資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：篇分布計算提高效率的庫及庫函數(shù)，比如的庫就有一大堆函數(shù)，本質上和的分布式計算的底層思想是一致的。篇特別適用于搭，比如的用于和在用的，其實根本上都是用了的腳本特性，串聯(lián)起來。的種常見操作增刪找值相當于執(zhí)行了這個命令然后可以用函數(shù)來，
持續(xù)更新。
--------------------C++篇------------------------
分布計算提高效率的庫及庫函數(shù)，比如FB的folly庫就有folly::gen一大堆函數(shù)，e.g.
auto results = from(ids) | get<0>() | as();
本質上和e.g.Pyspark的分布式計算的底層思想是一致的。
--------------------Python篇-----------------------
Python特別適用于搭data pipeline，比如FB的Dataswarm repo（用于run hive&presto tasks）和在Zillow用的Pyspark，其實根本上都是用了Python的腳本特性，串聯(lián)起tasks來。
dict的4種常見操作
增：d["key1"] = 4
刪：d.pop("key1")
找key：if "key1" in d
get值：d.get("key1")
subprocess:
Popen, e.g.
process = Popen(["cat", "test.py"], stdout=PIPE, stderr=PIPE)
相當于執(zhí)行了cat test.py這個命令
然后可以用communicate函數(shù)來read，e.g. stdout, stderr = process.communicate(); print stdout
yield & generators
e.g.
def foo():
for i in range(0,100):
yield i*i
generator = foo()
for i in generator:
print(i)
eee
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