边缘计算发展前景的展望

代码3与代码2相同，只是定义了变量i和x，以查看全局变量是否是导致难题代码性能变慢的原因。

运行代码3，用时805毫秒(代码2用时434 毫秒)。代码3的用时非常接近于代码1(即739毫秒)。这正如预计的，处理全局变量比处理局部变量(固定大小的数组与字典)花费更多的时间。

如你所见，只需要了解一点关于Python解释器的工作原理，以及从dis库中得到帮助，这个难题即可迎刃而解。
 

如图所示，两个代码在给定的指令方面非常相似。但是，仔细观察，会发现字节码中有一些细微的(但是很重要的)差异。在代码1中，可以看到STORE_NAME和LOAD_NAME，但是在代码2中，可以看到STORE_FAST和LOAD_FAST。运行时间的差异似乎是由于这两种指令类型的不同造成的。可以查看ceval.c文件来了解其中的差异。

简而言之，在代码1中，解释器处理变量i和x的方式与代码2不同(注意_NAME和_FAST后缀)。代码1中，i和x都是全局变量，而CPython将这些变量存储在字典数据结构中，这使得加载过程比存储在固定大小数组中的局部变量耗时更久。与字典相比，从固定大小的数组中检索变量要快得多。

为什么Python这么做?很简单，因为在主代码中，不知道有多少变量会出现，但是在一个函数中变量的数量是固定的。

如果这是原因所在，来做个测试：把解释器打乱，在代码2(快速代码)中将x和i变量定义为全局变量，并再次测量运行时间。这是改变后的代码2：
 

目前各行各业对开源人才的需求已经有供不应求的趋势，可以预见，这个需求只会日益增加。根据Linux基金会发布的最新调查报告发现，93%的招聘负责人表示很难找到足够具有开源技能的人才，合格的开源人才仍然供不应求。Linux基金会与哈佛大学创新科学实验室的一份新报告还发现，56%的受访者认为，参与开源项目对获得当前工作很重要，55%的人认为参与开源项目增加了他们的薪水或以其他方式改善了其工作前景。

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重要发现

• 年轻人依旧是开发群体中的绝对主力，在20至29这一年龄段的开发者占比超过50%，40岁以上的开发者占比为10.46%；
• 一线城市依然是开发者的主阵地，排名前三的城市包括深圳、北京、上海。二三线城市中，苏州开发者占据高位；
• 开源技术有着广泛的应用场景，有高达91.21%的开发者接触并使用过开源技术，其中64.44%的开发者在工作中经常使用开源技术；
• 有81.59%的开发者愿意付费学习开源技术，其中已经付费的群体占比超过75%，可见，开发者也愿意付费，且更有系统地学习开源技术；
• 众多开发者认为，开源技术对其职业生涯有积极帮助，约有九成的受访者认为学习开源技术使他们拓展视野，不断学习编码最新趋势，六成的受访者希望培养开源和协作精神，超过一半的受访者认为，参与开源为他们的简历增添光辉一笔；
• 除工作外，超过75%的受访者通过阅读IT类书籍提升开源技术，63.6%的用户则参与开源社区，接近60%受访者是通过技术论坛不断学习；
• 在备受开发者关注的技术领域中，云计算、大数据、人工智能依然是绝对的热门。数智时代，企业上云加速，而大数据与AI相辅相成，助力企业在市场需求瞬息万变的今天，仍然保有竞争优势。显然，人才的发展与时代的变迁是一致的；
• 2020年是十分特殊的一年，有72.8%的受访用户认为，疫情对学习开源技术产生了积极影响，学习开源技术热情度增加。

尽管2020年异常艰难，工作岗位流失，行业被迫改善商业模式，许多人面临新的工作方式。但站在新十年的起点，虽然重大的挑战依然存在，但我们有理由相信，无数新的职业机会将为那些不断学习和追求技术进步的开发者提供机遇。从今天开始，持续学习不断努力，以期幸运之神的到来。

（编辑：周口站长网）

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