Lesson 46 Expensive&nb…

一名男子藏身于从伦敦运往悉尼的装满衣物的木箱中,经历了长达18小时的不适旅程。在悉尼机场,工作人员因箱子异常沉重而决定开箱检查,发现了这名男子。面对突如其来的发现,男子并未试图逃跑。最终,他被要求支付3500美元作为旅行费用,远高于正常机票价格。

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Lesson 46 Expensive and uncomfortable 既昂贵又受罪

First listen and then answer the question.
    听录音,然后回答以下问题。
    What did the man in this story do?

原文
  
    When plane from London arrived at Sydney airport,workers began to unload number of wooden boxes which contained clothing. No one could account for the fact that one of the boxes was extremely heavy. It suddenly occurred to one of the workers to open up the box. He was astonished at what he found. man was lying in the box on top of pile of woolen goods. He was so surprised at being discovered that he did not even try to run away. After he was arrested, the man admitted hiding in the box before the plane left London. He had had long and uncomfortable trip, for he had been confined to the wooden box for over eighteen hours. The man was ordered to pay $3,500 for the cost of the trip. The normal price of ticket is $2,000!


New words and expressions 生词和短语

unload  v. 卸(货)
wooden  adj. 木制的
extremely  adv. 非常,极其
occur  v. 发生
astonish  v. 使惊讶


pile  n. 
wooden  n. 羊毛的
goods  n. (常用复数)货物,商品
discover  v. 发现
admit  v. 承认

confine  v. 关在(一个狭小的空间里)
normal  adj. 正常的,通常的


参考译文

当一架来自伦敦的飞机抵达悉尼机场时,工人们开始卸下装有服装的一批木箱。其中有只箱子特别重,可谁也弄不清是怎么回事。突然一个工人想到打开箱子看看。看到的情景使吃惊,箱内有一个人正躺在一堆毛织品之上。他由于被人发现而感到非常吃惊,甚至都没有企图逃跑。此人被逮捕后,承认他是在飞机离开伦敦前躲进箱里的。他经历了一次漫长而又难受的旅程,因为他在那木箱里闷了18个多小时。此人被责令交付旅费3,500英镑,而正常票价是2,000英镑!

 

### 处理第三方脚本中的昂贵函数调用 为了优化第三方脚本中昂贵的函数调用,可以采取多种方法来提高性能并减少资源消耗。以下是几种常见的技术: #### 缓存机制 通过引入缓存层,可以在一定程度上减轻频繁调用带来的负担。对于那些计算成本高但输入参数变化不大的情况特别有效。当相同的请求再次到来时,直接返回之前存储的结果而不是重新执行整个过程。 ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def expensive_function(param): # 假设这是一个耗时较长的操作 result = param * 2 # 这里仅作为示例简化处理逻辑 return result ``` 这种方法能够显著降低重复运算的时间开销[^1]。 #### 函数内联化 如果某个外部库提供了源码访问权限,则可以通过修改其内部实现方式来进行针对性优化。例如将一些简单的辅助功能改为宏定义或是直接嵌入到主流程当中去,从而避免额外的过程跳转所带来的延迟。 不过需要注意的是,在实际操作前应当仔细评估这样做是否会违反软件许可协议以及可能引发兼容性方面的问题。 #### 并行或多线程编程 利用现代计算机多核特性,把独立的任务分配给不同的处理器核心同时运行。Python 中虽然存在全局解释器锁(GIL),但对于 I/O 密集型任务仍然可以获得较好的加速效果;而对于 CPU 密集型场景则建议考虑使用 `multiprocessing` 或者其他低级接口如 Cython 来绕过 GIL 的限制。 ```python import concurrent.futures def process_data(data_chunk): pass # 实现具体业务逻辑 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = {executor.submit(process_data, chunk): chunk for chunk in data_chunks} for future in concurrent.futures.as_completed(futures): try: res = future.result() except Exception as exc: print('generated an exception:', exc) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个线程池并将多个数据分片提交给它异步处理的方式[^2]. #### 使用更快的语言重写关键部分 有时候即使经过各种努力也无法满足性能需求的情况下,可以选择采用编译型语言比如 C/C++ 对某些瓶颈环节进行改写,并借助 Python 的扩展模块机制将其集成进来共同工作。这不仅有助于提升效率而且还能充分利用底层硬件优势。
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