"时光不老，我们不散"的下一句是啥？

Posted 2023-04-24

下一句是：繁华落幕，我陪你落日流年

这句话出自郭敬明的小说《夏至未至》，全句话是“时光不老，我们不散，繁华落幕，我陪你落日流年。”

扩展资料：

《夏至未至》是作家郭敬明创作的长篇小说，于2005年2月首度出版。

该小说讲述了独自一人前往浅川中学读书的女孩立夏与傅小司、陆之昂、遇见等人对梦想的追逐，以及各自对心中那份小小爱情的平淡守护。

小说语言清新忧伤、意象纯粹干净，是郭敬明校园小说中的代表作。

2017年6月11日，根据该小说改编，由陈学冬、郑爽主演的电视剧《夏至未至》在湖南卫视播出。

郭敬明在该书后记中说，他从2004年6月开始创作《夏至未至》，直到次年1月末才完成，期间他忘记了自己写这本小说最初的想法，连同设想也全部推翻。

郭敬明称，从来没有任何一本小说可以写得让他难过。以前写小说时，他像是一个安静的旁观者，或像一个称职的编剧，编排好最伤感的剧情。

可当他写完《夏至未至》的最后一个章节时，他抹掉了眼角的泪水。

参考资料：夏至未至-百度百科

参考技术A

"时光不老，我们不散"的下一句是：“时光不老我们不散，情定三生石上。时光不老我们不散，埋下牵手的未来”

《时光不老我们不散》是歌手安维汐，单沫文合作演唱的歌曲。由冷牧奇作词，安维汐作曲。

歌词（部分）：

如果有一天你的生活中没有了我

请不要忘记我们相遇的每分每秒

如果有一天你的记忆中遗忘了我

请不要忘记我们约定的相濡以沫

时光不老我们不散

情定三生石上

时光不老我们不散

埋下牵手的未来

送你一束玫瑰令你笑靥如花

扩展资料：

《时光不老我们不散》基本信息

作词：冷牧奇

作曲：安维汐

混缩：安维汐

演唱：安维汐，单沫文

时长：3分09秒

单沫文，1997.9.26，是作词、作曲，编曲，混音，歌唱，全能型音源人2013年发行的单曲《你说过不分手》获得多人喜爱，后发行《看透你》，被多个网站推荐，和马剑芬合作了一首《泪滴红妆》好朋友漠心藤词曲编，2015年发行了自己词曲编唱混的两首好听的歌曲《陌生朋友》和《萌屎你》获得太部分喜爱。2016后发行独立创作歌曲和覃梦夏合作的合唱歌曲《你说》。

参考资料：百度百科-时光不老我们不散

参考技术B

时光不老，我们不散，繁华落幕，我陪你落日流年。 ——郭敬明 《夏至未至》

扩展资料

《夏至未至》是作家郭敬明创作的长篇小说，于2005年2月首度出版。该小说讲述了独自一人前往浅川中学读书的女孩立夏与傅小司、陆之昂、遇见等人对梦想的追逐，以及各自对心中那份小小爱情的平淡守护。小说语言清新忧伤、意象纯粹干净，是郭敬明校园小说中的代表作。

2017年6月11日，根据该小说改编，由陈学冬、郑爽主演的电视剧《夏至未至》在湖南卫视播出。

参考资料：夏至未至--百度百科

参考技术C

时光不老，我们不散，繁华落幕，我陪你落日流年。

郭敬明《夏至未至》。该小说讲述了独自一人前往浅川中学读书的女孩立夏与傅小司、陆之昂、遇见等人对梦想的追逐，以及各自对心中那份小小爱情的平淡守护。小说语言清新忧伤、意象纯粹干净，是郭敬明校园小说中的代表作。

扩展资料：

郭敬明，1983年6月6日出生于四川自贡，中国作家、导演、编剧、《最小说》杂志主编，“80后”作家群的代表人物。已出版作品：《幻城》、《夏至未至》、《悲伤逆流成河》、《小时代》系列、《爵迹》系列等。导演作品：《小时代》系列、《爵迹》系列。

参考资料：夏至未至 （郭敬明创作长篇小说）-百度百科

参考技术D

时光不老我们不散.----年华不尽我们不分

时光不老，我们不散意思是： 愿与你相守到老， 这在某种时候可以说是一种认同了对方的意思，主要是说不管多久，我都愿意与你在一起，愿意和你一起做事或者干什么事。

《时光不老，我们不散》是2014年中信出版社出版的图书，作者是祝小兔，该书收录了留一套单身公寓、消极浪漫主义董小姐、千百万分之一的娜娜共11篇散文。

赏析：

繁华的都市里，光怪陆离；匆匆忙忙的脚步，形形色色的人生。因为忽略，所以麻木；因为冷漠，所以孤独。偶尔独坐窗前，让阳光在书页上洒下斑驳的光点。当你看到书中的谁而想起了谁，请不要吝惜你的问候。“时间不会等待任何人，但它却带不走记忆。不散场的不只青春，还有我们。”

有些东西太过美好，好到让人不知如何珍惜，比如青春，比如生命。也许我们能做的，就是将这些字眼不断地填充。回首那些无法倒流的时光，是一片空白还是斑斓如画？那些画中的人，在你生命的画布上留下了怎样的痕迹？

不喜欢消极伤感，更不敢随意无病呻吟。然而该有的回忆、惦念和沉思，却是生活中不可或缺的存在。一个人的力量终究是渺小的，无法改变这个世界，但无论如何，都要活出自己的精彩和味道。我们的世界里，一定要有“人情味”。

