲清楚什么是变量作用域。今天我把这些内容整理出来,希望帮你绕开同样的坑。
小李刚学Python不久,接了个小任务:写个程序统计用户输入的数字,并且实时显示当前的总和。
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