活下去买外卖都可以，关键想不想留下来

项目不能写博客，至少 3-5 个项目
我之前爬过招聘平台，py 最多还是北京 > 深圳 >上海 >广州
py 做 web 开发一般可能会对接别人的数据分析脚本，所以简历上要写 熟悉 pandas numpy ；

a=[{'a': {'b':1, 'c':2}}, {'a': {'d':3, 'e':4}},{'b':{'q':5}},{'b':{'z':7}}]
res = pd.DataFrame(a).T
res.mask(res.isna(),None,inplace=True)
dict_1 = {}
buffer = {}
for key,value in res.iterrows():
----x = [buffer.update(i) for i in value if i is not None]
----dict_1[key] = buffer.copy()
----buffer.clear()
dict_1 >>> {'a': {'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4}, 'b': {'q': 5, 'z': 7}}

你是单独的一个 a，还是好多个不同的 键，那要分组了

杭州那边电商，对爬虫需求很茂盛的，我去面试过。

杭州那边找 python 的主要爬虫比较多吧，没见过招 web 的

走网络或者数据库的，瓶颈不在 cpu，开线程蛮快的

copy_reg.pickle(types.MethodType, _pickle_method)
你这一步报错
把这一步换成
dill.dumps(_pickle_method)
试一下，

socket 对象好像不能被序列化把

你开多进程，把这个类序列化，传进去当参数，类里面的方法会报错？

a = dill.dumps(obj)
把 a 当作参数放到 进程的 args 里面

你要序列化的对象啊，可以是函数，类，内嵌函数，用的时候在 dill.loads(obj)

pip install dill
dill.dumps(obj)

上班听听蛮好的。。

没有任务就天天发呆

go 的工作岗位很少，即便在北上广

@Leigg 谢谢，估计数据库问题

@Philippa 谢谢，我用的 oracle 数据库，最多只能支持 1000 连接 ， 如果我线程池数量开的过多，会导致数据库连接过多，因为生产上还有别的项目再跑，我之前是直接开了多进程再加上线程池组合的方式，数据库连接也是用的连接池，但是还是会导致数据库连接过多，后面我发现线程池减小一点，效率也没降低，看来这是跟数据库有关了，我测试下

我之前线程池开了 60+ ，后面发现数据库的连接数过多，后面改成 30 个，感觉效率反而也不差