海子说：“从明天起，做一个幸福的人，喂马、劈柴，周游世界。从明天起，关心粮食和蔬菜，我有一所房子，面朝大海，春暖花开。“春天来了，将你的幸福告诉每个人，陌生人我也为你祝福。那些看似无关的人，都无意中构成你生命的线条。那些或深或浅的交会，将会永远存在。《千与千寻》里有句话说：“有些事情是不可能忘记的， 只是一时想不起来“。

”人生浪急滩险，走来不易，最后值得珍重的，不过是你我的情义。“应该感谢陪伴我们的人，哪怕只是匆匆告别的过客。你要相信时间的力量，更要相信情义的重量。

因为，时光不老，我们不散。

如何组合两个结果并将其传递到 apache-beam 管道中的下一步

【中文标题】如何组合两个结果并将其传递到 apache-beam 管道中的下一步

【英文标题】：How to combine two results and pipe it to next step in apache-beam pipeline

【发布时间】：2020-11-12 22:35:09

【问题描述】：

见下面代码sn-p， 我希望["metric1", "metric2"] 成为我对 RunTask.process 的输入。但是它分别用“metric1”和“metric2”运行了两次

def run():
  
  pipeline_options = PipelineOptions(pipeline_args)
  pipeline_options.view_as(SetupOptions).save_main_session = save_main_session
  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  root = p | 'Get source' >> beam.Create([
      "source_name" # maybe ["source_name"] makes more sense since my process function takes an array as an input?
  ])

  metric1 = root | "compute1" >> beam.ParDo(RunLongCompute(myarg="1")) #let's say it returns ["metic1"]
  metric2 = root | "compute2" >> beam.ParDo(RunLongCompute(myarg="2")) #let's say it returns ["metic2"]

  metric3 = (metric1, metric2) | beam.Flatten() | beam.ParDo(RunTask()) # I want ["metric1", "metric2"] to be my input for RunTask.process. However it was run twice with "metric1" and "metric2" respectively

  

【参考方案1】：

我了解您希望以遵循以下语法的方式加入两个 PCollection：['element1','element2']。为了实现这一点，您可以使用CoGroupByKey() 而不是Flatten()。

考虑到您的代码 sn-p，语法将：

def run():
  
  pipeline_options = PipelineOptions(pipeline_args)
  pipeline_options.view_as(SetupOptions).save_main_session = save_main_session
  p = beam.Pipeline(options=pipeline_options)

  root = p | 'Get source' >> beam.Create([
      "source_name" # maybe ["source_name"] makes more sense since my process function takes an array as an input?
  ])

  metric1 = root | "compute1" >> beam.ParDo(RunLongCompute(myarg="1")) #let's say it returns ["metic1"]
  metric2 = root | "compute2" >> beam.ParDo(RunLongCompute(myarg="2")) #let's say it returns ["metic2"]

  metric3 = (
       (metric1, metric2) 
       | beam.CoGroupByKey() 
       | beam.ParDo(RunTask()) 
 )

我想指出 Flatten() 和 CoGroupByKey() 之间的区别。

1) Flatten()接收两个或多个存储相同数据类型的PCollection，并将它们合并为一个逻辑PCollection。例如，

import apache_beam as beam

from apache_beam import Flatten, Create, ParDo, Map

p = beam.Pipeline()

adress_list = [
    ('leo', 'George St. 32'),
    ('ralph', 'Pyrmont St. 30'),
    ('mary', '10th Av.'),
    ('carly', 'Marina Bay 1'),
]
city_list = [
    ('leo', 'Sydney'),
    ('ralph', 'Sydney'),
    ('mary', 'NYC'),
    ('carly', 'Brisbane'),
]

street = p | 'CreateEmails' >> beam.Create(adress_list)
city = p | 'CreatePhones' >> beam.Create(city_list)

resul =(
    (street,city)
    |beam.Flatten()
    |ParDo(print)
)

p.run()

还有输出，

('leo', 'George St. 32')
('ralph', 'Pyrmont St. 30')
('mary', '10th Av.')
('carly', 'Marina Bay 1')
('leo', 'Sydney')
('ralph', 'Sydney')
('mary', 'NYC')
('carly', 'Brisbane')

请注意，两个 PCollection 都在输出中。但是，一个附加到另一个。

2) CoGroupByKey() 执行两个或多个具有相同键类型的键值 PCollection 之间的关系连接。使用此方法，您将通过键执行连接，而不是像 Flatten() 中所做的那样追加。下面是一个例子，

import apache_beam as beam

from apache_beam import Flatten, Create, ParDo, Map

p = beam.Pipeline()

address_list = [
    ('leo', 'George St. 32'),
    ('ralph', 'Pyrmont St. 30'),
    ('mary', '10th Av.'),
    ('carly', 'Marina Bay 1'),
]
city_list = [
    ('leo', 'Sydney'),
    ('ralph', 'Sydney'),
    ('mary', 'NYC'),
    ('carly', 'Brisbane'),
]

street = p | 'CreateEmails' >> beam.Create(address_list)
city = p | 'CreatePhones' >> beam.Create(city_list)

results = (
    (street, city)
    | beam.CoGroupByKey()
    |ParDo(print)
    #| beam.io.WriteToText('delete.txt')
    
)

p.run()

还有输出，

('leo', (['George St. 32'], ['Sydney']))
('ralph', (['Pyrmont St. 30'], ['Sydney']))
('mary', (['10th Av.'], ['NYC']))
('carly', (['Marina Bay 1'], ['Brisbane']))

请注意，您需要一个 主键 才能加入结果。此外，此输出是您所期望的。

【参考方案2】：

或者，使用侧面输入：

metrics3 = metric1 | beam.ParDo(RunTask(), metric2=beam.pvalue.AsIter(metric2))

在 RunTask 进程（）中：

def process(self, element_from_metric1, metric2):
  ...