Week4 - I/O

什麼是 I/O Bound 和 CPU Bound 的程式？
I/O 繁重：
- 需要花費大部分時間在「輸入、輸出」操作上的程式。
  - 因此要等待作完成（如：讀取資料）
- 決定速度的關鍵是：網路速度或硬碟讀寫速度，而非 CPU。
- 解決方式：著重非同步、優化程式效率
- 使用實例：電商網站操作 SQL 資料庫
CPU 繁重：
- 需要大量計算或需要頻繁執行的程式
- 增加 CPU 的速度可以直接提高程式的效能
- 解決方式：優化演算法、加快 CPU、多執行緒、多進程、向量化
- 使用實例：電商網站操作 SQL 資料庫
  e.g. 使用 Threads 加快爬蟲效率 => 一次啟動三個 Threads 同時爬取資料，完成速度快兩倍以上。
Python 執行速度明顯比許多其他程式語言來得慢，為什麼 Pinkoi 以及為數不少的公司，仍然願意使用 Python 當作後端系統的解決方案？
- 易於學習、使用
- 可讀性與維護性：語法結構清晰，程式碼的可讀性與維護性相對高
- 適合資料驅動的公司：有各種套件庫（NumPy, pandas, TensorFlow和scikit-learn）
- 跨平台
後見之明
- 社群支援：龐大且活躍
- 後端生態系完整 (django, flask…)
電腦中的記憶體(RAM) Main Memory 和硬碟 Disk or Drive 有什麼差別？

記憶體 32GB(RAM)，硬碟空間 1TB(994 GB 可用)

類型/比較	快取記憶體 (RAM)	硬碟 (DISK/DRIVE)
程式運行	讓 CPU 快速存取和執行程式指令	儲存資料，執行程式時給 RAM 處理
使用時機	需要儲存或操作資料時（例如：變數、陣列、物件等）	儲存程式的原始程式碼和執行檔
使用時機	快取（緩存）和緩衝區	長期或永久性的資料儲存
- 實例	網路讀取資料、啟動程式	操作資料庫中的資料、使用者的文件和設定、操作系統、應用程式、Cache
RAM 不足時…	會改用硬碟	模擬RAM，稱為虛擬記憶體，但會很慢

系統架構 ——

在 64 位元的系統中：

import sys
sys.getSizeof(3)

類型/比較	Python	C / C++	JavaScript
程式運行	28 位元組	4 位元組（32 位元) 、8 位元組（64 位元) int	8 位元組（64 位元)

通常會在 4 到 28 位元組之間

JavaScript 並不直接操作記憶體，而是透過宿主環境（如瀏覽器或 Node.js）來管理記憶體。

在 JavaScript 中都按照 IEEE 754 標準來儲存：8 位元組。
數字物件可能會使用更多，如儲存物件類型。
實際的記憶體使用可能會更多，因為需要儲存額外的 meta 資訊。