mmap是一种虚拟内存映射文件的方法，即可以将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。...普通文件被映射到虚拟地址空间后，程序可以像操作内存一样操作文件，可以提高访问效率，适合处理超大文件 一个简单的例子： import mmap # write a simple example file...with open("hello.txt", "wb") as f: f.write("Hello Python!...") with open("hello.txt", "r+b") as f: # memory-map the file, size 0 means whole file mm = mmap.mmap...# close the map mm.close() 参考文献：https://docs.python.org/2/library/mmap.html
引论 建议1、理解Pythonic概念—-详见Python中的《Python之禅》 建议2、编写Pythonic代码 （1）避免不规范代码，比如只用大小写区分变量、使用容易混淆的变量名、害怕过长变量名等...Python中已经加入了枚举特性） 建议12：不推荐使用type来进行类型检查，因为有些时候type的结果并不一定可靠。...在Python2中编码是很让人头痛的一件事，但Python3就不用过多考虑了 建议18：构建合理的包层次来管理Module 基础用法 建议19：有节制的使用from…import语句，防止污染命名空间...建议20：优先使用absolute import来导入模块（Python3中已经移除了relative import） 建议21：i+=1不等于++i，在Python中，++i前边的加号仅表示正，不表示操作...建议56：理解变量的查找机制，即作用域 》局部作用域 》全局作用域 》嵌套作用域 》内置作用域 建议57：为什么需要self参数 建议58：理解MRO（方法解析顺序）与多继承 建议59：理解描述符机制
如果你住在一栋楼的10层，你会选择走楼梯还是乘电梯。 这两种选择的目的都是一样的：在漫长的一天工作之后，你想回到你的公寓。...这样，你就有更多的时间去做其他事。 使用对数的好处的例子 使用对数也是一样的：你需要找到使损失函数最小的参数，这是你在机器学习中试图解决的主要问题之一。 ? 假设你的函数如下： ?...在我们的表达式中，我们会有以下的内容： ? 正如你看到的，它很混乱，对吧？ 此外，也很乏味 同一函数的对数函数的一阶导数要简单得多： ? 二阶导数也很简单： ?...一个数学证明 我们来证明一个使函数最小化的参数等于这个函数的对数函数的最小化的参数。 ?...一句话总结：一个函数和该函数的对数函数有一个共同之处，就是最小化的参数是相同的，对数求导要简单很多，会加快我们的计算速度。 deephub翻译组：gkkkkkk DeepHub
但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念，帮助你彻底地理解它。...为什么机器学习中图像卷积有用 图像中可能含有很多我们不关心的噪音。一个好例子是我和Jannek Thomas在Burda Bootcamp做的项目。...我的同事Jannek Thomas通过索贝尔边缘检测滤波器（与上上一幅图类似）去掉了图像中除了边缘之外的所有信息——这也是为什么卷积应用经常被称作滤波而卷积核经常被称作滤波器（更准确的定义在下面）的原因...第二部分：高级概念 我们现在对卷积有了一个良好的初步认识，也知道了卷积神经网络在干什么、为什么它如此强大。现在让我们深入了解一下卷积运算中到底发生了什么。...总结 这篇博客中我们知道了卷积是什么、为什么在深度学习中这么有用。图片区块的解释很容易理解和计算，但有其理论局限性。我们通过学习傅里叶变换知道傅里叶变换后的时域上有很多关于物体朝向的信息。
为什么老程序员编程速度快，Bug数量少？ 之前看到一位程序员讲到：2个月前公司有一个35+的老程序员入职，和项目主管一个年纪，但是还是干技术，基本没话，就是干自己的。...我想说的是,老程序员不是APM比你高,也不是思维比你快(纯指反应速度)... 只是经验比你多...基本不埋雷而已......这很大程度取决了你的代码速度。 其实呢，归结起来可以用一句话概括“用正确的方法做正确的事”。 除了这些，还有就是学习心态。。。...那么Java中那些东西是我们Android中比较相关的稍微比较难的Java基础几乎是一个门槛，像泛型丶多线程丶反射丶JVM丶JavaIO丶注解丶序列化等等 ?...在我学习的过程中，最开始是在网上找了很多资料，毕竟这些资料是我们开始最快速的学习方法，这里我放上我这些年在网上收集到的资料，然后再以我的工作经验给大家总结一下，让你们少走些弯路，提取一些目前互联网公司最主流的
07.17-Product-Manager-1068x656_副本.jpg 在物联网领域创造良好的用户体验是困难的。现在有更多的技术层，更多的用户需要取悦，更多的团队需要协调。...随着物联网技术的不断发展，并渗透到所有行业，物联网产品团队面临的最大挑战之一是如何在整个物联网技术堆栈中提供一致的用户体验。 那么，为什么创造物联网体验比创造传统的云或移动体验更复杂呢?...Framework-UX_副本.png 为什么在物联网中创造一致的用户体验很困难 大多数进入物联网领域的产品经理通常都有管理硬件或软件产品的经验。...让我们看几个真实世界的例子来展示交付一个内聚物联网体验的复杂性: 示例A：消费物联网产品中的用户体验挑战 想象一个智能恒温器。...在这个商用太阳能电池板产品中，您不仅有多个软件和硬件接口，还需要取悦四个用户:技术人员、设备经理、开发人员和系统集成商。 那么，如何确保整个产品的体验一致性呢?
