总是掉头发是什么原因引起的？这几点你要注意

今天跟大家聊聊我最近踩的一个大坑，标题就叫《掉》，说多都是泪。

事情是这样的，前段时间接个新项目，需要在服务器上部署一套新的东西。想着之前用Python写过一些脚本，处理一些数据啥的挺顺手，这回就想着用Python来搞一搞。

说干就干，先是pip安装各种依赖包，requests、bs4、pandas，噼里啪一堆，想想就觉得稳。然后就开始写代码，抓数据、清洗数据、分析数据，一气呵成，感觉自己简直就是Python大神附体。

代码写完，本地跑一下，没问题！信心满满地把代码上传到服务器，心想这下可以喝着咖啡等着收钱。

结果，噩梦就开始。

运行脚本，直接报错，缺这个包，缺那个包。我就纳闷，本地明明都装好！

仔细一看，服务器上压根就没装这些依赖包。那就装呗，pip install 一顿操作，结果又报错，权限不够！

sudo pip install 试试，还是不行！这下有点懵，搞半天发现是Python环境的问题。服务器上装多个Python版本，系统默认用的是一个很老的版本，而我本地用的是最新的。

得，升级Python版本！网上搜一堆教程，又是下载安装包，又是编译，又是配置环境变量，搞得我头都大。好不容易把Python版本升级上去，pip也更新，想着这下总该没问题。

结果，又掉坑里！这回是依赖包的版本冲突。有的包需要高版本的Python，有的包又依赖低版本的Python，搞得我直接崩溃。

各种尝试，各种百度，各种Google，折腾整整一天，也没搞定。实在没办法，只能换个思路。

既然Python环境这么麻烦，干脆用Docker得。把Python环境和依赖包都打包到Docker镜像里，这样就避免版本冲突的问题。

重新写Dockerfile，构建镜像，上传到服务器，运行容器，这回总算是跑起来！

但是，新的问题又来。

程序运行速度慢得像蜗牛一样，CPU占用率直接飙到100%。我这才意识到，Docker虽然解决环境问题，但是也带来性能损耗。

仔细分析一下代码，发现是数据处理部分太耗时。Python虽然写起来方便，但是在处理大量数据的时候，效率确实不高。

没办法，只能把数据处理部分用C++重写。C++性能高，但是写起来太痛苦，各种指针、内存管理，搞得我头皮发麻。

硬着头皮写完C++代码，编译成动态链接库，然后在Python中调用。这下速度总算是提上来。

整个过程下来，我感觉自己像是经历一场噩梦。从一开始的信心满满，到中间的崩溃绝望，再到的柳暗花明，真是跌宕起伏。

总结一下这回踩坑的教训：

项目开始前一定要充分评估技术选型，不能光图自己顺手，还要考虑服务器环境和性能要求。

Python虽然方便，但是在处理大量数据的时候，效率确实不高，需要考虑用C++等高性能语言来优化。 Docker可以解决环境问题，但是也会带来性能损耗，需要根据实际情况来选择。 遇到问题不要慌，多尝试不同的解决方案，总能找到出路。

这回《掉》坑经历，让我深刻体会到，技术这条路，真是永无止境！ 以后可得长点心。