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1.为什么 PHPer 应当学习 Golang
2.python可以读取多少万个数据(2023年最新分享)

为什么 PHPer 应当学习 Golang

       éšç€ PHP 有着越来越深入的了解，以及遇到越来越多的不同业务时，使用 PHP 总会让我有一种莫名的无力感。当然，并不是我一个人在使用 PHP 的时候遇到了问题。事实上，每个略微有一些经验，接触过一些需求的人都会有同样的困惑。各种配合 LAMP（或者LNMP？）架构的后端技术也因此被发明或被发现，进而整合到 PHP 的开发的技术体系中。从简单的 Memcached作为数据中转，cron 后端定时处理；到 Gearman、RabbitMQ 这些队列神器；最近 Laruence 甚至封装了利用 libcurl 的异步特性实现并发 RPC 调用的 yar 扩展。几乎整个社区都在寻找 PHP 的摩西之路。好吧，说了一大堆，回归主题。之前我写了一篇英文练笔《Why you PHP guys should learn Golang》，获得不少国际友人的关注。排除拼写和语法被他们诟病外，主要是有许多朋友觉得我没把事情说清楚。所以这里我用母语重新聊聊这个事情，只是这些国际友人什么时候能学会阅读中文呢？；）Go 或者 Golang，是由 Google 支持的快速、一致、稳定的，有活跃的社区支持的开源编程语言。越来越多的应用选择使用 Golang 进行构建。虽然 Rob Pike 说“… 我们希望 C++ 程序员来了解 Go 并作为一个可选的语言 …”，不过我真得认为：PHPer 应当学习 Golang！ 接下来我们就来谈谈原因。容易学习PHP 相当容易学习。Golang 也是！在这点上，一群大老外对我的观点进行了猛烈的抨击。他们认为我羞辱了 PHPer，说得好像只有简单的东西 PHPer 才能学会一样。但是，这难道不是事实吗？或者换个说法：像我一样的喜欢 PHP 的人，或多或少都会更喜欢简单的东西。PHP 的语法接近 C 族编程语言（C/C++/Java等等）。如果有这些语言的经验，在第一次遇到 PHP 的时候立刻就能开始上手编写代码。在我看来，编写 PHP 代码或许更加考验程序员的记忆力，而不是智力（当你面对各种不同风格的函数定义、各种扩展的特殊约定时，你一定会相当认同我的观点）。Golang 同样是一个 C 族编程语言。呃，或者有一些不同吧。例如关键字 “for”，功能上和 PHP 的接近，但是没有括号。条件语句 “if” 同样无需括号。可以阅读 Effective Go 了解更多内容。Golang 只有 个关键字和 个操作符号、分隔符号或其他特殊标记。记住这些标记确实不需要什么特别的努力。精巧的类型系统相当容易使用。实用的，具有方法的结构体类型代替了笨重的对象系统。接口的设计是 Golang 中我最喜欢的部分。当完成了《Go 指南》的学习之后，利用 PHP 积累的经验，立刻就可以开始使用 Golang 处理一些简单的任务。容易使用PHP 脚本是由 SAPI 组件进行解析执行的，如 Web 服务器模块、PHP-FPM 或者 CLI。部署 PHP 所需要的全部东西就是一个 SAPI 环境。配置这个环境对于新手来说可能是学习 PHP 过程中最为困难的部分。所有的 Golang 代码会编译和链接为本地码。所以除了编译环境，执行时无需再为其进行任何特别的部署。对比 PHP 环境的配置，这要简单很多。你真得认为配置 PHP 环境很复杂吗？我不觉得，真的！而配置 Golang 编译环境比那还要简单点。我确信已经有大量的 Golang 相关的书籍、文章介绍过如何进行编译环境的配置了。为了更加清晰，我这里梳理一下思路。

