在上一篇文章中,我们介绍了在 Python 中使用 BeeWare 框架编写图形程序并将其打包为安卓的apk文件程序。
既然要写个APP,那么总得要有个想法吧。其实想做两个APP来着,一个是自己写着好玩的,一个是关于运维的。关于运维的APP,设计应该如下
流行的用户界面,比如多点触摸等等。且Kivy 可以运行于 Windows, Linux,
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环,你只能使用它,而不能放入矩阵中,因为数据必须按顺序处理,那该怎么办?有没有办法加快Python本身的速度?
Cython 是 Python 编程语言的编译器,旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。作为 Python 的扩展,Cython 也是 Python 语言的超集,它支持调用 C 函数和在变量和类属性上声明 C 类型。这使得包装外部 C 库、将 C 嵌入现有应用程序或者为 Python 编写像 Python 一样简单的 C 语言扩展语法变得容易。
在工作中,有时候我们需要部署自己的Python应用 或进行私有化部署时,尤其现在都是通过docker镜像部署,我们并不希望别人能够看到自己的Python源程序。
首先,不知道是平台原因还是版本原因,在32位linux下安装无任何问题,环境为cent5.5,ptyhon 2.4.3 .到64位下环境为cent6.0,python 2.6.3。
最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
除其他事项外,傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号(时域)分离为以离散频率(频域)起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换(DFT),这就是众所周知的快速傅里叶变换(FFT),它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算,也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析! 注意,本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本 方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可
Python 其实是一种相当快的语言,但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的,更准确地说,是 Python 代码被编译为字节码,然后进行解释。这对学习是很有好处的,因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果,而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快,开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器,包括 IronPython 和 Jython。
选自codeburst 作者:Nok 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 本文作者参加过 fast.ai 的深度学习课程,了解到很多适用于一般软件工程的技巧,所以写作本文梳理所学,并共享给大家。 1. Jupyter Notebook 扩展 标准的 Jupyter Notebook 很不错,但还有更多的扩展,其中集成了大量的函数。 安装 Jupyter 扩展包 # Install Jupyterextension package pip install jupyter_contrib_nbextension
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包(Neural coreference resolution package)之后,在社区中获得了惊人数量的反馈,许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中,有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例(Dialog use-case)。
近期,在使用SciPy库的过程中,你可能会遇到一个名为"AttributeError: type object 'scipy.interpolate.interpnd.array' has no attribute '__reduce_cython'"的错误。这篇博客将向你展示如何解决这个问题,并帮助你顺利继续使用SciPy库。
由于Python开源的特性,在一些商业场景下,若不想将源码暴露,可通过混淆、编译为pyc或so(Windows下为pyd)文件等方法起到保护源码的效果。其中,将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
作者:Spooking 链接:https://www.jianshu.com/p/d2e82fd0f76d
为了能够使用Cython,您需要一个C编译器。因此,安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux,通常存在GNUC编译器(gncc)。对于Mac OS,您可以下载Xcode来获得gncc。如果您应该使用Windows,安装过程会稍微复杂一些。更多信息请访问Cython’s GitHub。
这几天在做cs231n assignment2的时候,遇到了一个很严重的问题,但是现在解决了,所以就没问题。对于我而言,我非常喜欢问题,因为这样可以迅速提升自我,我们要学会针对性解决问题,遇事不怕的能力!那么我又碰到了什么问题了?如何利用谷歌很好的解决问题?下面一起来见证解决问题的方法!
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁,可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言,也是一种编译器,它可以将Python代码转换为C或C++代码,并在编译时将其转换为机器码,以提高代码的执行速度。
如果您曾经用Python编写过代码,那么等待某些代码块执行的时间可能比您希望的要长。虽然有一些方法可以提高代码的效率,但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实:Python是一种动态编程语言,它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。
如果您曾经用Python编写过代码,那么您可能花费了比您希望的更多的时间等待某些代码块的执行。虽然有一些方法可以提高代码的效率,但是它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为Python是一种动态编程语言,并将许多C在编译期间负责的事情转移到运行。
该文讲述了在PyDev中调试Python代码时,出现警告没有找到使用Cython加速的调试器。文中提供了在PyDev安装目录下执行编译cython加速模块的命令,以解决此问题。
首先和大家明确一下这个Cython单词的读法,这个单词Cython以前我也不知道怎么读,老后面要用到这个包的时候,老是不清楚读法,才去搜了下,这个单词是读"赛森",就是前面的cy是读"赛",后面的读法和python后一个读音thon一样。
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言(例如 C)具有静态类型,这意味着我们必须告诉 C 变量的类型,函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言,而 Python 是一种解释语言。 根据经验,可以说 C 比 Python 更快,但灵活性更低。 通过 Cython 代码,我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后,我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
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相关 Jupyter Notebook 地址:https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
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。
2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。
来源:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
要在我们的笔记本中使用Cython,我们将使用IPython magic命令。Magic命令以百分号开始,并提供一些额外的功能,这些功能可以增强工作流。通常,有两种类型的Magic命令:
选自GitHub 机器之心编译 参与:路雪 近日,pomegranate 的作者宣布发布新版本 pomegranate v0.9.0。新版本为概率分布、k 均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯/贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正,并重点关注于处理数据缺失值。 文档地址:http://pomegranate.readthedocs.io/en/latest/ GitHub 地址:https://github.com/jmschrei/pomegranate 新版重点
最近想到尝试用python开发一款app,google搜索了一番后,发现确实有路可寻,目前也有了一些相对成熟的模块,于是便开始了动手实战,过程中发现这其中有很多坑,好在最终依靠google解决了,因此小记一番。
我很早之前就想开发一款app玩玩,无奈对java不够熟悉,之前也没有开发app的经验,因此一直耽搁了。最近想到尝试用python开发一款app,google搜索了一番后,发现确实有路可寻,目前也有了一些相对成熟的模块,于是便开始了动手实战,过程中发现这其中有很多坑,好在最终依靠google解决了,因此小记一番。
django发布的需要以服务运行,通过其他的几种方法来实现保护,都不太现实。所以发布可以通过cython的方式实现。
人工智能最火的语言,自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
首先,我们需要更新一下软件源,关于从Jetson Nano开发板中更改软件源的方法,请参考:Chuanrui の 初见之旅-NVIDIA Jetson nano 开发板 Ubuntu系统更换镜像源 (1314.cool):
安装pyqrencode模块很复杂,依赖的东西也比较多,经过测试总结以下安装过程:
cupy,一种类似numpy,使用CUDA的GPU硬件加速 一般需要有cuda才可以使用,但是很多时候会错误安装,造成以下报错:
【新智元导读】Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生,已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy,这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲,主题是“为什么Python是AI最好的语言(以及如何使它更好)”。 在过去几年中,Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说,人工内存管理非常重要,CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言,P
本教程的目的是让你相信两件事:首先,Python 是一种非常棒的编程语言;其次,如果你是一名科学家,Python 很可能值得你去学习。本教程并非想要说明 Python 是一种万能的语言;相反,作者明确讨论了在几种情况下,Python 并不是一种明智的选择。本教程的目的只是提供对 Python 一些核心特征的评论,并阐述作为一种通用的科学计算语言,它比其他常用的替代方案(最著名的是 R 和 Matlab)更有优势。
导读:随着机器学习的兴起,Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包,因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言,同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外,很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python,但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
Python是社区里最受喜爱的编程语言!它是目前为止最易使用的语言,因为它的代码短小精悍,符合人们的思维方式,也符合人们的阅读习惯。
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