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？...与 C、C++、C# 或 Python 相比，Java 的速度如何？答案很大程度上依赖于你需要运行的应用种类。...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？...好的GIT优化器能找到应用程序中执行最多的部分，称为“热点”。然后对那些字节码进行优化，将它们替换成效率更高的代码。 这就是说，如果你的应用程序会反复做某件事情，那么速度就会快很多。...JIT也有缺点：首先就是启动速度。CPython的启动速度已经比较慢了，而PyPy的启动速度要比CPython慢两到三倍。Java虚拟机的启动速度也是出了名的慢。.
Linux中的HugePage对数据库服务来说为什么如此重要：以PG为例 用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。...透明HugePage(THP)已禁用，此处不过多解释为什么将THP用于数据库服务器不是一个好主意。 为持有相对持久的连接，使用pgBouncer进行80个连接。...在使用行规内存页池时，消耗量从非常低的值开始。但它一直在稳步增长。“可用”内存以更快的速度耗尽。 最后他开始使用swap。...这里应该可以解释为什么Checkpointer, Background worker,甚至 Postmaster进程成为OOM Killer的目标。正如上面看到的，他们承担这共享内存的最大责任。...使用HugePages的其他间接好处： 1) HugePages永远不会被换掉。当PG共享缓冲区在HugePages中时，它可以产生更一致和可预测的性能。将在另一篇文章中讨论。
最近在StackOverflow上看到了一个问题，为什么Python中的None is None is None返回True，看到大家的讨论后对Python中的比较运算有了更深的认识。...就像(1 < 2) < 3在Python中虽然是True但事实上比较的是True < 3， 而True在比较运算中是当作1看待的。...Python中连续进行比较运算的底层实现 上一节提到了(3 > 2) > 1在Python中是False，但是懂一点Python的人都知道3 > 2 > 1在Python中是合法的并且返回True，我们可以看一下这一个表达式在...Python字节码中是如何进行处理的。...结语 Python中是有一些自己独有的语法特性，底层的机理却不是多么的“黑魔法”。希望这篇文章可以给大家一些帮助和启发。 最后祝大家享受生活，享受代码。
在我们的代码中具有回调功能所需的元素是： 将被调用的函数(回调函数) 将用于访问回调函数的函数指针 将调用回调函数的函数("调用函数") 接下来介绍使用回调函数的简单流程。...在我们的例子中，地址应该是回调函数的地址。...有两种不同的函数用于处理接收到的字节事件。在初始化函数中，函数指针被分配了应该使用的函数的地址用于处理事件。这是注册回调函数的操作。...它是使用数据类型元素的数组实现的。数据类型是具有成员和成员的结构。用于为寄存器中的每个回调函数分配一个标识(唯一编号)。函数指针被分配与唯一关联的回调函数的地址。...，但是通过将它们添加到我们的工具库中，它们可以使我们的代码更高效且更易于维护。
而更为心寒的是，这些评论居然大多来自 Python 的核心成员，我对他们失望至极！你能谈谈 PEP 572 提案的好处以及它为什么如此充满争议吗？...该特性将包含在哪个版本的 Python 中？van Rossum：它将出现在 Python 3.8 中。Python 3.8 将于一年半后发布。...此前我们曾发文探讨过为何 Python 的速度如此之慢，在这一更新版本中，Python 3 启动慢的问题将会是 CPython 核心团队主要解决的问题之一。会有一个新的 BDFL 吗？...而更为心寒的是，这些评论居然大多来自 Python 的核心成员，我对他们失望至极！ 你能谈谈 PEP 572 提案的好处以及它为什么如此充满争议吗？...此前我们曾发文探讨过为何 Python 的速度如此之慢，在这一更新版本中，Python 3 启动慢的问题将会是 CPython 核心团队主要解决的问题之一。 会有一个新的 BDFL 吗？
