node.js - I/O 绑定(bind)和 CPU 绑定(bind)

In lại 作者：搜寻专家 更新时间：2023-10-31 23:00:21 27 4

let spawn = require('child_process').spawn;
let async = require('async');
let files = [
  {
    path: 'path_for_file'
    ...
  },
  ...
];
let maxNumber = 5;

async.mapLimit(files, maxNumber, (file, callback) => {
  let process = child_process.spawn('pdftotext', [
    "-layout",
    "-enc",
    "UTF-8",
    file.path,
    "-"
  ]);
  let result = '';
  let error = '';

  process.stdout.on('data', function(chunk) {
    result += chunk.toString();
  });

  process.stderr.on('error', function(chunk) {
    error += chunk.toString();
  });

  process.on('close', function(data) {
    if (error) {
      return callback(error, null);
    }
    callback(null, result);
  });


}, function(error, files) {
  if (error) {
    throw new Error(error);
  }

  console.log(files);
});

find pdfdir -type f > files
mytest() {
  shuf files | head -n 100 |
    parallel -j $1 pdftotext -layout -enc UTF-8 {} - > out;
}
export -f mytest
# Test with 1..10 parallel jobs. Sort by JobRuntime.
seq 10 | parallel -j1 --joblog - mytest | sort -nk 4

27 4 0

• python - HTTP 代码名称\\o/\\o- -o-/o\\在请求中代表什么？

  在使用 requests 库中的状态代码时，我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量，有些具有别名(例如，包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin

• javascript - 这两行是什么意思 : o[x] = o[x] || {}; o = o[x];

  这是我得到的代码，但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name

• big-o - O(n) 的算法怎么可能也是 O(n^2)、O(n^1000000)、O(2^n)？

  所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上，当我们说算法是 O(n) 时，它也是 O(n2)、O(n1000000)、O

• infinity - O 表示法，O(∞) = O(1)？

  这是一个快速的想法；有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗？ 我的意思是它不依赖于输入大小？ 所以在某种程度上它是恒定的，尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)？ 最佳答案 无穷

• big-o - O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B))?

  Điều này có đúng không: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] Điều này cũng đúng phải không? O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] Theo như tôi hiểu thì O(f

• big-o - O(N) + O(M) 和 O(N + M) 之间有什么区别。有没有？

  我正在解决面试练习的问题，但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i

• big-o - O(O(f(n))) 是什么意思？

  我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢？是指增长率的增长率吗？ 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O

• javascript - o[str] 与 (o => o.str)

  我正在编写一个函数，该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct

• algorithm - O(nlogn)+O(n)、O(nlogn) 和 O(nlogn + n) 之间的关系是什么？

  直觉上，我认为这三个表达式是等价的。 例如，如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑)，我可以假设这是一个O(nlogn) 算法？ 什么是真相？

• python - O(n) + O(n) = O(n)？

  根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli，复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个

• big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n. log(n))？

  O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n

• php-   & nbsp ; lỗi hiển thị

  Bất cứ khi nào tôi nhận được email từ MS Outlook, tôi nhận được dấu  này (không có dấu cách) xuất hiện dưới dạng? trong <>. Khi tôi thay đổi nó thành ISO-8859-1, bộ ký tự trang trình duyệt được mã hóa dưới dạng UTF-8.

• algorithm - Big-Oh : How can O(n) + O(n) + . .. + O(n) 等于 O(n^2)？

  我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表

• big-o - 两次通过数组 O(n) 或 O(2n)

  我在面试蛋糕上练习了一些问题，并在问题 2给出的解决方案使用两个单独的 for 循环(非嵌套)，解决方案提供者声称他/她在 O(n) 时间内解决了它。据我了解，这将是 O(2n) 时间。是我想错了吗，

• c# - Java语法问题: O accept(ObjectVisitorEx visitor)

  关于 Java 语法的幼稚问题。什么 T accept(ObjectVisitorEx visitor); 是什么意思？ C# 的等价物是什么？ 最佳答案 在 C# 中它可能是: O Accept(

• algorithm - O(nlogn) + O(n) 的时间复杂度是否只是 O(nlogn)？

  假设我有一个长度为 n 的数组，我使用时间为 nlogn 的排序算法对它进行了排序。得到这个排序后的数组后，我遍历它以找到任何具有线性时间的重复元素。我的理解是，由于操作是分开发生的，所以时间是 O(

• algorithm - O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的阶和

  总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么？ 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意，因为 O(1) = O(2) = co

• big-o - 什么是大 O 符号？你是如何想出像 O(n) 这样的数字的？

  这个问题在这里已经有了答案: 11 年前关闭。 Possible Duplicate: Plain english explanation of Big O 我想这可能是类里面教的东西，但作为一个自学

• big-o - O(n) 算法的计算时间可以超过 O(n^2) 吗？

  假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例， n 2)分别时间，您可能会看到: Θ(n)

• big-o - 感叹号在 big-o 中是什么意思，即 O(X!)？

  这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但