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  1. 设置Python进程运行于固定CPU代码

  2. Python的线程在多核情况下,由于GIL的存在,运行效率会比单核情况下还低,这个时候,可以通过设置运行Python代码的进程所在的CPU以提高线程的性能,达到和单核处理器时一致的性能。该代码从 https://pypi.python.org/pypi/affinity/0.1.0 修改而来,去掉了原代码中对pywin32的依赖。
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-04-26
    • 文件大小:2048
    • 提供者:i2cbus
  1. 基于Numba提高python运行效率过程解析

  2. 主要介绍了基于Numba提高python运行效率过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-17
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38589795
  1. 六个窍门助你提高Python运行效率

  2. 主要介绍了六个窍门助你提高Python运行效率,本文讲解了关键代码使用外部功能包、在排序时使用键、针对循环的优化、使用较新的Python版本等优化窍门,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_38657465
  1. Python 性能优化技巧总结

  2. 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38747906
  1. 一行代码让 Python 的运行速度提高100倍

  2. python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。这篇文章主要介绍了一行代码让 Python 的运行速度提高100倍的相关知识,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:79872
    • 提供者:weixin_38665629
  1. 如何让python的运行速度得到提升

  2. python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。 “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿。 最原始的代码: import time def foo(x,y):   tt = time.time()   s = 0   for i in range(x,y):     s += i   print('Time used: {} s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:58368
    • 提供者:weixin_38618746
  1. 提高python代码运行效率的一些建议

  2. 1. 优化代码和算法 一定要先好好看看你的代码和算法。许多速度问题可以通过实现更好的算法或添加缓存来解决。本文所述都是关于这一主题的,但要遵循的一些一般指导方针是: 测量,不要猜测。 测量代码中哪些部分运行时间最长,先把重点放在那些部分上。 实现缓存。 如果你从磁盘、网络和数据库执行多次重复的查找,这可能是一个很大的优化之处。 重用对象,而不是在每次迭代中创建一个新对象。Python 必须清理你创建的每个对象才能释放内存,这就是所谓的“垃圾回收”。许多未使用对象的垃圾回收会大大降低软
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-16
    • 文件大小:106496
    • 提供者:weixin_38625143
  1. 深入理解Python 代码优化详解

  2. 选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率。如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考。   代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:171008
    • 提供者:weixin_38557838
  1. Python 代码性能优化技巧分享

  2. 如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题。本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考。 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。 改进算法,选择合适的数据结构 一个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:148480
    • 提供者:weixin_38707240
  1. Python标准库之collections包的使用教程

  2. 前言 Python为我们提供了4种基本的数据结构:list, tuple, dict, set,但是在处理数据量较大的情形的时候,这4种数据结构就明显过于单一了,比如list作为数组在某些情形插入的效率会比较低,有时候我们也需要维护一个有序的dict。所以这个时候我们就要用到Python标准库为我们提供的collections包了,它提供了多个有用的集合类,熟练掌握这些集合类,不仅可以让我们让写出的代码更加Pythonic,也可以提高我们程序的运行效率。 defaultdict defaul
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38744435
  1. 六个窍门助你提高Python运行效率

  2. 不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是,事实并非如此。尝试以下六个窍门,来为你的Python应用提速。 窍门一:关键代码使用外部功能包 Python简化了许多编程任务,但是对于一些时间敏感的任务,它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务,可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台,因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之,这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:92160
    • 提供者:weixin_38523251
  1. Python标准库之itertools库的使用方法

  2. 前言 因为最近事情不是很多,想写一些技术文章分享给大家,同时也对自己一段时间来碎片化接受的知识进行一下梳理,所谓写清楚才能说清楚,说清楚才能想清楚,就是这个道理了。 很多人都致力于把Python代码写得更Pythonic,一来更符合规范且容易阅读,二来一般Pythonic的代码在执行上也更有效率。今天就先给大家介绍一下Python的系统库itertools。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 itertools库 迭代器(生成器)在Python中是一种很常用也很好用的数据结构,比起列表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:73728
    • 提供者:weixin_38587130
  1. Python—-多线程—-Thread

