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前年我在维护一个订单处理系统,核心逻辑是给一批订单打标签。每个订单进来,系统会根据规则生成一个标签列表,然后存到数据库里。
当时在写一个用户管理系统,有个 User 类,需要限制用户年龄在 0 到 150 之间。我觉得用 @property 特别合适——既有普通属性的访问方式,又能加...
去年做一个数据处理系统,要从日志文件里统计每个用户的访问次数。日志格式很简单——每行一个用户 ID,大概几百万行。
去年有个项目,我要写一个缓存系统。逻辑很简单:从数据库里查出用户 ID,然后判断这个 ID 是不是 0——0 代表"游客",需要特殊处理。
我们有个系统,每天半夜要处理一份大客户名单。名单是个列表,每个客户又是一个字典,装着各种信息。领导要求加个功能:在处理之前,先备份一下原始数据,万一处理出错还能...
三年前,我写了一个 User 类,用来处理用户数据。当时为了“优雅”——不用创建实例就能从字典生成用户对象——我用 @staticmethod 写了一个 fro...
上周末,我写了一个爬虫脚本,要同时从三个不同的 API 接口拉数据。逻辑很简单——三个接口互不依赖,谁先返回都行,我只要把结果汇总到一起。
上个月,我在做一个用户行为分析的需求。日志里有海量的用户点击数据,我要按"日期+用户ID"做聚合统计。
赶紧登录服务器看日志。我发现了一个极其诡异的执行顺序:订单处理的函数明明在中间某一行就已经 return 成功了,但日志里却显示,在 return 之后,居然还...
那天早会上,产品经理拍着我的肩膀说:"用户反馈页面越来越慢了,你们后端能不能加个缓存?"
那是个周五晚上,22:57,我美滋滋地敲完最后一行代码,准备发版后下班撸串。CI/CD 流水线启动,Docker 镜像构建,一切看起来岁月静好。
数据同事跑过来找我,说训练脚本在 Jupyter Notebook 里跑不起来,报了个错:
现在要把 tags 里的 "喜欢数码" 改成 "科技爱好者",还要在 profile 里加一个 "level": "gold"。
运维老张在群里连着发了十几条消息:"支付接口超时率飙升到30%了,订单全卡住了,你在吗?"
运维同事在群里发了一条消息,配了一张截图:“线上内存使用率95%,你们谁在跑什么任务?”
产品经理跑过来,说要加一个新功能:支持企业用户。原来系统里只有个人用户,现在企业用户有自己的专属字段和逻辑。
屏幕上是一段爬虫代码,你要抓取一万个网页的数据。单线程跑了一个小时,才完成不到三分之一。你心想:Python不是支持多线程吗?开几个线程一起跑,速度不就翻倍了?
前年接了一个数据采集项目。每天要爬一万多个商品页面的价格和库存信息,每个页面请求大概等1秒钟。
看起来平平无奇对吧?一个函数记录用户操作,默认参数history=[]让每次调用都从空列表开始。
前年接了一个图像批处理项目。每天有上万张商品图片需要做缩放、水印和格式转换。我心想:“这还不简单?多线程并行处理,分分钟搞定。”
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