@mason1984 谁给你这个幻觉的？

买了 32G 的，已经觉得不香了，还是 64G 爽。

问就是不知道，这种给人家建议的东西，真心别趟这趟浑水。

哈哈，无聊是无聊了点，可是相对某桌或着某蒙来说安全点。
用过一次丈母娘的某卓，安装个软件，从点击图标到安装完成，弹了好几次广告，真没法忍，关键是压根没有信任感，谁知道有没有木马装进去。

我的文章内容，从入职、到被不公正对待、被领导针对、被打低绩效劝退、被 HR 通知可以尽快到处找好工作（并未提及有公司限制）、找好工作后被启动竞业、竞业范围为全球互联网知名企业（甚至包括 facebook 、Twitter ），均为切实发生在本人身上的事实。
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挺会打感情牌，说的东西一点有用的都没有。

自助洗车自己洗大概要洗多久啊，累不累啊，还真想自己搞一搞。

“靠谱的 AI 律师”
要是好做的话，早就有头部企业了，还能轮到 2024 年吗。

微信那个点赞那么高，你们是发自内心的吗，还是讽刺啊，我都分不出来了。

cn 域名无感～～不想点，哈哈哈。

用过各种笔记将近十款，最终收获了 obsidian+坚果云配合，简直生产力王者。

DiskCache 和 dbm 都是 Python 中用于键值存储的库，但它们在实现和使用方面有一些区别。以下是对 DiskCache 和 dbm 的比较：

实现方式：
- DiskCache：DiskCache 是一个独立的键值存储库，使用本地文件系统作为存储。它提供了持久化的缓存功能，并支持多种数据类型（如字符串、字节、JSON 、pickle 等）。DiskCache 使用 SQLite 作为底层存储引擎，并通过文件索引和缓存管理来提供高效的存储和检索。
- dbm：dbm 是 Python 标准库中的一个模块，提供了简单的键值存储接口。它使用本地文件作为存储，并提供了几种实现，如 dbm.gnu 、dbm.ndbm 和 dbm.dumb 。dbm 实现依赖于不同的底层库，例如 GDBM 、NDBM 和 DumbDBM ，它们在功能和性能方面可能有所不同。

功能和灵活性：
- DiskCache：DiskCache 提供了更多的功能和灵活性。它支持缓存过期、最大缓存大小、存储压缩、读写锁等功能，以及自定义的存储和序列化机制。DiskCache 还可以作为一个独立的缓存系统，用于处理大量的数据，并提供了更高级的缓存管理功能。
- dbm：dbm 提供了简单的键值存储功能，适用于基本的存储需求。它的功能相对有限，不支持缓存过期、存储压缩等高级功能。dbm 实现通常用于简单的应用程序，不需要复杂的存储和检索需求。

性能：
- DiskCache：DiskCache 通过使用 SQLite 作为底层存储引擎，并提供索引和缓存管理等优化技术，可以提供较高的性能和效率。
- dbm：dbm 的性能取决于底层实现。不同的 dbm 实现可能会有一些性能差异，因此在选择时需要考虑具体的需求。

综上所述，DiskCache 提供了更丰富的功能和灵活性，并通过优化的存储引擎提供较高的性能。而 dbm 是 Python 标准库中的一个简单键值存储模块，适用于基本的存储需求。根据实际需求，可以选择适合的库来进行键值存储。

本科都烂大街了，以后大概率会读研读博，读研期间随便换个北京的 985 不好吗。不去读？那真是秀逗了。

晚上强烈建议住重庆大厦，又实惠又能体验异国风情。