       æœ‰ä¸‰ä¸ªæ­¥éª¤éœ€è¦å¤„理：下载Golang 的源代码；根据《[翻译]Go 环境设置》的提示设置环境变量；运行源代码 src 目录中的 all.bash。或者一步到位：使用二进制包进行安装。然后就会得到一个叫做“go”的工具集合。使用“go”工具和使用 PHP 的 CLI 工具一样简单。《[翻译]go 工具》对此进行了详细的解释。PHP 的迷思如果一个编程语言容易学习和使用，我们是不是就应当学习它呢？有许多容易学习和使用的编程语言。难道要把它们都学一遍？答案是显然的：NO!但是 呢？只是因为它很酷！是的，我在开玩笑，但是这是真的。无论如何先从 PHP 自身谈起吧。PHP “原本是为了开发动态的 Web 页面而设计的服务器端通用语言(Wikipedia)”。PHP 一个重要的特性就是可以嵌入到 HMTL 中。代码编写在“<?php … ?>”标签内；HTML 写在标签外。它有一个强大的扩展系统。扩展使用 C 调用 Zend API 编写。数据的处理实际上要利用这些扩展完成。在我看来，PHP 是世界上最好的模板语言。但是当积累了一些 PHP 的经验，并且开始面对一些更加复杂的 Web 应用时，你一定会对 PHP 产生一种无力的感觉。它没有内建的并行机制，没有线程、进程（你真得认为那个简陋的进程控制可以不加改造的用在高并发的生产环境？），或者其他某“程”。一个慢数据源可以阻塞整个页面的处理。消息队列、缓存、代理……系统开始不仅仅是 PHP 这么单纯，还包括了许多服务和系统组件。这时，PHP 只处理很少的业务逻辑，成为真正的模板语言了。PHPer 们总是在寻找解决这一问题的办法，如“PHP multithread”或者PHP RPC 并发框架。我很难说哪种会更好一些。不过我肯定你会需要选择一些编程语言用于后端工作的开发。就我自己的经验，我尝试过 C（一直在和 malloc/free 进行搏斗）/Java（陷入到了 jar 地狱中）/Python（从来没能做到 Pythonic 不说，还总是在错误的类型中打转）……如果想要获得性能，就得同内存管理进行搏斗；如果用 GC，就得部署和调优 VM；当获得便利性的时候，同时也是走在刀尖上，一个小错误就引起巨大的灾难……每个都有优势，同样每个都有问题。好吧！现在回到 Golang！Golang 有 GC，无需关心内存管理（或者可以用较少的精力去关注它）。代码被编译为本地码，因此“cp”和“mv”就是部署 Golang 编写的应用所需要的全部工具。噢，我刚才已经说过了，Golang 是一个具有静态类型系统的编译语言。所以你没有机会弄乱变量的类型。当然，PHPer 应该学习 Golang 的一个重要原因是“转到Go 是因为他们并未放弃太多的表达能力，但是获得了性能，并且与并发共舞（Rob Pike）”。《Why Not Go?（英文）》对此进行了深入的分析。我可以分享一些我的经验：有一个 Gearman 的worker 用于处理后端数据。PHP 通过其 API 连接到 Gearman 的 Job Server 向 worker 发起请求。最初 worker 是使用 python 编写的（还有更加原始的版本，PHP 的，但是你能想像它工作起来……唉，不说了……）。这个版本有许多的问题（是我们自己的问题，不关 Python 的事），但是至少它能工作。后来用 Golang 重写了这个 worker。为此我开发了 Golang 的 Gearman API，并使用 Zend API 编写了一个在 Golang 中执行 PHP 脚本的包。然后将它们放在一起：一个可以执行 PHP 的 Gearman worker。它已经工作了一段时间了，看起来还不错！哦，受到 Yar 的启发，这里还有一个 Golang 编写的 RPC 合并器，用来合并 PHP 脚本中的 RPC 调用。现在还是个玩具，不过或许日后能用得着。这其实是将 Golang 的 channel 当作消息队列来用。我在《Golang：有趣的 channel 应用》中对此有一些说明。世界真美好啊。谢谢 Golang！无论如何，大多数 PHPer 在进行后端开发的时候都会需要学习一些其他语言。如果你正在寻找，或者已经尝试了一些其他语言。为什么不来试试 Golang？它真得可以让你的生活更加轻松和快乐。让你可以有更多的时间陪伴你的家人和朋友，吃你爱吃的东西，去你想去的地方。貌似我还是没说清楚啊？好吧，没关系，在下个月的中国软件开发者大会上再跟大家就这个话题做一个探讨吧。

python可以读取多少万个数据(年最新分享)

