小编neu*_*ite的帖子

证明

1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/n is O(log n). 
Assume n = 2^k

我把这个系列放到了总和中,但我不知道如何解决这个问题.任何帮助表示赞赏

AskKeyPairGenerator.initialize()方法需要一个SecureRandom初始化成本很高的实例。Java Doc 没有提到它是线程安全的。我能找到的只是源代码中的注释。难道这取决于KeyPairGenerator创建的实际实例？顺便说一下，我使用的是 Sun RSA 实例。

的close()方法StreamingBody有明确记录。但是，我们是否应该在使用后主动关闭它尚不清楚。

在我看到的几个例子中，该close()方法从未被显式调用。

我的担忧/问题是，如果我们不明确关闭它，就不会有泄漏连接的风险。

我使用以下代码（基于示例 pandas-gbq-migration）如下：

from google.cloud import bigquery
import pandas
import os
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "link_to_credentials.json"

df = pandas.DataFrame(
    {
        'my_string': ['a', 'b', 'c'],
        'my_int64': [1, 2, 3],
        'my_float64': [4.0, 5.0, 6.0],
    }
)
client = bigquery.Client()
dataset_ref = client.dataset('TMP')
table_ref = dataset_ref.table('yosh_try_uload_from_client')

client.load_table_from_dataframe(df, table_ref).result()

我收到以下错误：

ImportError: Unable to find a usable engine; tried using: 'pyarrow', 'fastparquet'.
pyarrow or fastparquet is required for parquet support 

在看了一些像这样的问题之后：

google-cloud-bigquery-load-table-from-dataframe-parquet-attributeerror：https://cloud.google.com/bigquery/docs/pandas-gbq-migration

我知道我需要更改配置中的某些内容（也许添加架构？）

有人可以在这里帮助我吗，我无法从文档中了解如何做到这一点。

提前致谢！

例如,一段Python代码,用于在字母"abcdef"中生成100万个随机字符串.

相比

from random import SystemRandom

for _ in range(1000000):
    ''.join(SystemRandom().choice('abcdef') for __ in range(5))

同

from random import SystemRandom

r = SystemRandom()
for _ in range(1000000):
    ''.join(r.choice('abcdef') for __ in range(5))

我在IPython上计时了.第一个区块耗时50秒,而第二个区块耗时30秒.我没有测量内存使用情况.

在Java中,存在SecureRandom,其中模式清楚,应该创建一次并重用.从Java到Python,我不清楚是否应该创建一个SystemRandom实例并重用它.第一个块更容易阅读,性能似乎并不太糟糕.

一般来说,Python编程是否更注重可读性而不是性能？