旁门左道之如何让Python的重试代码更加优雅
By 苏剑林 | 2024-01-14 | 34796位读者 | 引用这篇文章我们讨论一个编程题:如何更优雅地在Python中实现重试。
在文章《新年快乐!记录一下 Cool Papers 的开发体验》中,笔者分享了开发Cool Papers的一些经验,其中就提到了Cool Papers所需要的一些网络通信步骤。但凡涉及到网络通信,就有失败的风险(谁也无法保证网络不会间歇性抽风),所以重试是网络通信的基本操作。此外,当涉及到多进程、数据库、硬件交互等操作时,通常也需要引入重试机制。
在Python中,实现重试并不难,但如何更加简单而又不失可读性地实现重试,还是有一定技巧的。接下来笔者分享一下自己的尝试。
循环重试
完整的重试流程大致上包含循环重试、异常处理、延时等待、后续操作等部分,其标准写法就是用for循环,用“try ... except ...”来捕捉异常,一个参考代码是:
有限内存下全局打乱几百G文件(Python)
By 苏剑林 | 2021-09-08 | 65232位读者 | 引用这篇文章我们来做一道编程题:
如何在有限内存下全局随机打乱(Shuffle)几百G的文本文件?
题目背景其实很明朗,现在预训练模型动辄就几十甚至几百G语料了,为了让模型能更好地进行预训练,对训练语料进行一次全局的随机打乱是很有必要的。但对于很多人来说,几百G的语料往往比内存还要大,所以如何能在有限内存下做到全局的随机打乱,便是一个很值得研究的问题了。
已有工具
假设我们的文件是按行存储的,也就是一行代表一个样本,我们要做的就是按行随机打乱文件。假设我们只有一个文件,并且这个文件大小明显小于内存,那么我们可以用linux自带的shuf
命令:
shuf input.txt -o output.txt
什么时候多进程的加速比可以大于1?
By 苏剑林 | 2019-10-27 | 55261位读者 | 引用多进程或者多线程等并行加速目前已经不是什么难事了,相信很多读者都体验过。一般来说,我们会有这样的结论:多进程的加速比很难达到1。换句话说,当你用10进程去并行跑一个任务时,一般只能获得不到10倍的加速,而且进程越多,这个加速比往往就越低。
要注意,我们刚才说“很难达到1”,说明我们的潜意识里就觉得加速比最多也就是1。理论上确实是的,难不成用10进程还能获得20倍的加速?这不是天上掉馅饼吗?不过我前几天确实碰到了一个加速比远大于1的例子,所以在这里跟大家分享一下。
词频统计
我的原始任务是统计词频:我有很多文章,然后我们要对这些文章进行分词,最后汇总出一个词频表出来。一般的写法是这样的:
tokens = {}
for text in read_texts():
for token in tokenize(text):
tokens[token] = tokens.get(token, 0) + 1
这种写法在我统计THUCNews全部文章的词频时,大概花了20分钟。
Python的多进程编程技巧
By 苏剑林 | 2017-02-19 | 37045位读者 | 引用过程
在Python中,如果要多进程运算,一般是通过multiprocessing来实现的,常用的是multiprocessing中的进程池,比如:
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
time.sleep(1)
print x+1
return x+1
a = range(10)
pool = Pool(4)
b = pool.map(f, a)
pool.close()
pool.join()
print b
这样写简明清晰,确实方便,有趣的是,只需要将multiprocessing换成multiprocessing.dummy,就可以将程序从多进程改为多线程了。
写在前面:作为离散数学的实验作业,我选择了研究数独。经过测试发现,数独的自动推理还不算难,我把两种常规的推理思路转化为了计算机代码,并结合了随机性推导,得到了一个解题能力还不错的数独程序。事实上,本文的程序还可以进一步优化,以得到更高能力的数独程序(只需要整理一下代码,加上几个循环和判断即可),但是我实在太懒,没有动力继续弄下去了,就这样先和大家分享吧。最后,笔者认为本文的算法是更接近我们的思维的算法。