我的回答是，你做不好这些只是因为你没有养成一个良好的编程习惯 我为什么写这么多开源框架，还长期保持维护？...写业务时无法注意到的细节 在写业务代码时，即使项目时间充裕，你也会忽略掉很多细节，而这些细节正是影响你进步速度的关键，但你自己却很难察觉，在不知不觉间就对你的进阶之路造成了很大的影响 所以你的进步速度非常之慢...因为你上面的编码方式，所养成的不好的编程习惯，会让你本能的不注重代码的耦合性、灵活性、可扩展性 所以即使你天天敲代码，你的进步也如此之慢，因为你平时就缺乏架构设计、代码设计的锻炼，日积月累，你也只是搬砖的速度比之前更快一点而已...写开源框架时给你带来的改变 这个时候如果有一个好的 leader 能每天 review 你的代码，还时常提醒你这些问题，只要你慢慢改成，并养成习惯，那你的进阶之路也会十分顺畅 但如此好的 leader...这就好比你有成百上千个好 leader 每天 review 你的代码，并指出你的问题，给予更好的建议，而且这些 leader 中绝对藏龙卧虎，这样日积月累下去，你怎能不成长？
今天是Python专题的第26篇文章，我们来聊聊Python当中的协程。 我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。...对于Python来说，本身就有着一个GIL这个巨大的先天问题。GIL是Python的全局锁，在它的限制下一个Python进程同一时间只能同时执行一个线程，即使是在多核心的机器当中。...这就大大影响了Python的性能，尤其是在CPU密集型的工作上。所以为了提升Python的性能，很多开发者想出了使用多进程+协程的方式。...生成器（generator) 生成器我们也在之前的文章当中介绍过，为什么我们介绍协程需要用到生成器呢，是因为Python的协程底层就是通过生成器来实现的。...输出的0，1，2很好理解，就是通过next(g)返回的，这个也是生成器的标准用法。奇怪的是为什么val=None呢？val不应该等于n么？
while的代码test1.py： i = 0 while i < 10000000: i += 1 for-loop的代码test2.py： for n in range(0,10000000):...pass time python test1.py 或者test2.py，得到第一个的时间大概是0m1.189s；第二个的时间是0m0.514s。...while循环的时间大概是for-range的两倍。 其实如果对python字节码的反汇编可以看到两者所做的操作数量是不一样的，while要多于for-loop。...另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。...参考：https://stackoverflow.com/questions/869229/why-is-looping-over-range-in-python-faster-than-using-a-while-loop
IP的的出现让我们很多的营销工作做得更便利，对于爬虫工作者来说更是让数据爬取的工作效率大幅度提升。但是我们也会遇到在使用了代理IP后出现了延迟高不稳定的情况。这是为什么呢？下面就来说一说。...1、你使用的这个代理ip池的服务器使用的人数较多，或者在使用高峰期，超过了服务器的承载能力，就会延迟较高影响了用户的正常使用； 2、客户端网络不佳，自行的网络环境问题，稍微有点波动，就会导致延迟升高。...3、要访问的目标网站不稳定，比如那种反扒很严的网站或跨国网站； 4、代理IP服务器网络环境不佳，比如不是BGP链路，无法为用户提供稳定的速度； 以上这些原因都可能会导致代理ip的延迟很高，在实际项目使用过程中午我们需要先经过严格的测试对比...，严格选择优质的代理IP。...经过多年爬虫经验，使用的代理很多，但是从代理使用的速度，延迟，稳定性，IP池大小，售后服务等综合来看，真正做的好没有几家，我们长期使用的有亿牛云和阿布云，这2家都是业务口碑最好的。
