Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。 对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。...但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。 而 PyPy，恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？...解释器逐行运行程序 即时编译 PyPy 是利用即时编译来执行 Python 代码的。即 PyPy 不同于解释器，它并不会逐行运行代码，而是在执行程序前先将部分代码编译成机器码。 ?...这也就是为什么PyPy可以让Python有这么快的执行速度了。目前，大部分的使用者还保持使用着默认的Python编译器，如果对速度有要求不妨可以试试PyPy编译器 ?
转自：机器之心，编辑：杜伟、陈萍 Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。...它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？...解释器逐行运行程序 即时编译 PyPy 是利用即时编译来执行 Python 代码的。即 PyPy 不同于解释器，它并不会逐行运行代码，而是在执行程序前先将部分代码编译成机器码。...这也就是为什么PyPy可以让Python有这么快的执行速度了。目前，大部分的使用者还保持使用着默认的Python编译器，如果对速度有要求不妨可以试试PyPy编译器
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。...所以，“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标，也就是我们经常听到的时间复杂度和空间复杂度分析。 那么，为什么需要复杂度分析呢？复杂度分析的方法论是什么呢？ 这就是我们本节要解决的问题。...好了，进入今天的学习吧。 为什么需要复杂度分析？ 首先，我们来思考一个问题：对于两个算法，我们如何评判谁运行得更快，谁运行时更节省内存？...但是，这种统计方法具有非常明显的问题： 不同的输入对结果影响很大 对于一些输入，可能算法A执行得更快；对于另外一些输入，可能算法B执行得更快。...我了个去，这个结果等于多少？ 是时候展现真正的实力了： ? 你可能要骂娘了，对于我一个小学毕业的，难道我没办法学习数据结构与算法了？ No，No，No，肯定不能这么玩，那么，应该怎么玩呢？
来源丨网络 「如果想让代码运行得更快，您应该使用 PyPy。」 - Python 之父 Guido van Rossum 对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。...但如果 Python 原型本身就可以运行得很快，那么转换代码的时间就可以做一些更有意义的事情。 而 PyPy，恰好可以解决这一问题。它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。...，使用默认的 Python 解释器和 PyPy 运行上述代码，执行一个从整数 0 加到 100,000,000 的循环, 然后打印出运行时间。...而且无需进行任何更改就可以直接将 Python 代码放到 PyPy 上。而同一台计算机上，等效的 C 语言实现需要 0.32 秒，PyPy 甚至击败了最快的 C 语言。 为什么 PyPy 这么快？...解释器逐行运行程序 即时编译 PyPy 是利用即时编译来执行 Python 代码的。即 PyPy 不同于解释器，它并不会逐行运行代码，而是在执行程序前先将部分代码编译成机器码。
其实这和我学习物理化学数学知识是一样的，你学了那么多知识，其实在日常生活中真的用不到。但是为什么要学习呢？ 我觉得有两个原因，第一是让你对这个世界有更加本质的认识，知道这个世界是怎么运行的。...所以，了解JVM的原理，甚至是Assembly的使用，并不是要你用他们来让你的代码优化的如何好，而是让你知道，哦，原来代码是这样工作的。在未来的某一个，或许我就可能用到。 好了，言归正传。...小师妹：当然是第二个啦，第二个每次加2，遍历的次数更少，肯定执行得更快。 好，我们先持保留意见。...01 CPU cache line 那么我们先回答第二个问题的答案，执行时间是先平稳再下降的。 为什么会在16步长之内很平稳呢？...既然1-16使用的是同一个cache line，那么他们的执行时间，应该是逐步下降才对，为什么2比1执行时间还要长呢？