       导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python可以读取多少万个数据的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

python抓万条数据多久

       具体时间需要看网络效率，爬虫效率等决定，你可以用time模块测试小小规模的网页源码出问题时间然后估算一下。抓取大量数据还需要考虑是否有反爬虫限制对时间的影响。

python处理几万个文件

       我们可以在GNU/Linux操作系统上使用2.2Ghz四核处理器和GBRAM。当前脚本仅使用一个处理器。利用其他内核和RAM来更快地处理图像的最佳方法是什么？启动多个Python进程来运行脚本会利用其他内核吗？

       另一个选择是使用Gearman或Beanstalk之类的东西将工作分配给其他机器。我已经看了多处理库但不知道如何利用它。

       解决方案

       启动多个Python进程来运行脚本会利用其他内核吗？

       是的，如果任务受CPU约束，它将会。这可能是最简单的选择。但是，不要为每个文件或每个目录生成单个进程;考虑使用像这样的mod jk 源码编译工具，parallel(1)并让它产生每个核心两个进程的东西。

       另一个选择是使用Gearman或Beanstalk之类的东西将工作分配给其他机器。

       那可能有用。另外，看看ZeroMQ的Python绑定，它使分布式处理变得非常简单。

       我已经看了多处理库但不知道如何利用它。

       比如定义一个函数，28预测网站源码process它读取单个目录中的图像，连接到数据库并存储元数据。让它返回一个表示成功或失败的布尔值。我们directories是目录处理的列表。然后

       importmultiprocessing

       pool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())

       success=all(pool.imap_unordered(process,directories))

       将并行处理所有目录。如果需要，您还可以在文件级执行并行操作;这需要更多的修修补补。

       请注意，k线突破源码这将在第一次失败时停止;使其容错需要更多的工作。

解决python读取几千万行的大表内存问题

       Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。

       如果用传统的方法，Python的内存会爆掉，传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理，内存容易溢出

       如果需要干别的，请另外再生成一个连接对象。一秀源码13.2

       python最多可以装满多少个

       位python的限制是个元素，位python的限制是个元素。

       最大容量得看机器的性能指标，PyList_New中list并非无穷大，在python源码中规定了list的最大容量PY_SSIZE_T_MAX。

       Python最原始的实现是CPython，即用C实现的Python。对于Python中的List元素最多能容纳多少个元素，肯定还得从底层规范上去溯源。

python文件内容操作，如一个文件万条数据，查询相同行数

       使用open函数逐行读取文件，依次对比，如包含要求字符串，则数量累加1，读取完成后可统计出行数，代码如下：

       n?=?0

       for?line?in?open('filename','r'):

       if?'固定字符串'?in?line:

       n?+=?1

       print(n)

       说明：

       使用forlineinopen这种方式可以提高代码效率，如需要更复杂统计，例如重复行，则可以使用hash函数，把行hash值存入列表，再做统计。

用python编程读取TXT时，数据大概有1千万条，速度很慢如何解决？

       两种可选的方式

       1：使用yield的懒惰加载，示例代码如下：

       

       defread_in_chunks(file_object,chunk_size=):"""Lazyfunction(generator)toreadafilepiecebypiece.Defaultchunksize:1k."""whileTrue:data=file_object.read(chunk_size)ifnotdata:breakyielddataf=open('really_big_file.dat')forpieceinread_in_chunks(f):process_data(piece)

       2：使用iter和一个帮助方法：

       

       f=open('really_big_file.dat')defread1k():returnf.read()forpieceiniter(read1k,''):process_data(piece)

       推荐使用第一个。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python可以读取多少万个数据的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。