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Python在生物信息学的应用:你的程序运行得更快

程序运行太慢,想要提速,但不使用复杂的技术 C 扩展或 JIT 编译器。 解决方案 程序优化的第一准则是“不要优化”,第二准则是“不要优化那些不重要的部分”。...基于这两个原则,如果你的程序运行得很慢,你得先找出影响性能的问题所在。 多数时候我们发现程序把大量的时间花在几个热点位置,比如处理数据的内层循环。...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,如果想程序运行得更快,可以将脚本的语句放入函数即可: # somescript.py import sys import csv def main(filename): with...确保你程序正确的运行通常比它运行更快要更重要一些(至少开始是这样的)。

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Python学习(一):概述

系统编程的应用 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。...系统的应用 Python已经成为,维人员必备语言,尤其是在Linux维方面,基本上是自动化维。...与其他主要的语言C++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。 可扩展性和可嵌入性。...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。...不过大部分应用的运行速度取决于多种因素,例如:网络请求时间,数据库查询时间等 第二个缺点就是代码不能加密。

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初学者最好的Python书籍列表

Python入门书籍 Python语言及其应用 作者Bill Lubanovic带你从基础到更深入以及用各种主题来领略Python,混合了食谱形式代码来解释Python3的概念。...本书还展示了如何在商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用,使用各种Python工具和开源代码包。...Python编程:从入门到实践 本书详细介绍Python编程,编写程序,解决问题,代码运行得更快。如果你认真考虑深入编程,本书将加快你的速度并你快速编写真正的程序。...Python基础教程(第二版) 本书更新以反映最新的Python编程范式,和Python3.0几个最重要的功能,也覆盖了高级主题,扩展Python和打包/发布Python应用程序。...Python编程快速上手 繁琐工作自动化 如果你曾经花了几个小时,重命名文件或更新成百上千个电子表格单元格,会知道这些工作多么乏味。

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并发编程初探

并发编程的挑战 并发编程的目的是为了程序运行得更快,但是,并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。...在进行并发编程时,如果希望通过多线程执行任务程序运行得更快,会面临许多挑战,比如上下文切换的问题、死锁的问题,以及受限于硬件和软件的资源限制问题,本章会介绍几种并发编程的挑战以及解决方案。...1 上下文切换 我们都知道,即使是单核处理器也支持多线程执行代码,CPU通过时间片(一般是数十ms)分配算法来给每个线程分配CPU时间多线程机制得以实现。...举个栗子,当线程A执行到某一步时,此时CPU将时间让给了线程B进行执行,那么在切换前,系统会保存此时线程A所执行任务的状态,那么当下一次切换回线程A继续执行时,就可以再加载这个任务的状态,并继续执行下去...3.4 在资源限制情况下进行并发编程 如何在资源限制的情况下,程序执行得更快呢?方法就是,根据不同的资源限制调整程序的并发度,比如下载文件程序依赖于两个资源——带宽和硬盘读写速度。

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怎么提高苹果电脑系统运行速度?CleanMyMac X2023

请记住,更新操作系统需要时间。为了避免挫折,选择一个合适的时间来更新,最好是在你可以Mac不受阻碍地工作的时候:也许就在睡觉前或者你出去的时候。...当然,它们看起来很漂亮,但是当你的系统陷入停顿时,谁会在乎呢?肯定不是当时用Mac的人。因此,尝试关闭一些最糟糕的违规者,Mac运行得更快。...使用Mac清理工具来清除垃圾并获得更快的MacMac会创建大量垃圾文件,缓存和日志,虽然它们开始很小,但随着时间的推移,它们会占用你宝贵的空间。...如何在Mac上停用通知: 打开您的系统偏好设置 点击通知和焦点浏览列表并选择一个应用程序。关闭右边菜单的“允许通知”。你的硬件是旧的我们终于到了硬件部分。...zoneid=49983这就是如何提高Mac的速度如果您的Mac运行缓慢,这些解决方案应该会立即您的Mac运行得更快。它甚至会你感觉像是买了一台新的苹果电脑,却没有高额的账单。

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操作系统的任务调度 & CPU 内存缓存一致性问题

处理器调度(multiprocessor scheduling) 作系统应该如何在多 CPU上调度工作?会遇到什么新问题?...计算机中有一种硬件设备叫时钟,用来程序按照一定的时间间隔执行特定的逻辑。时钟会产生时钟中断。而多任务操作系统把自己的中断服务处理程序注册到了时钟中断上,这样每隔一定间隔。...缓存一致性(cache coherence)问题 在单CPU系统,存在多级的硬件缓存(hardware cache),一般来说会处理器更快地执行程序。...通过将频繁访问的数据放在缓存系统似乎拥有又大又快的内存。 举个例子,假设一个程序需要从内存中加载指令并读取一个值,系统只有一个CPU,拥有较小的缓存(64KB)和较大的内存。...由于这两种局部性存在于大多数的程序,硬件系统可以很好地预测哪些数据可以放入缓存,从而运行得很好。 有趣的部分来了:如果系统有多个处理器,并共享同一个内存,如图所示,会怎样呢? ?