对内对外保持一致 让领域专家评审你的接口 使用一种显而易见的方式来完成每个操作 在将现有功能移植成服务时不一定会成为最好的网络节点。远端执行会改变一致性、可靠性和性能的本质。...如果你改变了接口，破坏或改变它原来的功能你会影响所有调用你服务的客户端。这个影响是很大的。 这也就是为什么接口测试是最主要的。...尽可能早的编写测试，整个黑盒测试所看到的结果应该驱动你的接口设计 运维 服务的运行由你来负责 你的团队负责你们服务的持续运维。...运维团队是解决整体站点问题的第一道防线，但是涉及到服务就只能做些边边角角的工作。监控服务的健康度是你的职责所在，做一些有意义的提醒以及出现问题时的方案。...比如，如果我告诉客户99.99%的正常运行情况下99%的请求都在100ms以下。也就是说我要不停的监控性能和可用性来保证我的承诺。 不同服务运维承诺不同是可取的。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：让你的Python提速30%！（上） 使它更快 现在进入有趣的部分。让我们帮您的Python程序运行得更快。...内置数据类型非常快，特别是与我们的自定义类型（如树或链接列表）相比。这主要是因为内置代码是用C实现的，在用Python编写代码时，我们在速度上无法真正匹配。...谨防字符串 在循环中使用例如module（%s）或.format（）运行时，对字符串的操作可能会非常慢。我们还有什么更好的选择？...生成器本身并不是更快的，因为它们允许延迟计算，这节省了内存而不是时间。但是，节省的内存可能会导致程序实际上运行得更快。怎样？...但是，如果你真的需要的话，我希望这几条建议能帮到你。但是，在优化代码时要小心，因为它可能会导致代码难以阅读，因此难以维护，这可能会超过优化的好处。
——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。那个项目是一个巨大的 SAP 云平台应用程序，总共含有超过 3 万行的代码。 整个 App 加载数据的过程非常之慢，显然用户并不喜欢这种体验。...我花了两天时间，绞尽脑汁地进行各种测试，审查代码逻辑，但完全没发现到底是什么地方让这个程序变得如此之慢。 就在第三天，在我穷尽了所有的办法，最后一点理智也快要消失的时候，我终于发现了问题所在。...你要去理解这个程序将会被如何使用，知道它是在怎样的环境下运行的，明白如果让它运行的更快到底有没有好处。在真正开始代码优化之前，你必须要问自己这几个问题。...没错，代码优化所耗费的经历和成本，只有在这样的情况下是有意义的： 这个软件很重要 它运行的确实很慢 在保证代码健壮、正确、清楚的情况下，它确实还有改进的余地 一个程序，就算它运行得再快，如果无法得到正确的结果...但从长远来看，如果你把那些低效的代码留在原地，未来你将不得不付出成倍的工作量，去检查为什么代码的运行要花上这么长的时间——那时的你一定会感激现在的自己。所以说，不要让现在的偷懒成为你未来的痛苦。
原作：Ravi Shankar Rajan ，译者：欧剃 “让这代码跑得快一点！！”——我碰到的第一件代码优化任务就是这么开始的。...我花了两天时间，绞尽脑汁地进行各种测试，审查代码逻辑，但完全没发现到底是什么地方让这个程序变得如此之慢。 就在第三天，在我穷尽了所有的办法，最后一点理智也快要消失的时候，我终于发现了问题所在。...你要去理解这个程序将会被如何使用，知道它是在怎样的环境下运行的，明白如果让它运行的更快到底有没有好处。在真正开始代码优化之前，你必须要问自己这几个问题。...没错，代码优化所耗费的经历和成本，只有在这样的情况下是有意义的： 这个软件很重要 它运行的确实很慢 在保证代码健壮、正确、清楚的情况下，它确实还有改进的余地 一个程序，就算它运行得再快，如果无法得到正确的结果...但从长远来看，如果你把那些低效的代码留在原地，未来你将不得不付出成倍的工作量，去检查为什么代码的运行要花上这么长的时间——那时的你一定会感激现在的自己。所以说，不要让现在的偷懒成为你未来的痛苦。
讨厌 Python 的人总是说，他们不想使用 Python 的原因之一是它的速度太慢。...所以，让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快！ 时间和性能 在开始优化任何代码之前，我们首先需要找出代码的哪些部会减慢整个程序的速度。...另一方面，process_time 只返回用户时间（不包括系统时间），这只是进程的时间。 让程序跑得更快 现在，有趣的是。让我们让你的 Python 程序运行得更快。...小心字符串 在循环中使用例如 module（%s）或 .format（）运行时，对字符串的操作可能会非常慢。我们还有什么更好的选择？...迭代器可以很快 迭代器本身并不会更快，因为它们是为允许惰性计算而设计的，这样可以节省内存而不是时间。但是，保存的内存可能会导致程序实际运行得更快。这是为什么？
