@yulitian888 表太多了，几百张表，数据量也比较大，好几台服务器，自己弄估计费劲！

随着并发数量增多，效率降低，开多进程作负载应该可以提升不少吧

celery 还要配 redis，用 huey，内存可以做队列

我觉得 pandas 的源码蛮好的

@llsquaer 给力，苦于没有 pyqt 中文文档很久了

python3.8 的新特性

大矩阵计算，矩阵用一个，但是算法不一样，开多进程共享矩阵内存，就不需要每个进程复制一个大矩阵了，效率高，节省内存

pandas 计算移动平均线
df.rolling(15).mean()
sql 卒，
numpy 计算数组拟合函数
np.polyfit(x, y, 1)。
excel 卒，
pandas 计算 后 N 天减前 N 天值
df.diff(N)
sql,卒

一楼明显不对🙄

def excepthook(exc_type, exc_value, exc_tb):
tb = "".join(traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_tb))
logging.info("error message:\n%s", tb)
# QtWidgets.QApplication.quit()

sys.excepthook = excepthook
ret = app.exec_()
sys.exit(ret)

写一个 pip 库发布到 pypi，可以学到不少东西

我也在上海，现在已经麻木了，上海也买不起房子，回老家啥都干不了，只会写代码，别的不想干，能一天是一天了.

要说性能优势就太没说服力了，大家都知道 python 慢，那你们公司为什么当初还要用 python ？想想你们公司最看重的是什么，如果当初看重性能也不会用 python 。

可能是 c 写的

@freakxx orm 还可以自定义规则，看来还是文档看的不够细，多谢

@nonduality left 只是举个例子，实际情况里面可能用别的函数 instr 等，只是想探讨下 对于这种 带函数的，能不能 写出表达式，!= ,= 。

入库前对数据做一下长度检验呢

odoo 速度真的有点拉夸

股票抄底？