数独简介
历史
相传数独源起于拉丁方阵(Latin Square),1970年代在美国发展,改名为数字拼图(Number Place)、之后流传至日本并发扬光大,以数学智力游戏智力拼图游戏发表。在1984年一本游戏杂志《パズル通信ニコリ》正式把它命名为数独,意思是“在每一格只有一个数字”。后来一位前任香港高等法院的新西兰籍法官高乐德(Wayne Gould)在1997年3月到日本东京旅游时,无意中发现了。他首先在英国的《泰晤士报》上发表,不久其他报纸也发表,很快便风靡全英国,之后他用了6年时间编写了电脑程式,并将它放在网站上,使这个游戏很快在全世界流行。
台湾于2005年5月由“中国时报”首度引进, 且每日连载, 亦造成很大的回响。台湾数独发展协会(Taiwan Sudoku Association, 简称 TSA)亦为世界解谜联盟会员。香港是在2005年7月30日由AM730在创刊时引入数独。中国大陆是在2007年2月28日正式引入数独。北京晚报智力休闲数独俱乐部(数独联盟前身)在新闻大厦举行加入世界谜题联合会的颁证仪式,成为世界谜题联合会的39个成员之一。(引用自“中文维基百科”: http://zh.wikipedia.org/wiki/数独)
昨天在上“科学计算软件”课时,讲到了一个“抢15”游戏(Pick15),就是在1~9这9个数字中,双方轮流选一个数字,不可重复,谁的数字中有三个数字的和为15的,谁就是赢家。
这是个简单的游戏,属于博弈论范畴。在博弈论中有一个著名的“策梅洛定理”(Zermelo's theorem),它指出在二人的有限游戏中,如果双方皆拥有完全的资讯,并且运气因素并不牵涉在游戏中,那先行或后行者当一必有一方有必胜/必不败的策略。比如中国象棋就属于这一类游戏,它告诉我们对于其中一方必有一种必不败策略(有可能和棋,有可能胜,反正不会输)。当然,策梅洛定理只是告诉我们其存在性,并没有告诉我们怎么发现这个策略,甚至连哪一方有这种最优策略都没有给出判别方法。这是幸运的,因为如果真有一天发现了这种策略,那么像象棋这类博弈就失去了意义了。
上述的抢15游戏当然也属于这类游戏。不同于象棋的千变万化,它的变化比较简单,而且很容易看出它对先手有着明显的优势。下面我们来分析一下。
开始学习数学软件Scilab
By 苏剑林 | 2012-09-28 | 37355位读者 | 引用其实很早之前我就想学习一款数学软件的使用,以前很感兴趣的是mathematica,也玩弄过一阵子,但毕竟在高中没有多大需要,也就没有坚持下来。更重要的是,这些软件都是要收费的。上了大学后,听了师兄姐对数学建模的讲述,发现他们基本上也是用mathematica或者matlab的,但这两个软件都是要收费的,我不大想用破解版本。既然我都已经用上了ubuntu了,那么我就该好好利用它。据说命令跟matlab很相似的软件是scilab,还有octave,不同的是这些都是开源免费的。
出于熟悉代码操作和数学软件编程的目的,我选择了学习scilab。虽然网上说octave与matlab的相似程度更高,但是我感觉scilab比octave用的更广一些,所以就用它。所谓“一理通百理明”,先专心学好一个。
下面是我编写的第一个scialb程序,利用威尔逊方法来进行素性测试。这个代码的主要目的是练习条件语句和循环语句,以及一些输出输入的技巧而已。程序本身比较丑陋。
//我的第一个scilab程序
//完成于2012.09.27
label1=['p:';]; //定义标签
B=x_mdialog(['本程序使用威尔逊方法判断进行素数测试。';'请输入要判断的数'],label1,['127';]); //输入框
p=evstr(B(1)); //提取输入框里边的数字进行赋值
i=1;
j=1;
q=p-1;
while i<q
j=j*i;
j=modulo(j,p);//这个是模函数。
i=i+1;
end
if j==1
messagebox(['这是一个素数';],['测试结果']); //输出,其中后边的“测试结果”是输入框的标题
else
messagebox(['这是一个合数';],['测试结果']);
end
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