Python从呈现到现在也快三十年，为什么最近才火起来？在探究Python火起来原因之前，不妨先去了解一下Python为什么之前不火？...Python的火爆 在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python逐步得到越来越多的亲睐。...（一）Python 的通用性 Python 的通用性，使它符合各种开发需求，为开发人员提供了许多选择：Python 可用于体系操作，Web 开发，服务器管理东西，部署脚本，科学建模等数之不尽的地方。...在开发者的范畴，Google持续贡献了大量的文档和支持东西，并一直在为Python免费做广告 （四）.大数据的兴起和发展 大数据的兴起和发展有力的助推Python的发展，而且Python被成功的运用到人工智能...、机器学习等各种高科技中。
所以我们想，让我们把 Python 语法、语义和库合并到一个从头开始构建的新系统中。”Ariya Shajii Codon 的新论文的主要作者。...为了让 Python 变得更快，人们付出了很多努力，研究小组说，这种方法通常采用“自上向下的方法”，即采用普通的 Python 实现，并结合各种优化或“即时”编译技术（一种在执行过程中编译对性能至关重要的代码片段的方法...例如，一些可以是整数，一些可以是字符串，还有一些可以是浮点数ーー这是常规 Python 不会去做的。在普通的 Python 中，在运行程序时必须处理所有这些信息，这是使其运行速度如此之慢的因素之一。...Codon 的方法是生成一个可执行文件——让其以 C 或 C + + 的速度运行，甚至一旦应用了特定于领域的优化，运行速度甚至更快。...具体来说，他们采用了大约10个用 Python 编写的常用基因组学应用程序，并使用 Codon 编译它们，实现了比原始手工优化实现快5到10倍的速度。
现年 62 岁的 van Rossum 是一名 Dropbox 的首席工程师，近日他接受了外媒 InfoWorld 的采访。 ? 你为什么辞去 BDFL 职务？...作为 Python 社区的主要负责人，我需要一遍又一遍地去教社区的其他成员如何开展工作，同时需要一遍又一遍地向 Python 新人解释 Python 的语言哲学，这样超负荷的工作让我的健康状况更为恶化。...而更为心寒的是，这些评论居然大多来自 Python 的核心成员，我对他们失望至极！ ? 你能谈谈 PEP 572 提案的好处以及它为什么如此充满争议吗？...该特性将包含在哪个版本的 Python 中？ van Rossum：它将出现在 Python 3.8 中。 Python 3.8 将于一年半后发布。...此前我们曾发文探讨过为何 Python 的速度如此之慢，在这一更新版本中，Python 3 启动慢的问题将会是 CPython 核心团队主要解决的问题之一。 ? 会有一个新的 BDFL 吗？
知乎问题：为什么 Python 程序中很少看到驼峰式的命名方式？...Python 变量命名习惯一般遵守蛇形命名法（snake case）： 一般变量命名，book_id、book_store_count； 类名首字符为大写，如 Python 内置模块 collections.abc...中的 Iterable 类、我们自定义的 Book 类等； 类方法名：get_store_count()； 其他特殊变量，会全部大写，M_PI、MAX_VEHICLE_SPEED。...每个单词的第一个字母都大写。 int MyAge; char MyName[10]; float ManHeight;
，存在一个子表达式无法匹配的内容，例如 (a|a)+$ 那么为什么这些重复会导致匹配速度如此之慢呢？...而 DFA 更容易理解，因为它是典型的空间换时间。 NFA 图片 为什么主流编程语言这么慢？...说来有趣，Thompson NFA 构造法应该是编译原理的基础概念，DFA 方法从概念上也是比较简单，为什么当前的主流语言没有采用，反而采用了一个带有回溯的、效果远逊的版本？...以 Python 举例，我们也找到了一些替换库： pyre2 pip install pyre2 来自 Google re2 模块的 Python 封装 pyre2，使用了 DFA 的构造方式。...可以替换原生 re 模块，大多数场景都可以得到速度的稳步提升，不存在性能陷阱。 但对于 DFA 模拟来说，都是自古华山一条道，比如 (?
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