效率

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处理大数据的方法有很多，目前我知道就这么多，后面会持续更新： 一、将数据分批次读取 csv格式是常见的数据存储方式，对于我们普通人而言易于读写。此外，在pandas中有pd.read_csv()函数可以将csv形式的数据进行读取。但当csv文件非常大的时候，直接读取会很吃内存，甚至会出现内存不够用的情况。 这时候我们可以 分批次（分块）读取，而不是一次性读取 这么大体量的数据。操作步骤： 分批次读取 处理每一批次 保存每一批次的结果 对所有的数据重复步骤1-3 将所有的批次结果都结合起来 pd . read_csv ( chunksize ) 中的chunksize指的的是每一批次的行数 import pandas as pd chunk_iterator = pd.read_csv("test.vcf",sep="\t", chunksize=10000) chunk_result_list = [] #每一批次都是dataframe类型 for chunk in chunk_iterator: #根据你的分析问题，设计自己的chunk_manipulate函数 filter_result = chunk_manipulate(chunk) chunk_result_list.append(filter_result) #合并所有批次处理结果，形成新的dataframe df =

1、only defer　　 only: 获取数据表中某列或多列的值，注意获取的是对象 defer: 获取除了某列或某几列的数据，注意获取的是对象 User.objects.values('id', 'name') User.objects.values_list('id', 'name') ret = User.objects.only('id', 'name') for i in ret: print(i.id, i.nme) 2、selected_related 进行跨表查询的时候，会先进行连表 # 查询用户的姓名和部门名称，先链表再查询 result = User.objects.all().seleted_related('dp') for item in result: print(item.name,item.dp.title) 多用于 one2one 或 foreginkey 缺点：链表次数过多，反而会减低查询效率 3、perfecth_related 进行来两次查询，先查询一次，再查询和要查询数据有关的数据 result = User.objects.all().prefetch_related('dp') for item in result: print(item.name,item.dp.title) 多用于 mang2many 4、外键产生的原因

原子性：并发编程中确保其操作具备整体性，系统其它部分无法观察到中间步骤，只能看到操作前后的结果。 决定编译器生成的getter和setter是否原子 （natomic） 操作。 i 因此， atomic 效率较低，因为要保证操作完整，线程相对安全； nonatomic 不加同步，多线程并发访问效率高，但线程不安全。 由于锁定机制开销较大，一般 iOS 开发中会使用 nonatomic。 atomic 也不是绝对的线程安全。当多个线程同时调用 setter 和 getter 时，就会导致获取的值不一样。 兼顾线程安全和效率的方案 要想线程绝对安全，就要使用 @synchronized 同步锁。 // 同步锁 -(NSString *)name{ @synchronized(self) { return _name; } } -(void)setName:(NSString *)name{ @synchronized(self) { _name = name; } } 但是由于同步锁有等待操作，会降低代码效率。 为了兼顾线程安全和提升效率，可采用 GCD 并发队列进行优化。getter 使用同步派发，setter 使用异步栅栏。 // 并发队列 _queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT,0);

原文地址： https://www.jianshu.com/p/f8d81df7ab28 SELECT * FROM product WHERE ID > =(select id from product limit 866613, 1) limit 20 SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 866613, 20) b ON a.ID = b.id 来源： https://www.cnblogs.com/ixixi/p/11547926.html

前言 对于程序员的键盘使用效率，我觉得键盘使用效率不代表写代码效率。当然键盘使用效率还是有一定影响的。对于一个资深程序员，键盘使用效率当然不在话下。所以为了更好的伪装成资深程序猿，我们一起来了解下如何提高键盘使用效率呢。 我觉得影响键盘使用效率主要从两个方面看 打字的手势 快捷键的使用 忘记了单词或中文的拼写 第一个问题：打字手势 初碰电脑的人经常有以下几种毛病 一根指头一个一个按 打字的时候要在键盘上找在哪里 在我高中时期，我曾想把整个键盘上的字符都背下来，可后来以失败告终。现在想想多么的愚蠢。对于学打字，其实是没有必要死记硬背的（我在大部分时候都不喜欢死记硬背）。 那为了解决上面的问题，我们就要在平时刻意的去按照标准的打字姿势来打字。可能刚开始的时候你还是会要看下键盘，但是在你刻意使用这种姿势打字过个一两个礼拜，就能掌握大部分键盘上字符的位置（这个时候让你背出字符的位置，还是背不出来，因为我们已经形成了一种肌肉记忆）。 具体的姿势如下： 首先打字前手摆好 每次打完一个字手都要归为到这个姿势，键盘的F和J键上都会有两个突出的，左右手的食指分别摆放在这个位置。 每个手指管辖的区域 具体的姿势如下，然后可以做到不看键盘的打字后，可以尝试两只手并发的去按键。也就是一个单词连续打。例如world这个单词，在你左手去按w键的时候，你的右手其实就可以去按o键了

