@zky001 这样的话我觉得你程序哪里肯定写的不太好。

首先一点可以明确的就是，别的任何其他方案能做到的，C++ 一定也能做到。
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54 万行真的不多，C++ 的话不要用 iostream/fstream，用 fopen/fscanf 甚至是 open/read 然后手工解析。

肯定能优化好的。

遇事不决，上 C++。
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讲道理你这 54 万行而已，Python for line 都能解决，为啥一定要 pandas dataframe。

@huruwo 见我上面一层帖子有关“博客”和“笔记”区别的一些看法。

顺便我那篇文章是看了四篇论文，以及对应算法的实现都弄懂之后，才写出来的最精要的东西。。。不一定适合别人当 Tutorial，但绝对适合任何一个已经懂了的人做速查手册。

#3 说的对，博客不是笔记。

博客的内容应当是自己咀嚼消化之后，重新组织写出来的内容，而不是看到一篇文章，觉得学会了，就跟着写一篇文章。我自己随手记的笔记很可能不会看第二遍（因为都会了，而且随着时间增长，只会越来越懂），但是我自己写的博客，很可能时不时还得查阅一下。

最近一年我唯一能称得上是写好了的博客，就一篇文章。其他的正在草稿中的文章（虽然也放在 Hexo 上了），大多还是因为它涉及的知识，我还在学习中。

https://wiki.haowen-xu.com/Deep_Learning/Gradient_Estimators_for_Variational_Inference/

字里行间怎么感觉你有往焦虑症发展的可能性

@sjmcefc2 这些都是基本语法的东西，建议先看完书，不要现学现用。

文本文件输出表格可以用库，比如 https://robpol86.github.io
Web results
terminaltables 3.1.0 — terminaltables

除了直接说出来，你还能有什么办法

@sjmcefc2 你需要的不是提问，是把 python 认真学一遍

"Compound interest is the most powerful force in the universe"

这句话不仅对复利适用，对通胀率也适用。12% 的通胀是什么概念呢？

-- 10 年贬值 3 倍。
-- 20 年贬值 10 倍。
-- 30 年贬值 29 倍。
-- 50 年贬值 289 倍。

那么年化 4% 是什么概念呢？

-- 10 年增为 1.5 倍。
-- 20 年增为 2.2 倍。
-- 30 年增为 3.2 倍。
-- 50 年增为 7.1 倍。

所以醒醒，赶紧搬砖去吧。退休以后死的早可能不是受苦，是解脱才对。

我个人觉得，一个人除非能够把工作和爱好合二为一，才可能一生活得洒脱自在。不然，呵……

（当然，资本家赚钱也可以视作爱好）

@sjmcefc2

import codecs
import re

file_name = 'A01BCD201901.TXt'
middle = re.match('^.{3}(.{3}).{6}\.txt$', file_name, re.I).group(1)

with codecs.open('{}.txt'.format(middle), 'wb', 'utf-8') as f:
____f.write('Learn from \'{}\'\nto {}'.format(file_name, middle))

自行把下划线 _ 替换成空格。

我觉得你的学习顺序有问题。

正如 #8 所说的，你没必要把这些前端从底层到高层的东西全踩一遍，再来写前端代码。

还不如先挑一个框架（三大框架 Vue ReactJS AngularJS ），然后用它们做好的傻瓜工具开个项目，然后开工就是了。比如 vue-cli 可以直接新建包含 webpack、SASS 和 ES6 在内的项目框架。

因为除了这些底层工具链，你还有一堆框架之上的类库需要学。

You may try Plex

https://www.plex.tv/

import re

file_name = 'A01BCD201901.TXt'
middle = re.match('^.{3}(.{3}).{6}\.txt$', file_name, re.I).group(1)

print(middle)

你连命名规则都不说，我们怎么帮你。。。

这是 htop 的原因。

https://superuser.com/questions/118086/why-are-there-many-processes-listed-under-the-same-title-in-htop

count(1) count(*) 这两种写法的耗时呢？