Some Common Tasks in Task Order

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#YOCTO #OpenEmbedded

There are some definitions of common tasks that could be used in YOCTO task order.

1. do_cleansstate

移除某个对象的所有外部输出文件以及共享状态(sstate)缓存内容（不包括远程镜像共享内容）。

$ bitbake -ccleansstaterecipe

2. do_cleanall

删除目标对象的所有外部输出文件，共享状态缓存，以及下载的源文件（想重新执行do_fetch 过程）。

$ bitbake -c cleanallrecipe

3. do_fetch

下载源文件，它用SRC_URI变量以及 不同的变量名前缀来决定适当的下载模式，如调用本地文件：

SRC_URI =" \

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build_tasks = [ task for task in tasks if isinstance(task, BuildTask) and task.build ] download_tasks = [task for task in tasks if isinstance(task, DownloadTask)] prebuilt_tasks = [ task for task in tasks if isinstance(task, PrebuiltArtifactTask) ]
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08-14
### 列表推导式与任务过滤的优化 在 Python 中，列表推导式是一种简洁而强大的方式，用于创建新的列表。它特别适用于对现有数据结构（如列表、元组或集合）进行过滤、转换和操作。在处理任务数据时，经常需要根据某些条件（如任务类型）进行过滤。这种情况下，列表推导式可以提供清晰、高效的实现方式。 #### 基本结构 列表推导式的基本结构如下： ```python filtered_tasks = [task for task in tasks if task['type'] == 'specific_type'] ``` 上述代码表示从 `tasks` 列表中筛选出所有类型为 `'specific_type'` 的任务。这种写法不仅简洁，而且执行效率较高，因为其底层实现接近于 C 语言级别的迭代器机制。 #### 优化建议 为了进一步优化代码的可读性和性能，可以考虑以下几种方式： 1. **使用局部变量避免重复访问属性** 如果任务类型字段固定为 `type`，可以在推导式外部定义一个函数或变量，以减少重复访问字段的开销。 ```python task_type = lambda task: task['type'] filtered_tasks = [task for task in tasks if task_type(task) == 'specific_type'] ``` 2. **预定义类型字段常量** 将类型字段名定义为常量，有助于避免拼写错误，并提高代码可维护性。 ```python TASK_TYPE_KEY = 'type' SPECIFIC_TYPE = 'specific_type' filtered_tasks = [task for task in tasks if task[TASK_TYPE_KEY] == SPECIFIC_TYPE] ``` 3. **结合 `filter()` 函数实现更复杂的逻辑** 对于更复杂的过滤逻辑，可以结合 `filter()` 和 lambda 表达式。 ```python filtered_tasks = list(filter(lambda task: task['type'] == 'specific_type', tasks)) ``` 4. **使用生成器表达式减少内存占用** 如果不需要一次性获取所有结果，可以使用生成器表达式代替列表推导式，以节省内存。 ```python task_generator = (task for task in tasks if task['type'] == 'specific_type') ``` #### 性能考量 列表推导式的执行速度通常优于传统的 `for` 循环，因为它在底层被优化为 C 实现的循环结构。对于大数据集，这种优化尤为明显。然而，如果任务数据量非常大，建议使用生成器表达式或分块处理来避免内存溢出问题。 #### 结构化数据处理库 在处理结构化数据时，也可以考虑使用第三方库，如 `pandas`，它提供了更为高效的 DataFrame 结构和内置的过滤方法。例如： ```python import pandas as pd df_tasks = pd.DataFrame(tasks) filtered_df = df_tasks[df_tasks['type'] == 'specific_type'] ``` 这种方式适用于大规模数据处理，并支持链式操作和聚合分析。 ###
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