前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >简单聊聊py的高性能编程

简单聊聊py的高性能编程

作者头像
哒呵呵
发布2018-08-06 14:55:57
4150
发布2018-08-06 14:55:57
举报
文章被收录于专栏:鸿的学习笔记

高性能编程的含义是通过编写更为高效的代码或者改变操作方式,也就是找到更合适的算法去降低时间上的开销。 计算机的模型可以分为三种,分别是计算单元(CPU,GPU),存储单元(硬盘,内存之类的)还有它们之间的连接。计算单元给我们的是我们能有 多块的速度去解决问题,它可以将接受到的输入变成对应的输出以及改变状态的能力。存储单元一方面是能存多少数据,另一方面是对这些数据的读写有多快,越靠近CPU的存储速度越快 ,其包含的数据量也越少。计算单元和存储单元之间的连接则是决定了数据移动的数据有多快,光速是有限的,它决定着物理的极限,总线带宽也决定着一次传输能有多少数据。 #一个简单计算质数的代码,按照其实还有更好的优化方法,具体请看《编程珠玑》 import math import time def check_prime(number): sqrt_number = math.sqrt(number) start = time.time() for i in range(2, int(sqrt_number) + 1): if (number / i).is_integer(): return False end = time.time() print('sum_time',end-start) return True check_prime(10000000) check_prime(10000019) 理想的计算模型:(以下不是真实的python计算过程,只是为了讲解) 1.number的值会存放在随机存储器上,为了计算sqrt_number,需要将number传入到CPU当中去。在传入的时候应该尽可能的利用靠近 CPU的缓存,而不是如下的写法: sqrt_number = math.sqrt(number) number_float = float(sqrt_number) 这样意味着将数据两次经过总线传输,将数据尽可能的少移动,保持在需要的地方是必须的。也就是说移动计算,而不是移动数据。 2.python的虚拟机为了尽可能的抽象做了很多工作,但是相应的牺牲了性能,比如 快: for i in haystack: if (exp): return False return True 慢: value = True for i in haystack: if (exp): value = False return True 虽然结果是一样,但是运行时间在足够大的数据量就会发生巨大的差别,这也是上述所说的尽可能的少移动数据 3.为了可以矢量操作,也就是在循环时将循环值也就是i值尽可能的一次性读入CPU,在CPU内进行计算,返回相应的值,需要借助numpy这样的用C写的库区实现, 4.抽象的代价也意味着python的对象不再是内存中的最优化布局,因为内存需要自动处理并且释放,这就影响了向CPU缓存的效率。 5.动态语言不可避免的代价就是,没有编译器从全局角度去优化对象的内存布局和CPU指令 6.最后一个则是臭名昭著的GIL了。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-09-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 鸿的学习笔记 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
相关产品与服务
对象存储
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限,无需分区管理,适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档