完美排序10000条数据 看到一道面试题：<ul>有 10000 个<li>子元素，如何将这 10000 个<li>颠倒顺序。 ------------- 要求是效率尽量要高。不光是算法效率，还要考虑DOM元素操作的效率。大家有什么想法？ 还有就是遇到类似这种问题解题技巧？ ------------- 答：以下利用了css3旋转属性，将li翻转，同时再ul翻转。完美的倒排！ http://lax.v2ex.com/t/100982 出自5楼 <! doctype html > < html lang ="en" > < head > < meta charset ="UTF-8" > < meta name ="Generator" content ="EditPlus®" > < meta name ="Author" content ="" > < meta name ="Keywords" content ="" > < meta name ="Description" content ="" > < title > 测试 </ title > < style > /* 看到一道面试题：<ul>有 10000 个<li>子元素，如何将这 10000 个<li>颠倒顺序。 ------------- 要求是效率尽量要高。不光是算法效率，还要考虑DOM元素操作的效率

1，测试发电机的效率可以通过测它的输出功率P2和输入功率P1来计算出来； 输出功率 P2=√3UIcosΦ，应为使用电阻做负载，所以cosΦ=1，P2=√3UI，测出发电机的输出电压和输出电流就可以计算出来，注意，这里的电压和电流都是线电压和线电流； 输入功率P1=T x n/9550，其中：T是电机的转矩，由扭矩仪测出，单位是牛.米；n是电机转速，单位是分/转；就可计算出输入功率P1.单位是千瓦； 发电机的效率就是：η=（P2/P1）/100%； 2，电动机效率的计算： 测量电动机的输入电压U1和电流I1，则P1=√3 xU1 x I1 x cosΦ，（U1，I1和 cosΦ都可以用仪表测出来）；这里都是线电压和线电流 测出电机的转矩和转速，则 P2=T x n/9550； 电动机效率： η=（P2/P1）/100%； 3，各项参数都是额定状态下得到的是额定效率； 4，调节输出，可以得到各种工作状态下得效率，可以画出电机在各种工作状态下的效率曲线； 参考： https://zhidao.baidu.com/question/1824284050544345028.html 来源： https://www.cnblogs.com/tankard/p/11521190.html

通常把编码和测试统称为实现 所谓编码就是把软件设计结果翻译成用某种程序设计语言书写的程序。作为软件工程过程的一个阶段,编码是对设计的进一步具体化,因此,程序的质量主要取决于软件设计的质量。但是,所选用的程序设计语言的特点及编码风格也将对程序的可靠性、可读性、可测试性和可维护性产生深远的影响。 无论怎样强调软件测试的重要性和它对软件可靠性的影响都不过分。在开发大型软件系统的漫长过程中,面对着极其错综复杂的问题,人的主观认识不可能完全符合客观现实,与工程密切相关的各类人员之间的通信和配合也不可能完美无缺,因此,在软件生命周期的每个阶段都不可避免地会产生差错,人们力求在每个阶段结東之前通过严格的技术审查,尽可能早地发现并纠正差错;但是,经验表明审查并不能发现所有差错,此外在编码过程中还不可避免地会引入新的错误。如果在软件投入生产性运行之前,没有发现并纠正软件中的大部分差错,则这些差错迟早会在生产过程中暴露出来,那时不仅改正这些错误的代价更高,而且往往会造成很恶劣的后果。测试的目的就是在软件投入生产性运行之前,尽可能多地发现软件中的错误。目前软件测试仍然是保证软件质量的关键步骤,它是对软件规格说明、设计和编码的最后复审。 软件测试在软件生命周期中横跨两个阶段。通常在编写出每个模块之后就对它做必要的测述(称为单元测试),模块的编写者和测试者是同个人,编码和单元测试属于软件生命周期的同一个阶段

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