高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...缺点： 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。...在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。
高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...Python的缺点: 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。...在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。
首选是网络应用，包括网站、后台服务等等; 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。...系统编程中的应用 Python语言在操作系统的内置接口，被称为Shell工具。Python程序可以搜索文件和目录树、可以运行其他的应有程序或是用进程或线程进行并行处理。...系统运维中的应用 Python已经成为，运维人员必备语言，尤其是在Linux运维方面，基本上是自动化运维。...阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。...如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。
1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。 ...这个过程就编译，或者你也立刻让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句的给你翻译，如果你想往回看某个章节他也的重新给你翻译。 ...当你用Python语言编写程序的时候，你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 2、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）...3、可扩展性 如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。...在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。
Python的这种伪代码实质是它最大的长处之一。它使你能够专心于解决问题而不是去搞明白言语本身。 易学。python虽然是用c言语写的，但是它摈弃了c中十分复杂的指针，简化了python的语法。...在面向进程的言语中，程序是由进程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的言语中，程序是由数据和功用组合而成的对象构建起来的。...如果你需求你的一段要害代码运行得更快或者希望某些算法不揭露，你能够把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中运用它们。...你能够把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。 丰厚的库。Python标准库的确很巨大。python有可定义的第三方库能够运用。...门相对简单的编程语言 ，学起来和其他编程语言要容易多。
如果我们拥有更多的处理器核，或者要打开数十 TB 规模的文件时，我们希望 Pandas 运行得更快。...大多数现有用户可能只是想让 Pandas 运行得更快，并不希望在特定的硬件环境中优化他们的工作流。...在我的案例中，我想在 10KB 和 10TB 的数据上使用相同的 Pandas 脚本，并且希望 Pandas 在处理这两种不同量级的数据时速度一样快（如果我有足够的硬件资源的话）。...我们为现在的 Pandas 用户设计了该系统，旨在帮助他们的程序运行得更快，并且无需大量代码改动就能够进行更好的扩展。这项工作的最终目标就是在云环境中使用 Pandas。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。
会想，我是不是招一个人或者招两个人？其实没有必要，你可以放眼整个公司看一看，有没有共用的平台或者资源给你使用，这样更快，更便利的让你搭建平台。...它会生成父子进程去处理任务。 ? 构建中的坎坷和思考——2.0 版架构设计 我刚才说的为什么任务是可以无限地增加，前提是在机器可以承载的情况下无限增加。...我看有些公司会起很多很多模块去处理，用这种技巧的话，就可以让任务的执行脱离整个任务系统。 这么做还有什么好处呢？在做升级或者整个系统挂了的时候：我们直接升级好了，系统挂了也没事，任务还是不受影响。...，你正常情况下按我的标准、按我的流程去走，你万一涉及到特殊情况的话，你也可以在各个分组件的管理里把你想做的事情做完。...所以说，DBA在应对RD的时候很苦恼，我们做自动化运维开发在应对DBA的时候，也很苦恼，用这种方式就可以满足他们了。 ?
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。...我基本上不会向你展示一些能够神奇地解决性能问题的技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略，当你使用这些策略时，它们可以对性能产生巨大的影响，在某些情况下甚至可以提高 30% 的速度。...使用局部变量 这与在每个范围内查找变量的速度有关。我编写每个作用域，因为它不仅仅和局部变量和全局变量的使用有关。...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？
高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...再看缺点： 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。...在Linux上为pthread，在Windows上为Win thread，完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程，以及多条用户程序的执行线程。
，大大降低开发周期，避免重复造轮子； 高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你 的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行； 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来，比如你用C运一个程序花了...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的； 代码不能加密，因为PYTHON是解释性语言，它的源码都是以名文形式存放的...，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用Python来去实现； 线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global
PYTHON和SHELL有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。...，一个业务上线了，导致CPU使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？...另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用SHELL写脚本FOR循环？呵呵，歇了吧，SHELL也就适合简单的系统管理工作。...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...动不动就说PYTHON是个脚本语言，自己看看就不会了，说这话的只可能有两种人，一种是高手，一种是SB，对于高手来讲，他肯定已经会其它语言，PYTHON在这种情况下，自学当然就很容易学会，几年前我刚接触PYTHON
