@brewerpurge0t 不少，很多很多啦。对，proton 以后已经可以说解决了游戏少的问题。

可以上淘宝并夕夕看看，这类电子产品不会有华强北版本的，双十一并夕夕百亿补贴 1600 不到入了国行 xm4

认真讲现在 python 很难招到合格人选的，前公司开 15k+ 大半年都没招齐俩能干活的 python ，你要是技术还说得过去（甚至连过硬都不要求），认真准备下多投投不愁找不到合适坑位。。前同事传统大数据方向 python 已经到 25k+，日常 955 双休，就这据说还是他们部门垫底的，都不是什么大厂。。。py 可能人少，但也确实不比 golang java 等其他岗差。

还有个可能并不热门的运维方向，加上楼上提到的运维开发，据几个前同事说也招不到人，投的也少，大概没开发岗位那么卷。

当然还有一点楼上也有人提到，光局限于 python 肯定不行，mysql ，redis ，卡夫卡，mongo ，es ，hadoop 等等等等。。得多接触接触

预算充裕的话喜欢就买咯，同类的几个头戴 xm4 ，qc352 ，apm 平时正常听在线串流感受不到多少音质差异的，关键如果经常戴，舒适度非常重要，xm4 跟 qc35 有时我连续戴一整天也不会觉得不舒服（作死行为🙅，听力不要了）。今年才开始用蓝牙耳机，感觉现在无线确实好顶赞值得尝试，打算今年圣诞节买几个 xm4 送弟弟妹妹

这得跟苹果扯到底扯明白了啊，就是估计得摆出一副死猪不怕开水烫的架势。。。电池跟磕碰有个毛线关系，买了你家售后保修服务，明明是你家授权服务商，却不能兑现承诺，最后要还因为你家服务商的原因拖到保修期外，怎么说都是楼主占理。这要换我，你要拖到保修期外也得给我免费换咯😂

偏个题，感觉可以稍稍花点时间了解下父亲最近有什么喜好或者特别需要什么，也许比单纯送个手机更合适。按照我家的经验，五十岁的人基本不会在意用哪款手机，但会在意有没有真的花点心思关心他😉

@nidever 所以好家伙这是 10004 端口直接挂个 shell 了啊。。都不用费力气破解？？

年底等一个 steam deck，看起来很不错

纯语言性能 Python 确实绝对处劣势。不过实际上 py 现在不都当胶水用的嘛，比如大数据用 py 的，多数情况只是在用各种框架各种 binding 而已，pandas，numpy，numba，pyarrow，pyspark… 但是说回来总算正视性能问题了肯定是好事

歪楼吐槽下 DRM，好好看个剧怎么就这么难，亏我还是常年订户，说实话现在宁愿 BT/PT，盗版体验比正版好不知道多少

歪个楼，总感觉 macOS 输入延迟特别高，不论触摸板鼠标键盘，所有输入操作的反馈比 win10 慢个好几拍。前一阵刻意对比了下手上的 2020 mbp，输入延迟甚至还不如手里攒的 Xorg linux 台机

会变成被老板 7*24 随叫随到的那个家伙😂

去年有收到过这个要求验证地址的邮件，但当时没理它。之前有其他成员说起也收到了才回想起这事，一看已经过了期限，然而目前账户一切正常。有查过说可能是账户操作触发了迷之风控，可以先观望一段时间，等翻车了再去理会也不迟😂

厉害啦，来争当分子

这个吧。。其实跟乐高积木差不多，大人买说要培养小孩子兴趣，还不是大人自己想玩哈哈

aiohttp 有简单实现，可以参照这个 https://stackoverflow.com/a/57264428/7378423

另吐槽下 V2EX 回复不能直接 markdown 挺不方便的，楼上 python 缩进全乱了，游标卡尺都救不了

性能不敏感的话不建议 asyncio，对开发侵入性很大，使用不方便，对非异步代码、非异步第三方库的兼容性问题也比较突出。对性能敏感的话都不建议用 Python 了，，，还是觉得 threading 比较符合 Python 的理念

一楼 +1，比如 aiofiles [1] 这个库用了并发线程池，默认是 asyncio loop 自带的默认线程池。

如果只需要异步 io 就上多进程 multiprocessing，开销大也没必要，还增加复杂度，async 多线程够了。
要是不好引入新依赖的话，`run_in_executor`[2]了解下，让 io 密集操作进入线程池执行，不阻塞其他逻辑。以及 `asyncio.create_task`[3] 或 `asyncio.gather`[4]。

但是关键 io 代码无论如何都要自行同步管理好，否则会写坏数据，正如 @BingoXuan 提到 py 的多线程不安全

[1] https://github.com/Tinche/aiofiles
[2] https://docs.python.org/3/library/asyncio-eventloop.html#asyncio.loop.run_in_executor
[3] https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#asyncio.create_task
[4] https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#asyncio.gather

用 bsdtar/tar 把所有文件打个包比较合适（可以顺便压缩下降低传输时间），用 dd 按区块拷贝不靠谱，因为数据在硬盘上不一定连续。但是非要用 dd 的话，的确可以如 @mrco 所说先把 2TB 硬盘的文件系统缩小到 512GB 以下，dd 克隆到 512GB 的硬盘上以后，再把文件系统扩大占满 512GB。

另外开放下思维的话用 rsync 这种同步备份工具也是相当合适

参考： https://wiki.archlinux.org/index.php/Full_system_backup_with_tar


题外话，单纯 1:1 拷硬盘用 cat 其实比用 dd 更合适，速度也快太多。

比如下边这样拷贝出一份 sda1 的全盘镜像还顺便压缩下：
`cat /dev/sda1 | gzip -c > /media/USBDrive/sda1.iso.gz`

然后克隆到另一台机器的硬盘上：
`gzip -dc /media/USBDrive/sda1.iso.gz | cat - > /dev/sdb1`

就我所知 cat 会自适应使用读写最快的 block 大小，dd 读写往往会很慢，原因是默认的 block size 太小还不能自适应，往往需要手工试验单独指定