背景

《世界幸福报告》是对全球幸福状况的里程碑式调查。随着政府、组织和民间社会越来越多地使用幸福指数来为他们的决策提供信息，该报告继续获得全球认可。跨领域的领先专家——经济学、心理学、调查分析、国家统计、健康、公共政策等——描述了如何有效地使用幸福的衡量来评估国家的进步。这些报告回顾了当今世界的幸福状况，并展示了新的幸福科学如何解释幸福的个人和国家差异。

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Pandas1.x 弃用了 Pandas 0.25.x 中的某些函数。随着库的升级，这些代码都要修改。但是公司的代码有上百万行！怎么应付?

ast在某些场合中可以是开发的得力工具，就比如在代码移植及代码质量评估中。在python2.x 到 python3.x的代码转换中，亦或是Pandas 0.25.x 到 Pandas 1.x的代码转化。Pandas1.x 弃用了 Pandas 0.25.x 中的某些函数，因此在代码转换过程中需要修改这部分的函数调用方式。ast使得我们可以忽视代码中的注释、空格等信息，而直接关注于代码本身。

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性能主要包括两方面：时间和空间

Python性能调优相关的库

1. memory_profiler：可评估 .py 文件
2. filprofiler：可评估文件和jupyter notebook中的代码

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Pandas可谓是目前数据分析最便捷的工具，但是当数据规模变大时，其“将数据加载到内存中”的特性成为了其弱点。虽然有一些方式可以一定程度上使得其能够处理大规模的数据，但是这些操作都是治标不治本。SQL自上世纪七十年代以来不断被优化，支持大规模增删改查数据。因此SQL是大规模数据分析的一把利剑。

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今天，我们获取信息的渠道越来越丰富、速度也越来越快，知识面拓宽许多，但知识力却并未得到显著提升。大量无序且碎片的内容堆积，得不到有效的处理，陷入「越收藏越焦虑」的陷阱之中。

每个人都急需高效管理信息并将其内化为系统性知识的能力，才能迅速提升个人成长速度。

而这种能力最直接的落地方式就是构建个人知识管理库！

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