为什么注释代码如此重要 注释是任何程序的一个组成部分，它们可以以注释块的形式或者在代码行中出现，来帮助阐明解释一个复杂的函数。 在深入研究不同类型的注释之前，让我们仔细看看为什么代码注释如此重要。...维护它是你的工作，因为你是第一个建造它的人。打开文本编辑器后…… “我之前到底写了什么？！” 你花了几个小时分析你的旧代码，但你完全迷失在混乱中。...Python注释快捷键 每次需要添加注释时，都要键入#标记可能会很繁琐。那么，我们能做些什么来加快速度呢？这里有一些技巧可以帮助你更快地添加注释。...为以防万一你忘记自己的代码做了什么，帮未来你一个忙，为其添加注释，这样以后就更容易更快速的重新读懂它。 为他人编写代码时 人们喜欢在阅读文本信息时跳来跳去，而阅读代码也是如此。...用简单的注释解释正在发生的事情，能真正帮助开发人员了解在这个位置上做些什么。 请善待你的同事，用注释来帮助他们浏览你的代码。
在本文中，我们将了解为什么 C 语言代码比 Python 运行得更快。 Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。...不同之处在于，Python代码不会被CPU立即执行，而是被解释。 就性能而言，这让世界变得不同。 几乎总是使用虚拟机来运行Python代码 虚拟计算机的另一个名称是“字节码解释器”。...这通常涉及编写汇编代码、将其传递给汇编程序以及让汇编程序创建特定于平台的目标文件，而不是使用字节码。 在程序连接到平台运行时之前，它尚未准备好使用。...运行时可以提供运行时服务，例如动态对象加载，并构建代码将在其中执行的环境。在编译的 C 中，存在运行时。已编译C++具有运行时。 为什么 Python 比 C 慢？...结论 在本文中，我们了解了为什么 C 语言代码执行比 Python 更快的不同原因。
算法 深度学习大受追捧的第三个因素是算法本身的进步。最近算法开发方面的突破让其比以前运行得更快，从而能够让我们使用越来越多的数据。 4. 市场营销 同时，市场营销也很重要。...但我认为这正是机器学习有趣的地方所在。这也说明为什么你需要精通多种算法；在练习中反复试错才是成为优秀机器学习工程师或数据科学家的唯一方法。 下面我将提供一些方法，帮助你理解何时要选择哪种类型的算法。...例如，当你将一张猫的图像输入神经网络，神经网络预测这是汽车时，很难理解为什么会导致它产生这个预测。当你有可解释的特征时，就能更容易的理解其错误的原因。相比起来，像决策树这样的算法更容易理解。...这是很重要的，因为在某些领域可解释性至关重要。 这就是为什么许多银行不使用神经网络来预测客户是否有信用，因为他们需要向客户解释为什么他们无法获得贷款。...另一方面，公司的领导层和管理人员，他们不知道深度学习可以做些什么，并认为它将在未来几年解决所有的问题。在我看来，我们需要更多的人才来填补来弥补当中的差距，这将会为我们的社会带来更多有用的产品。
现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做...运维开发为什么要用PYTHON？...我认识一个博士讲过一句话，我觉得不错，他说，程序效率高低，80%都是写程序的人决定了，语言本身就占20%，所以下次有人再说PYTHON效率低的时候，请让他先回去自己检查下自己的程序多了多少无用的逻辑、循环等等...这个博士自己用PYTHON写的WEB程序，一台服务器每天能处理上亿请求，一秒并发近两万，什么WEB框架这么牛B？ 别问它是谁， 它叫tornado。 PYTHON能否自学？...时，代码遇到问题，找了个开发的哥们帮调试，哥们帮调了十几分钟就搞定了，结果人家以前一句PYTHON代码也没写过，为什么，因为语言都有相通之处，一门掌握好了，其它门自己学学就会了。
一旦确认了这些热点，就可以使用以下各小节中介绍的技术让程序运行得更快。 使用函数 很多人开始使用 Python 时都是用它来编写一些简单的脚本。...因此，如果想让程序运行得更快，可以将脚本中的语句放入函数中即可： # somescript.py import sys import csv def main(filename): with...例如，PyPy 工程是 Python 解释器的另外一种实现，它会分析你的程序运行并对那些频繁执行的部分生成本机机器码。它有时候能极大的提升性能，通常可以接近 C 代码的速度。...你还可以考虑下 Numba 工程， Numba 是一个在你使用装饰器来选择 Python 函数进行优化时的动态编译器。这些函数会使用LLVM被编译成本地机器码。它同样可以极大的提升性能。...直到你真的需要优化的时候再去考虑它。确保你程序正确的运行通常比让它运行更快要更重要一些（至少开始是这样的）。