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2023 年要学习的 10 大 DevOps 技能

2023 年要学习的 10 大 DevOps 技能 DevOps 是两个不同领域的混合体,即开发和维。这提高了更快地发布软件应用程序的能力,与传统软件开发方法相比,具有快节奏的改进和演变。...这有效地节省了本应花费在整个项目集成上的时间。在此之后,持续交付使代码准备好部署,只需最少的人工干预。 4....其中一些语言包括 Python、Golang、Ruby、JavaScript、Perl、Java、Bash、PHP 等。这些是执行自动化所需的最合适的语言。...7.工具知识 了解 DevOps 的工具非常重要,因为工具可以您轻松完成所需的任务。...9.容器命令 容器镜像是一个独立的、轻量级的单元,它打包软件代码,使软件应用程序运行得更快、更可靠,因为它是同一环境存在的其他容器所独有的。

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6大技巧,Python编程健步如飞!

有人跟我抱怨说python太慢了,然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他,结果他惊呆了,你也想知道这个秘诀吗?...优化算法时间 法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。...当使用Python的时候,你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而,开发者经常漏掉的一个方法是:避免在一个循环中使用点操作。...例如,考虑下面的代码: 每一次你调用方法str.upper,Python都会求该方法的值。然而,如果你用一个变量代替求得的值,值就变成了已知的,Python就可以更快地执行任务。...函数选择 在循环的时候使用xrange而不是range;使用xrange可以节省大量的系统内存,因为xrange()在序列每次调用只产生一个整数元素。

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凭什么 PyPy 为什么能让 Python 原地起飞,速度比 C 还快?

Python 之父 Guido van Rossum曾经说过:如果想代码运行得更快,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。...Python 是能够实现这一目标的出色语言,它能够人们专注于想法本身,而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。 但是,Python 有一个致命的缺点:速度比 C、C ++ 等语言慢很多。...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 Python 代码运行得比 C 还快。...运行时间 Python vs PyPy 这不是学术意义上的评估,但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比,PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。...这也就是为什么PyPy可以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 ?

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PyPy为什么能让Python比C还快?一文了解内在机制

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。Python 是能够实现这一目标的出色语言,它能够人们专注于想法本身,而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。...通常来说,人们还要再进行一步工作:将 Python 代码手动转换为 C 语言的代码。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。...它能够 Python 代码运行得比 C 还快。...运行结果如下: 运行时间 Python vs PyPy 这不是学术意义上的评估,但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比,PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。

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深入剖析PyPy,解锁Python比C还快的秘诀

来源丨网络 「如果想代码运行得更快,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。...Python 是能够实现这一目标的出色语言,它能够人们专注于想法本身,而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。 但是,Python 有一个致命的缺点:速度比 C、C ++ 等语言慢很多。...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 Python 代码运行得比 C 还快。...运行结果如下: 运行时间 Python vs PyPy 这不是学术意义上的评估,但该结果是令人惊叹的。与大约需要 10 秒钟的默认 Python 解释器相比,PyPy 仅用 0.22 秒就完成了执行。...与将源代码转换为机器码相比,解释的过程源代码是保持不变的。每次运行程序时,解释器都会逐行查看代码并运行。例如,每个 Web 浏览器都内置了 JavaScript 解释器。

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Python的历史与优缺点整理

在最早的版本Python已经提供了对“类”,“函数”,“异常处理”等构造块的支持,同时提供了“列表”和“字典”等核心数据类型,同时支持以模块为基础的拓展系统。...2008年12月3日:Python 3.0发布,它并不完全兼容之前的Python代码,不过因为目前还有不少公司在项目和维中使用Python 2.x版本,所以Python 3.x的很多新特性后来也被移植到...Python 2.6/2.7版本。...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程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。...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。

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你的Python提速30%!(下)

编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾: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(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。...如果只将整个代码放在一个文件而不将其放在函数,则会因为全局变量而慢得多。因此,只需将整个代码包装在main函数并调用一次,就可以加快代码的速度,如下所示: def main(): ......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?...原文链接: https://towardsdatascience.com/making-python-programs-blazingly-fast-c1cd79bd1b32

