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大规模数据抓取时的性能优化与去重

时间:2025-11-28 20:52:23

大规模数据抓取时的性能优化与去重
如果你的RSS源主要发布短篇新闻、每日快讯,那么可能只需要一个简洁明了、能快速抓住核心信息的摘要。
对于函数:函数默认具有外部链接(external linkage),所以一般不需要显式加 extern,但加上也合法。
3. 使用模板避免硬编码列数 如果你希望函数能自动适配不同大小的数组,可以用模板: template void printArray(int (&arr)[rows][cols]) { for (int i = 0; i cout } cout 这样调用时无需传行列数,类型自动推导: 怪兽AI数字人 数字人短视频创作,数字人直播,实时驱动数字人 44 查看详情 int matrix[2][3] = {{1,2,3},{4,5,6}}; printArray(matrix); // 自动匹配 4. 使用动态分配的二维数组(int**) 适用于运行时确定大小的情况,需手动管理内存: void printArray(int** arr, int rows, int cols) { for (int i = 0; i cout } cout 使用 new 分配: int** matrix = new int*[2]; for (int i = 0; i 5. 推荐:使用 std::vector(现代C++首选) 最安全、最灵活的方式: void printArray(const vector>& arr) { for (const auto& row : arr) { for (int val : row) { cout } cout 调用: vector> matrix = {{1,2,3}, {4,5,6}}; printArray(matrix); 优点:自动管理内存、支持变长、可拷贝、不易出错。
try-except块能够优雅地处理文件未找到的情况,并给出友好的提示,而不是直接导致程序崩溃。
在仓库根目录包含一个 setup.sh 脚本(如果需要),方便用户进行额外设置。
这使得我们能够编写更加灵活和健壮的 Go 程序。
可以考虑使用线程或异步任务来处理图像转换和更新操作,避免阻塞 UI 线程。
总结 本文介绍了一种使用 Go 语言处理包含非 JSON 内容的 JSON 数据流的方法。
它表示“我不在乎这个值是什么,我只是需要一个位置来接收它”。
虽然二进制文件体积可能比某些动态链接的程序更大,但其“一次编译,处处运行”的特性以及无需担心运行时库依赖的优势,在许多现代软件开发和部署场景中,都显得尤为重要和有价值。
通过-benchmem分析内存分配,利用sync.Pool缓存对象,减少字符串与字节转换,结合pprof定位热点。
Go语言的包导入与函数调用机制 在go语言中,当您导入一个包后,调用该包内的公共函数或访问其公共变量时,通常需要使用包名作为前缀。
不同语言实现方式略有差异,但核心逻辑一致:解析文档 → 找到父节点 → 创建新节点 → 设置内容 → 添加 → 保存。
在Golang中,break 和 continue 是用于控制循环流程的关键字,它们能帮助我们更灵活地处理循环逻辑。
理解实时输出读取的挑战 在go语言中执行外部命令(例如php脚本、ls等)并实时获取其标准输出(stdout)是一个常见需求。
官方文档: 遇到问题时,查阅Google Cloud Go Client Library的官方文档是获取最新信息和最佳实践的最佳途径。
按固定间隔提取:例如每10秒一张图 指定多个时间点:如第3秒、第8秒、第15秒 每隔10秒提取一帧示例: $cmd = "ffmpeg -i {$videoPath} -vf fps=1/10 {$outputDir}/frame_%04d.jpg 2>&1"; shell_exec($cmd); 其中 fps=1/10 表示每10秒提取一帧,%04d 是编号格式(如 frame_0001.jpg)。
建议保存为“UTF-8 无BOM”格式。
错误处理:除了404,还应考虑其他HTTP状态码(如400 Bad Request, 401 Unauthorized, 403 Forbidden, 500 Internal Server Error)的恰当处理。
实际开发中,也可以混合使用两种方式,灵活应对不同需求。

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