现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做...开发部门不懂运维的实际业务逻辑，写出来的东西太烂不能用，我自己也做运维系统，6年运维工作经验，开发出来的第一版照样烂的不行，这还是懂的运维业务逻辑的，让开发人员来做，跑偏可能更多了，这就是为什么我见过很多公司自行开发运维平台...运维开发为什么要用Python？...这个博士自己用Python写的WEB程序，一台服务器每天能处理上亿请求，一秒并发近两万，什么WEB框架这么牛B？ 别问它是谁，它叫tornado。 Python能否自学？...时，代码遇到问题，找了个开发的哥们帮调试，哥们帮调了十几分钟就搞定了，结果人家以前一句Python代码也没写过，为什么，因为语言都有相通之处，一门掌握好了，其它门自己学学就会了。
职业满足感 如果你选择成为一名开发人员是因为你想获得职业满足感，并做一些你喜欢的事情，那么我的建议是，当你开始时，前后端都要做。同时涉猎前端和后端，这样你就能感受到你更喜欢的是什么。这么做会很辛苦吗？...试一试水，看看当你用它的时候，其中一个方向是否真的能吸引到你。同时，你要意识到，无论你选择哪个，一开始都会很困难。我想说的是，在你决定要把重点放在哪里之前，给自己一年或两年的时间来研究整个流程。...我为什么选择后端 我想我应该在这里加上一段为什么我最终选择了后端，希望它可以在其他人做决定时帮助他们。当我转行成为一名开发人员时，我寻求工作满足感，并决定开始跨整个工作栈。...在真正转向后端之前，我做了 3 年的全栈开发。吸引我来到后台的是 Ruby 的简洁。JavaScript 和前端语言对我来说总是缺乏组织性。我还热衷于优化代码性能。我喜欢想办法让事情运行得更好更快。...后端似乎给了我更多的机会。 最后，我不是一个非常注重视觉或艺术的人。有些人可以看看网页，然后想办法把它放在什么地方。我从来都不擅长这个，所以后端让我更自然、更舒服。
作者：Anthony Shaw 译者：弯月，责编：屠敏 本文经授权转自公众号CSDN(ID: CSDNnews)，转载需授权 同为程序员的心头好，Python 为什么能这么慢？...我希望回答以下问题：如果 Python 完成相同的任务要花费其他语言二至十倍的时间，那么它为什么慢，能不能更快一些呢？...这样如果一个进程是要使用很多 CPU，那么计算负载就会由多个核心分担，最终使得绝大多数应用能更快地完成任务。 在撰写本文时，我的 Chrome 浏览器开了 44 个线程。...NET CIL也是一样的，.NET的公共语言运行时（CLR）使用即时编译将字节码编译成机器码。 那么，既然它们都使用虚拟机，以及某种字节码，为什么Python在性能测试中比Java和C#慢那么多？...而提前编译（Ahead of Time，简称AOT）是编译器把源代码翻译成CPU能理解的代码之后再执行。 JIT本身并不能让执行更快，因为它执行的是同样的字节码序列。但是，JIT可以在运行时做出优化。
这也是我为什么要学习python的原因了。...我们再来看看比较官方的区别： 编译型： 优点：编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。...高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 可移植性:由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。...可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。...规范的代码:Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
在这个视频中，让我们看一些让深度学习流行起来的主要因素。这将会帮助你在自己的组织中，发现好机会来应用这些东西。 在过去的几年里很多人问我，为什么深度学习突然这么厉害了？我回答的时候通常给他们画个图。...只有在大数据领域，非常庞大的训练集，也就是在右边m非常大时，我们才能见到，神经网络稳定地领先其它算法。 如果某个朋友问你，为什么神经网络这么流行？...我也不想忽略算法方面的巨大贡献。有趣的是，许多算法方面的创新，都为了让神经网络运行得更快。举一个具体的例子，神经网络方面的一个巨大突破是，从sigmoid函数转换到这样的ReLU函数。...有很多像这样的例子，我们通过改变算法，使得代码运行得更快。这也使得我们，能够训练规模更大的神经网络，或者在合理的时间内完成计算。...从第二周开始，你也会开始做一些编程练习，练习学到的知识，自己实现算法，亲自调试到完美运行。当我学习算法的时候，那让我很过瘾，通过代码编程，亲自看到它完美运行。我希望你们也喜欢。
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