有数据库的话，也可以考虑存到数据库里，让数据库给你排

如果每次取 2.5w 长度形成一个有序的 chunk 的话，共有 100w/2.5w=40 个 chunk ，之后使用 40 路归并排序，40 个 chunk 里每个先取比如说 0.5k 个元素（减少 I/O ，最好能达到一个 page 的大小，但是这里应该达不到），每次选出其中最大的一个元素放到缓冲区（大小为一个 page ）。如果某个 chunk 在内存里没有元素了，那么从磁盘里再取 0.5k 个；如果输出缓冲区满了，写到磁盘里。
以上是二阶段多路归并排序，如果第一阶段形成的 chunk 数过多（比如大于 2.5w 了），可以考虑更多阶段。

如果你对这个理论比较自信，可以根据它指定量化策略，回测一下看看指标，指标好了才有说服力。

我搜的是说，有和 hyper-v 兼容的 VMware 版本

原来关 Pycharm 的时候一直 closing project ，现在刚打开的时候会卡死，等一会儿才好。

@whileFalse 这也能扯上关系？消费者希望物美价廉不是很正常？

pickle 不能满足要求吗

轻音乐，用以遮盖机箱噪音，并且不会打扰思绪

你自己喜欢你不知道为啥？

云南的咸月饼

我看到的信息是说，星闪是低功耗（蓝牙）+ 高功耗（ WiFi ）两种模式。功耗和性能上的提升一部分肯定是牺牲兼容性换来的，但还有一部分是用了新技术，比如说极化码；不过不牺牲兼容性，很多时候也上不了新技术。

@xuegy 如果你能找到 A 、B 、C 这样的名称的规律，可以用正则表达式把它们都找出来（只找等号右侧），然后再 eval ，不过这样写是没有代码提示的，也存在安全性问题。

如果计算都是示例那样两元素的加减乘除，那么可以使用如下代码

import re

d = {
'B': 2,
'C': 3,
}


def dict_calc(d: dict, text: str):
for line in text.splitlines(keepends=False):
sp = re.split(r'([=+\-*/])', line)
if len(sp) == 5:
sp = map(str.strip, sp)
a, eq, b, op, c = sp
if eq == '=' and op in '+-*/':
d[a] = eval(f'{d[b]}{op}{d[c]}')


dict_calc(d, '''
A = B + C
D = A - C
E = A * D
F = E / D
''')

print(d)
# Output:
# {'B': 2, 'C': 3, 'A': 5, 'D': 2, 'E': 10, 'F': 5.0}

我会创建一个 C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\search 文件夹，把搜不到的软件（一般是 portbal 类型的，这样的软件我也会单独建一个 portbal 文件夹）的快捷方式放里面。搜索的话按 Win 键再输入就行了，Windows 的搜索框我感觉多余了。

为什么好多苹果用户喜欢这种头像

不痛，坐标合肥

选 snake_case ，易读性好太多。至于有人说输入下划线比较麻烦，我的想法是，变量的命名通常只需要第一次打全，之后都是自动补全，所以并不会有太大差别。并且写熟悉后，用下划线会觉得很有节奏感，因为下划线就像平时打英文句子的空格一样。