## Python 整数分配:深入研究
最近的研究探讨了 Python 整数分配内存的频率。最初的惊讶在于发现 CPython 将整数表示为堆分配的 `PyLongObject*` 结构。这引发了对性能的担忧,因为频繁的堆分配可能会显著降低即使是基本算术的速度。
测试表明,打印整数会触发大量的分配(在 10 万次循环中约为 10 万次),这主要是由于 `print()` 分配了一个临时对象。然而,仅仅在循环中添加数字会导致更少的分配(约为 900 次),表明已经存在优化。
进一步的分析表明,Python 通过一个空闲列表重用许多 `PyLongObject` 实例,从而最大限度地减少新的分配。小整数(-5 到 1025)使用预分配的列表处理。较大的整数使用池分配器,将内存划分为固定大小的块,以实现更快的分配/释放和减少碎片。该分配器由竞技场(1MB 或 256KB)支持,并利用 `mmap()` 进行按需物理内存分配。
尽管有这些优化,作者指出仍有改进的空间,特别是缺少其他动态语言中常见的标记指针优化,这可以消除较小整数的堆分配。最终,虽然 Python “非常频繁”地分配内存,但它采用了多种策略来减轻性能影响。
Please provide the content you want me to translate. I need the text to be able to translate it to Chinese.
Just paste it here, and I will give you the Chinese translation.
## Clubster 分析:深入舞曲场景
本项目利用从 Resident Advisor (RA) 抓取的数据,探索了全球舞曲俱乐部场景。一个使用 Beautiful Soup 构建的 Python 爬虫,并遵守 RA 的 robots.txt,收集了 2019 年(疫情前最后完整一年)的俱乐部、活动和艺术家数据。然后使用 Pandas 和 NetworkX 对这些数据进行分析,以确定基于共同艺术家的俱乐部之间的相似性(使用 Jaccard 指数),并识别出不同的“俱乐部群落”。
分析结果出乎意料:尽管人们认为俱乐部之间同质化严重,但俱乐部在演出阵容上的重叠率仅为平均 1%,表明场景比预期更加多样化。常驻 DJ 的作用也比预期小,大多数俱乐部更倾向于轮换的艺术家阵容。
数据使用 D3 可视化,允许交互式地探索俱乐部集群和进行比较。该项目结合了数据驱动的故事讲述和用户探索,提供了过滤器和动画以增强理解。该项目使用 Python、Pandas、NetworkX、D3 和 React 构建,完整的项目可在 GitHub 上获取,为舞曲世界提供了一个引人入胜的见解。
## Cloudflare 强调网站封锁日益成为贸易壁垒
Cloudflare,一家主要的连接云公司,已向美国贸易代表办公室 (USTR) 提交了首次报告,阐述了旨在打击在线盗版的外国网站封锁措施日益阻碍美国科技企业发展的情况。 传统上,版权行业一直敦促 USTR 推动更强烈的国际网站封锁。 然而,Cloudflare 认为这些措施现在正在*制造*贸易壁垒。
该公司提到了 **西班牙**、**意大利**、**法国** 和 **韩国** 的问题,这些国家/地区的法院命令过于宽泛,实施速度快的法律(如意大利的“Piracy Shield”)导致大量合法网站与盗版网站一起被封锁。 这种“附带损害”会扰乱服务,影响用户,并迫使一些美国公司退出这些市场。
具体而言,Cloudflare 指出了诸如封锁共享 IP 地址、未经正当程序就进行自动封锁以及要求进行广泛的封锁清单维护等问题做法。 他们认为,这些行为违反了国际标准,并造成了过度的合规负担。
Cloudflare 敦促 USTR 在即将发布的国家贸易评估报告中认识到这些问题,这与版权所有者要求在全球范围内扩大封锁措施的要求相冲突。 USTR 的回应将受到密切关注,特别是考虑到美国国会正在考虑的潜在网站封锁立法。
## 零成本内容世界的信任崩塌
我们正处于前所未有的境地:内容创作现在几乎是免费的,导致营销信息爆炸式增长。然而,这种充裕并非赋权,而是正在侵蚀信任。潜在客户不堪重负,并且越来越难以辨别真正的联系和人工智能生成的噪音。
传统的营销漏斗专注于潜在客户开发正在失效。需要转向一个以建立关系和长期忠诚度为优先,而非快速转化的“信任漏斗”。潜在客户质疑的不再是产品*是否*有效,而是*谁*能够长期提供和支持它——尤其是在对不可持续商业模式的担忧日益增加的情况下。
信号与噪音的比率太高,以至于验证真实性成本过高,导致许多人直接忽略所有外联。 成功现在取决于展示真正的人际联系和可信度,人工智能可以协助但无法取代这一点。
关键在于超越仅仅解释你*做什么*,而是证明为什么潜在客户应该选择*你*。 这需要结合人工智能驱动的相关性和持续、真实的互动,以建立持久的信任和倡导。