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。
相关 Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
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）。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
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。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
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。
笔者最近参与了一个项目，其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython，所以这次属于在实践中学习新知识。
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。
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。
粉丝朋友们，不知道大家看故事看腻了没（要是没腻可一定留言告诉我^_^），今天这篇文章换换口味，正经的来写写技术文。言归正传，咱们开始吧！
---- 概述 GIL（Global Interpreter Lock）是什么东东？为什么当一些Pythoners在开发一些多线程操作的时候，都会有些很多疑问？多线程真的很糟糕吗？我该如何实现多线程并发操作？今天博主带你详细的介绍一下GIL。 GIL原理 由于Python是动态解释性语言，即解释运行。运行Python代码时都会通过Python解释器解释执行，Python官方默认的解释器是Cython,当然你也可以选择自己的Python解释器(PyPy,JPython),其中JPython就没有GIL
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现，用 C/C++来编写能够减小不必要的开销，带来显著的加速。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互，以及编译Python扩展和创建Python模块。
以 tensorflow、pytorch 等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了 python 这门曾经以爬虫见长（python 粉别生气）的编程语言在 TIOBE 编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于 Java 和 C，将 C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。
多年以来由于全局解释器锁(GIL)的存在，导致 Python 生态一直就没有真正的多线程，也就是说所有线程都运行在同一个核心上，不管你的 CPU 物理上有多少个核心它只用一个。那场面真的是一核有难 8 核围观。
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。
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言（基于Pyrex）的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是，它能将python代码翻译为C代码，然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
使用python时，你是不是需要性能优化？今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数，记得收藏哟！
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使用python时，你是不是需要性能优化？今天C君给大家带来python性能优化的20条招数，建议收藏~
来源：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少 Python 所需的内存。
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？
目前AI算法开发特别是训练基本都以Python为主，主流的AI计算框架如TensorFlow、PyTorch等都提供了丰富的Python接口。有句话说得好，人生苦短，我用Python。但由于Python属于动态语言，解释执行并缺少成熟的JIT方案，计算密集型场景多核并发受限等原因，很难直接满足较高性能要求的实时Serving需求。在一些对性能要求高的场景下，还是需要使用C/C++来解决。但是如果要求算法同学全部使用C++来开发线上推理服务，成本又非常高，导致开发效率和资源浪费。因此，如果有轻便的方法能将Python和部分C++编写的核心代码结合起来，就能达到既保证开发效率又保证服务性能的效果。本文主要介绍pybind11在腾讯广告多媒体AI Python算法的加速实践，以及过程中的一些经验总结。
1.优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 2. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 3. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少Python所需的内存。
上一篇文章讲了Cython的使用流程，没有具体展开讲别的，例子也很简单。今天首先使用一个官方文档上使用Cython的例子，然后抛出几个连续的小demo，看看Cython是如何一步一步加速的。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 文 | 罗奇奇，出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） 在退休又复出加入微软的 Faster CPython 团队后， Python 之父 Guido van Rossum 在 2021 年 Python 语言峰会上放下狠话，称团队将在 Python 3.11 版本中实现至少提速 1 倍的进展。 而在今年的 Python 语言峰会上，Guido 和团队搭档 Mark Shannon 汇报了最新的进展：对比 3.10
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
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。
GIL（global interpreter lock），全局解释器锁，是很多编程语言实现中都具有的特性，由于它的存在，解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
可以使用python的time模块来实现类似于c中的sleep函数作用代码如下：import time def sleep(mytime=‘’): time.sleep(mytime) print call sleepsleep(5)#sleep 5s print ‘sleep end’…
眼下 Python 异常火爆，不论是 DevOps、数据科学、Web 开发还是安全领域，都在用 Python——但是它在速度上却没有任何优势。
前言 整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位置上 void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size
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