- 主题:python是不是落伍了，跑东西挺慢
一语中的，语言犀利
【 在 lalawill 的大作中提到: 】
: 大多数人不用关心这个问题，pinterest接近10亿月活的时候还做了次python 2到3 的迁移。我就在想国内就那么几十几百万日活的app也出来说Python做后端效率太低，是不是有些过于无病呻吟了，有点装的意思
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这是个好话题
对我个人来说 不在乎python自身的快慢 OS很快 数据库很快 矩阵运算很快 http server很快 网络很快 epoll很快 文件系统很快... 这些都不是python写的
9成以上的情况 是用python发布命令 利用现有的系统 提供的功能
不是如何让自己快 而是如何高效的利用已有的快速功能
不是提速一个应用单一的算法 而是集成设计出一个战略
在所有因素里 我是最慢的 也是最容易出错的 而且我想的东西 不只是几毫秒的快慢
操作是否是会影响系统性能 是否必需停运某子系统 如何避免出错 操作过程如何记录 必要时如何回撤...
然后 如果 我维护十个数据集群 而一个上面的操作要一天 那就是十天
能不能并行？如果一次操作两个数据中心 就只需要5天了
如果一字排开，十个并行 当然一天就解决了
敢吗？如果3 个操作同时崩了 能即刻的去处理吗？
python差上几个微秒 在大集团作战面前 根本不足考虑啊
【 在 CKevin 的大作中提到: 】
: 不知道这么多说python不慢，或者不在乎慢不慢的，是不是都搞数据挖掘或者机器学习
: 的。。。我是写业务的，每天的工作除了正经的工程设计，就是帮助那些写算法的研究
: 他们的python服务为什么慢，能优化的给优化，不能优化的接手过来用c或go重写。。。
: ...................
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FROM 47.152.116.*
比java落伍
【 在 life2018 的大作中提到: 】
: zz
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FROM 180.142.118.*
够用就行。我每天采集几百万条数据，用10年前的X230跑，采进虚拟机，没觉得慢。
【 在 life2018 的大作中提到: 】
: zz
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FROM 114.249.113.*
是这个问题落伍了
在十年前问出这个问题还可以理解，现在还质疑Python作用那是有点和现实脱节了
【 在 life2018 的大作中提到: 】
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: zz
#发自zSMTH@NOH-AN00
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FROM 124.160.215.*
大中量数据处理和图形化表达用Python能对应大部分应用场景，界面和功能性弱，用java和C#包装交互就行
【 在 life2018 的大作中提到: 】
: zz
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FROM 124.226.28.*
说起几百万条数据了...
几年前 有次面试 有位python员 问一百万关系型数据怎么处理？
我问 是 百万条 还是MB 啊？他说百万条
那不就差不多是1GB 的数据吗 随便个笔记本都跑的飞快 差的民用级的SSD 也就两秒的读取时间
上个厕所 走过去 洗洗手 回来
这点时间
一般的运算 已经跑完了
尤其是对离线的业务处理
这点业务量 简直是不存在啊
一些传统业务的 比较在乎几十万上百万
在excel 里 一个文档里 几万行 拉动起来 还是很不好用的
【 在 jamwswallace 的大作中提到: 】
: 够用就行。我每天采集几百万条数据，用10年前的X230跑，采进虚拟机，没觉得慢。
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FROM 47.152.116.*
那也是老黄历了,新版本的excel操作几万行非常快
【 在 hongyan2022 的大作中提到: 】
: 说起几百万条数据了...
: 几年前 有次面试 有位python员 问一百万关系型数据怎么处理？
: 我问 是 百万条 还是MB 啊？他说百万条
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FROM 61.149.75.98
倒是顺滑 只是 鼠标拖起来 还是不好定位
【 在 annals 的大作中提到: 】
: 那也是老黄历了,新版本的excel操作几万行非常快
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FROM 47.152.116.*
对啊。我500万条数据才400M。用PYTHON处理毫无压力啊。
【 在 hongyan2022 的大作中提到: 】
: 说起几百万条数据了...
: 几年前 有次面试 有位python员 问一百万关系型数据怎么处理？
: 我问 是 百万条 还是MB 啊？他说百万条
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FROM 114.249.118.*