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比pandas更快的库

标签:Python,Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢,并且希望程序运行得更快?当然,有一些使用pandas的最佳实践(矢量化等)。...本文讨论的内容将代码运行得更快,甚至超过采用最佳实践。 我们需要使用其他数据处理库,以使程序运行得更快。不用担心,这些库都具有与pandas类似的语法,因此学习如何使用也非常容易。...然而,默认情况下,所有Python代码都在单个CPU线程上运行,这使得pandas运行慢。...三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库: 1.polars:一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...从对更大数据集的测试,还可以看到,在大多数测试,polars的性能始终优于所有其他库。其中一些亮点包括: 1.读取csv文件时比pandas快约17倍。

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python学习一

, 典型WEB框架有Django 科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas 系统维: 维人员必备语言 金融:...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。...这被称作Python的"功能齐全"理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,wxPython、Twisted和Python图像库等等。...而perl和awk就无此限制,可以较为方便的在shell下完成简单程序,不需要Python一样,必须将程序写入一个.py文件。 独特的语法。...变量名为Path 的一行,双击】 --> 【Python安装目录追加到变值值,用 ;分割】 :原来的值; C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs

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如何使 Python 程序快如闪电?这里有妙招

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。...这里的区别在于 perf_counter 返回绝对值,其中包括 Python 程序进程未运行的时间,因此它可能会受到机器负载的影响。...另一方面,process_time 只返回用户时间(不包括系统时间),这只是进程的时间程序跑得更快 现在,有趣的是。让我们你的 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(树或链列表)相比。这主要是因为内置代码是用 C 语言实现的,在用 Python 编写代码时,我们在速度上无法与之相比。...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?

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Python基础-初识Python

Ansible 系统维: 维人员必备语言 图形GUI: PyQT, WxPython,TkInte WEB开发: 众多大型网站均为Python开发,Youtube,典型WEB框架有Django 科学运算...3.2、Python解释型 打个比方:如果你打算预读一本外文书,而你不知道这么外语,那么你可以找一名翻译,给他足够的时间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。...这个过程就编译,或者你也立刻这名翻译辅助你阅读,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。 ...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。...,切记前面有分号)  右键计算机-->属性-->高级系统设置-->环境变量-->找到变量名为Path的一行双击-->Python安装目录追加到变量值

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【详解】TiDB 2.0 GA is here !

TiDB 整套系统的复杂性比较高,维及使用的难度要大于单机数据库,所以我们希望能提供尽可能方便的方案帮助用户使用 TiDB。...围绕上面三点原则,我们做了大量的改进,一些是对外可见( OLAP 性能的显著提升、监控项的大量增加以及维工具的各项优化),还有更多的改进是隐藏在数据库背后,默默的提升整个数据库的稳定性以及正确性。...从 TPC-H 的对比结果https://github.com/pingcap/docs-cn/blob/master/benchmark/tpch.md 来看,所有的 Query 在 2.0 中都运行得更快...[tpch.png] 易用性和可运维性 为了 TiDB 更容易被安装和使用,监控、维、工具方面我们也做了诸多优化。...在监控方面,增加了过百个监控项,同时通过 HTTP 接口、SQL 语句等方式暴露出一些运行时信息,用于系统调优或者是定位系统存在的问题。

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3.4 事故障处理(3)故障定位

通常大部分可用性故障,要借助维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决,但仍有部分故障,尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。...当前维面临的故障定位问题,主要是: 海量并发下,故障的快速传染,单个服务异常影发了大量异常的出现,如何在大量异常服务判断根因服务。...应用逻辑故障的问题定位与“故障传染”场景类似,如何在大量病态的功能中找到根因功能,并对功能进行降级等恢复是难点。...测试复现与定位问题用什么方法,因为不专业不作说明,以下从维赋能测试复现问题的角度列一下维需要提前准备的支持: 测试能够更快的获得问题描述,问题表现的截图,工单系统的在线流转,或基于chatOps的信息传递都是好的解决方案...感知系统“健康状态”,利用同比、环比的基线比对,利用多维度组合的可视化、即时的信息推送、数据驱动的自动化操作维能够更快、更全面的感知异常 业务为中心。

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代码跑得慢甩锅Python?手把手教你如何给代码提速30%

Medium上一位小哥就详细讲了讲如何python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python的问题,而是代码本身的问题。...他们的区别在于perf_counter返回的绝对值,包括你的Python程序进程未运行时的时间,因此它可能会受到计算机负载的影响。...另一方面,process_time仅返回用户时间(不包括系统时间),这仅是你的过程时间。 加速吧! Python程序运行得更快,这部分会很有趣!...如果仅将整个代码放在一个文件而不将其放入函数,则由于全局变量,它的运行速度会慢得多。...生成器本质上并没有更快,因为它们被允许进行延迟计算,从而节省了内存而不是时间。但是,保存的内存可能会导致你的程序实际运行得更快。这是怎么做到的?

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