1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。...高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...再看缺点： 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。...高级语言————当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性————如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...再看缺点： 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
使用依赖注入 依赖注入（或控制反转）是一种设计模式，用于描述如何从对象外部建立对象间的关系。显然，只有在使用面向对象语言时才能用上它。...这种技术不但是构建灵活的模块化软件的很好的方法，而且它还能让测试变得很容易，只需要测试必要的类，那些依赖包就不再是包袱了。 避免使用数据库 首先，这种测试运行得非常慢。...更复杂、运行得更慢的组件测试应该是验收测试的一部分，而不应该属于提交阶段。 使用测试替身 理想的单元测试集中在很小且紧密相关的代码组件上，典型的就是单个类或一小组极其相关的类。...最少化测试中的状态 理想情况下，单元测试应聚焦于断言系统的行为。 设法让测试中的这种对状态的依赖最小化。你可能无法从根本上消除它，但为了运行测试，持续关注“如何降低要构造的测试环境的复杂性”是合理的。...提交阶段提供反馈的价值在于，对它的投入可以让系统高效且更快地工作。
以下是我自己最常用的 11 款 Kubernetes 工具，我将它们进行了分类：哪些是可以帮助我运行 Kubernetes 的工具，哪些是测试 Kubernetes 的工具，以及哪些是可以让我在 IDE...Helm 仍然是可重复部署的标准 虽然我们都编写过一两个一次性脚本来将一些配置部署到 Kubernetes 中，但实际上管理可重复部署的方法是使用 Helm。...现在我只能选择了。我可以对 Docker 守护进程和工具链中的服务进行故障排除，或者我可以使用一些不会遇到相同问题的服务。我更喜欢后者。...在这种情况下，我强烈建议你删除dockerCLI 并将alias docker = podman添加到你的 shell 配置文件中。...4总结 有很多不可思议的工具可以帮助 Kubernetes 开发和运维人员来驾驭这种新的容器编排范式。
，大大降低开发周期，避免重复造轮子 3：高级语言--当你用python语言编写程序的时候，你无需考虑如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节 4：可移植性--由于它的开源本质，python已经被移植在许多平台上...（经过改动使它功能工作在不同平台上），如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 5：可扩展性--如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开...的运行速度相比C语言确实慢很多，跟Java相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的，必须借助测试工具才能体现出来...左右，哈哈，其实在大多数情况下python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议用C去实现的 2：代码不能加密，因为python是解释型语言，...它的源码是以明文形式存放的，不过我不认为这算是一个缺点，如果你的项目要求源代码必须是加密的，那你一开始就不应该用python去实现 3：线程不能利用多CPU问题，这是python被人说的最多的一个缺点，
当编写这些类型的程序时，你永远不会被底层系统和工具屏蔽，甚至关于CPU缓存如何工作的细节。最后，如果你非常小心，你创作的东西在特定的情况下起作用，但它在其他情况下不起作用。...这是使定义并发性如此具有挑战性的问题之一，因为技术之间的差别很大 性能技术：并发的关键点在于让你的程序运行得更快。...如果你只有一个处理器，那么任务切换的成本也由该处理器承担，将并发技术应用于你的系统会使它运行得更慢。 这可能会让你决定，在单个处理器的情况下，编写并发代码没有意义。...然而，有些情况下，并发模型会产生更简单的代码，实际上值得让它运行得更慢以实现。 在克隆体敲门等待的情况下，即使单处理器系统也能从并发中受益，因为它可以从等待（阻塞）的任务切换到准备好的任务。...如果有一种方法可以在更快的机器上运行你的程序，或者如果你可以对其进行分析并发现瓶颈并在该位置交换更快的算法，那么请执行此操作。只有在显然没有其他选择时才开始使用并发。
运维人员需不需要学开发？需不需要学Python？PythonN和Shell有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲。...，一个业务上线了，导致CPU使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？...另外，大一点的公司，服务器都上几百，上千，甚至数万台，这种情况下怎样做自动化运维？用Shell写脚本for循环？呵呵，歇了吧，Shell也就适合简单的系统管理工作。...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...动不动就说Python是个脚本语言，自己看看就不会了，说这话的只可能有两种人，一种是高手，一种是SB，对于高手来讲，他肯定已经会其它语言，Python在这种情况下，自学当然就很容易学会，几年前我刚接触Python
打个比方：假如你打算阅读一本外文书，而你不知道这门外语，那么你可以找一名翻译，给他足够的时间让他从头到尾把整本书翻译好，然后把书的母语版交给你阅读；或者，你也立刻让这名翻译辅助你阅读，让他一句一句给你翻译...高级语言---当你用Python语言编写程序的时候，你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...如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行 可扩展性---如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用...Python的缺点： 速度慢，Python 的运行速度相比C语言确实慢很多，跟JAVA相比也要慢一些，因此这也是很多所谓的大牛不屑于使用Python的主要原因，但其实这里所指的运行速度慢在大多数情况下用户是无法直接感知到的...其实在大多数情况下Python已经完全可以满足你对程序速度的要求，除非你要写对速度要求极高的搜索引擎等，这种情况下，当然还是建议你用C去实现的。
Python 系统资源信息获取的工具，你用过没？ 真正的烤面筋 可带劲啦！~~~ 让你吃到真正的实惠！ 不一样的滋味！！！...psutil 可以说是系统管理老大哥或者运维小伙不可或缺的必备模块。 psutil 的安装 我们可以一边翻阅 psutil 的官方文档，一边编写代码，这样就能够更快的学习。...在这种情况下，建议0.1在调用之间至少调用此函数的准确性。当percpu是True返回表示利用率的浮点数列表，以每个CPU的百分比表示。...可用：可以在没有系统进入交换的情况下立即提供给进程的内存。这是通过根据平台对不同的内存值求和来计算的，并且它应该用于以跨平台方式监视实际内存使用情况。...p.info['name']] [{'name': 'python3.6', 'pid': 1447}] >>> pid 1447 的这个进程，正好是我在控制台中演示代码时，启动的 Python
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