  2. Python学习之路,点击有全套Python笔记 进程:一个运行的程序(代码)就是一个进程,没有运行的代码叫程序,进程是系统资源分配的最小单位,进程拥有自己独立的内存空间,所有进程间数据不共享,开销大。 线程: cpu调度执行的最小单位,也叫执行路径,不能独立存在,依赖进程存在,一个进程至少有一个线程,叫主线程,而多个线程共享内存(数据共享,共享全局变量),从而极大地提高了程序的运行效率。 线程的运行是没有先后顺序的 子线程全部结束,主线程才会结束 Python会自动为线程指定一个名字 impo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:66560
    • 提供者:weixin_38631773
  1. 基于Numba提高python运行效率过程解析

  2. Numba是Python的即时编译器,在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合,这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时,它会被“即时”编译为机器代码以执行,并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行! 安装numba(我在这里加了–default-timeout=10000,防止安装时出现timeout的错误) pip --default-timeout=10000 install -U nu
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:35840
    • 提供者:weixin_38714370
  1. python中web框架的自定义创建

  2. 一、什么是框架 框架的本质就是一个socket服务,可以完成不同主机之间的通信。它是一个半成品的项目,其中可能已经封装好了基本的功能,比如路由,模型,模板,视图功能都已完善,又可能它只封装好了基本的路由功能,其他的所有都需要程序员来完善。 优点:节省了开发时间,节约了开发人力,提高了开发效率 二、框架的种类 目前python开发市场上最常用的有三大框架,Django,flask与tornado。其中,Django是最常用的,它是一个重量级框架,其中的大部分功能都已经被封装完成,只需小小的逻辑代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:86016
    • 提供者:weixin_38751512
  1. python列表推导式入门学习解析

  2. 这篇文章主要介绍了python列表推导式入门学习解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.什么是推导式 推导式是从一个或者多个迭代器快速简洁地创建数据类型的一种方法,它将循环和条件判断结合,从而避免语法冗长的代码,提高代码运行效率。能熟练使用推导式也可以间接说明你已经超越了python初学者的水平。 报错 二.条件推导式 1.语法 ''' value1:如果条件表达式condition成立,返回value1 ; 如果条件表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-02
    • 文件大小:75776
    • 提供者:weixin_38692100
  1. 浅谈Python中函数的定义及其调用方法

  2. 一、函数的定义及其应用 所谓函数,就是把具有独立功能的代码块组织成为一个小模块,在需要的时候调用函数的使用包含两个步骤 1.定义函数–封装独立的功能 2.调用函数–享受封装的成果 函数的作用:在开发时,使用函数可以提高编写的效率以及代码的重用‘’ 函数: 函数是带名字的代码块,用于完成具体的工作 需要在程序中多次执行同一项任务时,你无需反复编写完成该任务的代码,而只需调用该任务的函数,让python运行其中的代码,你将发现,通过使用函数,程序编写,阅读,测试和修复都将更容易 1.定义函数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:295936
    • 提供者:weixin_38697940
  1. 一行代码让 Python 的运行速度提高100倍

  2. python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。 “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿。 最原始的代码: import time def foo(x,y): tt = time.time() s = 0 for i in range(x,y): s += i print('Time used: {} s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:82944
    • 提供者:weixin_38710578
  1. Python并发之多进程的方法实例代码

  2. 一,进程的理论基础 一个应用程序,归根结底是一堆代码,是静态的,而进程才是执行中的程序,在一个程序运行的时候会有多个进程并发执行。 进程和线程的区别: 进程是系统资源分配的基本单位。 一个进程内可以包含多个线程,属于一对多的关系,进程内的资源,被其内的线程共享 线程是进程运行的最小单位,如果说进程是完成一个功能,那么其线程就是完成这个功能的基本单位 进程间资源不共享,多进程切换资源开销,难度大,同一进程内的线程资源共享,多线程切换资源开销,难度小 进程与线程的共同点: 都是为了提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_38622427
  1. 提升Python程序运行效率的6个方法

  2. Python是一个很酷的语言,因为你可以在很短的时间内利用很少的代码做很多事情。不仅如此,它还能轻松地支持多任务,比如多进程等。Python批评者有时会说Python执行缓慢。本文将尝试介绍6个技巧,可加速你的Python应用程序。 1.让关键代码依赖于外部包 虽然Python让许多编程任务变得容易,但它可能并不总能为紧急的任务提供最佳性能。你可以为紧急的任务使用C、C++或机器语言编写的外部包,这样可以提高应用程序的性能。这些包都是不能跨平台的,这意味着你需要根据你正在使用的平台,寻找合适的包
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:95232
    • 提供者:weixin_38704786
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