@Ricepig 不在企业供职，不知道researcher算是哪个业界的，我狭义的理解为在做科学研究的人员。。。。。

你说的可能是企业吧，在企业老板说了算，让你用哪个就用哪个

@acheng 你说py是屎，那我和导师用的全是屎了？创造一门语言不是你想的那么简单，存在即有他存在的道理，我同学在MIT他们在学校学习的编程语言就是python（最早是lisp），那你认为MIT那些教授们选择python是因为它屎么？自己不懂可以问，不要不懂装懂说某某屎

ps1：“神经算法”没写清楚，是人工神经网络训练算法

ps2：建议学py2，还是有很多库尚未迁移到py3（例如Gevent），另外一些在py3还有bug；平时建议py2+C混用

@Ricepig 我已经说了，通常python+c，真正遇到效率问题的时候核心算法改为c代码；
c库多是因为c语言比python早出来好几十年，并不是c语言有多么让人离不开，现在大学里都用matlab了，效率还可以而且学起来很方便，你要说非得追求效率，等你把一个算法用c写出来的时候，人家用matlab连paper都出了，如果你的算法可以并行执行，那么还得做分布式计算，如果你用c去手工实现，等你把分布式框架都做完了，人家早就毕业了，怎么省事怎么来，做科学研究的人不是十分必要的话，不要往码农上面靠，没好处，着眼点就不对

@acheng 我做神经算法，训练data规模，120亿关联数据

你不要提德，你算以贱服人，见东西就咬的那种

@acheng 别动不动就说什么语言是屎，nb你也写个python出来啊，不懂别瞎bb，以前youtube也是python写的，也没见效率低啊，自己能力挫别怪运行时慢

numpy都是c语言实现，代码都是高度优化的，做科学计算一点问题没有，性能很高，你如果说numpy效率低，请你用c++实现和numpy一样的算法，然后比较一样两者效率，你就用cpython运行时就行，连pypy都用不着

通常不用管语言层面的效率问题，不要把科学研究整成写代码的工作，算法才是核心，我就用python+c，Cpython运行时执行效率低的方法用C语言实现，然后用python调用，如果纯C写，编写代码时间就多了去了

这个东西早晚被禁，有gfw，创这种业，不看好，政策风险太大

网络基础不行

后端给顶一下啊。。。。。。

跑个纯计算服务还行吧

离职

sgissb1 和 darasion 说的很中肯啊

@tonghuashuai 主要看访问量，跟是不是blog没啥关系，100严格并发，webpy出现问题，本身框架有问题，webpy用来玩玩可以，但并发量一上去，问题就出来了，此框架和tornado非常相近，建议直接用tornado，两者相差可不只是tornado可以用epoll而已

@misaka 哦。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
按天入库也没辙，如果所有日志就在一个表里，就算入库一条也得重新建立索引
nosql其实也好不到哪去，反正我测试的时候没发现nosql性能有多么高，而且还给将来万一有关系型查询的场景制造了障碍
主要跟数据库设计有关了，更新频繁的字段垂直分表的时候划出去，而且查询语句一定要注重性能，经过dba审核（对，没有dba，还是雇一个吧，你总不能把你们企业内部的数据库表结构给我们说吧）

雇个dba
系统设计有问题，按月入库也有问题，光建立索引就得很长时间，平时都干嘛了
花钱雇人重新设计吧

@tonghuashuai 你那个webpy的网站建议用tornado重写一下，两个用法非常相似，改起来应该工作量不大，以前给webpy做过性能测试，性能真心不行

接着折腾Jenkins。。。

扩展开发者编程不行，各种浪费cpu和内存，还各种的hack，另，chrome除了扩展还有plugin呢，可以通过chrome://plugins查看