惰性求值，也就是延迟求值，表达式不会在它被绑定到变量之后就立即求值，而是等用到时再求值。这个特性可以解决一些巨大甚至无限的集合列表，如菲波那切数列、几十G的文件等等。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。Python 中的很多方法没有直接返回列表，而是返回了一个可迭代的generator (生成器)对象，这便是python的惰性求值，因为在创建一个很大的列
前言 Python与Golang中的“惰性求值”主要出现在闭包中。 本文主要通过几个简单案例介绍一下Python中闭包的惰性求值与Golang中闭包与Goroutine的惰性求值机制与理解。Python中闭包的惰性求值简单的案例 先来看一个使用Python实现闭包惰性求值的简单案例：def outer():
x = 1
def inner():
print(
如果能够理解 R 函数的运行机制，那么对 R 的运行机制就能够掌握十之八九。通过前几章的学习，我们掌握了一些最常用的基本函数的用法，但是可能对其内部机制仍有疑惑。比如创建如下的函数：test0 <- function(x, y) {if (x > 0) x else y}这个函数有点特殊，看似只有当
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2019-02-11 10:07:00
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本文介绍了 python 的生成器，构造一些有趣的惰性计算程序，可以作为 python 函数式的基础。1. iterator and generator 众所周知，python3 里面的 range 返回是一个对象而不是列表，它的前身是 python 2 的 xrange。python 2 里面的 range 会生成一个列表，当这个列表很大时，会有严重的性能问题:for x in range(0,
最近公司要开发一个spark项目，学习下spark使用，由于公司原因必须使用java，以下代码全部基于java实现。spark基础基于内存实现，效率高于hadoop，内存不足的时候也会将中间结果写入磁盘，效率会降低。操作容易，hadoop只提供了map和reduce两个操作，对于某些复杂任务，会写很多map和reduce，操作非常复杂，而且由于map阶段完全完成后才会进行reduce，效率会降低。
美国哲学家威廉·詹姆斯曾说过，几乎没有人在处理问题和对付生活的挑战时能发挥自身潜能的10%以上。自詹姆斯以后，其他人也说了本质上类似的话，尽管各人对比例数的说法有所不同，但几乎无人对此观点持有异议。也许可以毫不夸张的说，未曾使用的潜能构成了比情绪障碍更为严重的社会问题，因为这一问题更加广泛。马斯洛认为心理学中通常所谓的常态：“其实是一般人的病理心理，只不过
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精选
2007-07-31 17:10:49
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在代码中添加日志时要当心：有时尽管并没有记录日志，也会执行日志语句。例如下面的代码：```javalog.debug("I found {} and {}", getone(), gettwo());```看起来很好，似乎没有任何问题。日志输出字符串中包含了两个调试参数。所以一切正常，没有问题？也不尽然。在记录日志的代码中可以看到下面两个输入： `getone()` `gettwo()`这两个方法
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2021-01-13 20:41:42
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在代码中添加日志时要当心：有时尽管并没有记录日志，也会执行日志语句。例如下面的代码：```javalog.debug("I found {} and {}", getone(), gettwo());```看起来很好，似乎没有任何问题。日志输出字符串中包含了两个调试参数。所以一切正常，没有问题？也不尽然。在记录日志的代码中可以看到下面两个输入： `getone()` `gettwo()`这两个方法
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2021-05-30 10:35:23
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2021-09-08 14:43:48
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惰性模式 惰性模式就是在某种外界环境一定的情况下，减少代码的对环境的重复分支判断，以此提升代码执行性能。惰性模式模式不属于一般定义的23种设计模式的范畴，而通常将其看作广义上的技巧型设计模式。 描述 惰性模式就是通过对对象重新定义来屏蔽原对象中的分支判断，而我们的实现思路也非常简单，既然某种外界环境
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2022-05-28 00:37:35
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hspark.jpeg 1.什么是RDDRDD 是 Spark 的计算模型。RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个
【RDD】不可变的分布式对象集合。Spark使用谱系图(lineage graph)来记录不同 RDD 之间的依赖关系。每当我们调用一个新的行动操作时，整个 RDD 都会从头开始计算。要避 免这种低效的行为，用户可以将中间结果持久化。【惰性求值】惰性计算RDD：Spark 了解完整的转化操作链，只计算求结果时真正需要的数据。在被调用行动操作之前 Spark 不会 开始计算。当我们调用 sc.tex
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2023-09-14 17:12:43
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一、链式调用链式调用方法有很多如angular中的http请求方法:$http.get(url).success(fn).error(fn);1、最常见的实现方法就是return this;每次都返回当前对象<span>function ClassA(){
this.prop1 = null;
this.prop2 = null;
thi
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2023-06-06 11:46:28
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小到生命，个人，大到团体，民族，国家，人类，有两种精神始终在体内交锋，那就是惰性和锐气。 惰性来源于熵，这个一直在把宇宙无序化的力量。人之所以懒惰，无精打采，泯然众人，都是惰性作怪。 与惰性争锋相对的是锐气，这是所有生命体都有的不屈精神，一种天地间唯我独尊的霸气。有时候我想是否量子都具有这种精神，否
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2017-09-11 23:00:00
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惰性机制：Publisher.objects.all()或者.filter()等都只是返回了一个QuerySet（查询结果集对象），它并不会马上执行sql，而是当调用QuerySet的时候才执行sql，为了测试，我们加上 sql 日志。 在 settings.py 文件上修改 在 views.py
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2019-05-22 16:26:00
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惰性求值在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。它有两个相关而又有区别的含意，可以表示为“延迟求值”和“最小化求值”。避免不必要的计算，带来性能的提升（最小化求值）。 对于Python中的条件表达式 if x and y,在
内存回收
要实现key过期，有三种思路。立即过期（主动淘汰），惰性过期（被动淘汰），定期过期。 立即过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以
RDD（弹性分布式数据集）中的数据就如final定义一般，只可读而无法修改，若要对RDD进行转换或操作，那就需要创建一个新的RDD来保存结果。故而就需要用到转换和行动的算子。Spark运行是惰性的，在RDD转换阶段，只会记录该转换逻辑而不会执行，只有在遇到行动算子时，才会触发真正的运算，若整个生命周期都没有行动算子，那么RDD的转换代码便不会运行。这样的惰性计算，其实是有好处的，它在遇到行动算子需
文章目录前言lazy freeflush异步队列AOF Sync更多异步删除点 前言Redis 虽然是单线程的，但是其内部实际上并不是只有一个主线程，它还有几个异步线程专门用来处理一些耗时的操作。lazy free删除指令 del 会直接释放对象的内存，大部分情况下，这个指令非常快，没有明显延迟。不过如果删除的 key 是一个非常大的对象，比如一个包含了千万元素的 hash，那么删除操作就会导致
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2023-09-07 17:15:56
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惰性载入函数
原创
2013-07-18 16:51:19
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