如果一个进程是CPU密集型，那么其负载可以被多核同时处理，从而有效提高大多数应用的速度。 当我写这篇文章时，我的Chrome浏览器同时拥有44个线程。...另外，我们要知道Java和C#是强类型语言（变量需要预定义），因此优化器可以对代码做更多的假设。 PyPy使用即时编译器，并且前文也有提到它比CPython更快。...JIT存在一些缺点：其中一个是启动时间。CPython启动时间已经相对较慢，PyPy比CPython还要慢2-3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。...你可以下载Python的DTrace启动文件来测试函数调用、执行时间、CPU时间、系统调用等各种有意思的事情。例如： sudo dtrace -s toolkit/.d -c ‘.....对于有些启动时间相对不重要，并且即时编译器（JIT）可以提高效率的应用，可以考虑使用PyPy。 对于性能优先并且有更多静态变量的代码部分，请考虑使用Cython。
对于如何使用pypy，我有一点使用经验可以聊聊。...=12188, pageins=58) pypy3的内存占用会比python3要高，这个才科学，用内存空间换了运行时间。...当然这个评测并不严谨，实际情况如何，pypy宣称的内存占用较少，我表示怀疑，但是没有证据。...静态类型 python3可以使用类型注解，提高代码可读性。类型确定逻辑上对性能有帮助，每次处理数据的时候，不用再进行类型推断。...，sys.getsizeof无法使用 __slots__ cpython使用的slots，在pypy下失效 使用slots在python对象中，可以减少对象内存占用，提高效率，下面是测试用例: def
1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。 一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...5、关键代码使用外部功能包 使用 C/C++ 或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包 。...比如下面四个功能包：Cython、Pylnlne、PyPy、Pyrex 。...6、在排序时使用键 Python 含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。...10、充分利用多核CPU的优势 因为GIL的存在，Python很难充分利用多核CPU的优势。
在这篇文章中，我将讨论一个工具，用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此找到代码中的不妥之处，然后处理它们。...接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况，重点关注以下几个方面： 1、cProfile 2、line_profiler 3、pprofile 4、vprof...您可以看到脚本中的函数调用如下： 1、第一行：Python文件名，行号和方法名称 2、第二行：代码块占用全部时间的百分比 3、第三行：括号中，方法本身占全部时间的百分比...与cProfile相比，使用CPython时的分析时间要多28倍，而使用PyPy时，分析时间要多10倍，而且细节水平更加细化。 我们也支持PyPy！...结果以图形方式看到，我们可以悬停鼠标或单击每行以获取更多信息。再次，我们看到，重复调用list.append的两个循环花了我们脚本中最多的时间。
换句话说，你需要下载不同版本的PyPy，具体取决于你运行的Python版本。 PyPy的Python 2分支已经存在了很长时间，但到目前为止，python 3版本的速度已经提高了很多。...例如，如果Python函数仅使用一种或两种不同的对象类型，PyPy会生成机器代码来处理这些特定情况。 PyPy的优化是在运行时自动处理，因此你通常不需要调整其性能。...高级用户可能会尝试使用PyPy的命令行选项来为特殊情况生成更快的代码，但这种情况通常很少需要。 PyPy也脱离了CPython处理一些内部函数的方式，但它同时试图保留兼容的行为。...例如PyPy处理垃圾回收的方式与CPython不同。并非所有对象一旦超出范围就立即回收，所以在PyPy下运行的Python程序可能比在CPython下运行时显示占用更大的内存。...由于PyPy执行其优化的方式和Python的固有动态特点，因此无法将生成的JITted代码作为独立二进制文件发出并重新使用它。每次运行都必须编译每个程序。
一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...5、关键代码使用外部功能包 使用 C/C++ 或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包 。...比如下面四个功能包：Cython、Pylnlne、PyPy、Pyrex 。...6、在排序时使用键 Python 含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。...10、充分利用多核CPU的优势 因为GIL的存在，Python很难充分利用多核CPU的优势。
使用TensorFlow、CNTK和MXNet等框架写代码时，必须先定义计算图，这个计算图指定了代码运行的所有操作，随后在框架中进行编译与优化，使它能进行GPU并行处理，运算速度更快，这种范式被称为静态计算图...PyFlux是专门处理时间序列的Python开源库。时间序列是统计学与计量经济学的子域，其目标是描述时间序列行为（主要是关于潜在成分或利息特征），并且预测未来它们如何演化。...在作者最初的基准测试中，它大幅提高了整个操作运行时间，从5天缩减到5分钟。...FlashText的美妙之处在于不论查找多少术语，其运行时间都是一样的，而正则表达式的运行时间则会随着术语数量的增加而线性增加。...PyVips是近期发布的Python版libvips，兼容Python2.7和3.6，还有PyPy。使用pip安装，内嵌式兼容绑定的老版本，无需修改代码。
使用Pipenv，你可以指定所有的依赖关系，通常使用命令添加，删除或更新依赖项。该工具可以生成一个文件，使得你的构建是确定性的，它可以帮助你避免那些难以捉住的BUG。...当然，PyTorch也会自动计算梯度，并且速度非常快，而且是可扩展的。 Caffe2 这听起来可能不太现实，Facebook今年也发布了另一个的DL框架——caffe2。...PyFlux是一个专门为时间序列而开发的 Python开源库。时间序列研究是统计学和计量经济学的一个子领域，目标可以描述时间序列如何表现（以潜在的因素或兴趣的特征来表示），也可以借此预测未来的行为。...但是有时会发生这样的情况：你需要搜索的术语数量是成千上万，然后，正则表达式可能变得非常缓慢。这时FlashText是一个更好的选择，它使整个操作的运行时间大大提高了（从5天到15分钟）。...但是，与其他库相比，libvips速度更快，占用的内存也更少。PyVips是最近发布的用于libvips的Python绑定包，它与Python 2.7-3.6（甚至PyPy）兼容，易于使用pip。
在这一部分中我们首先会关注如何追踪 Python 脚本的 CPU 使用情况，并重点讨论 cProfile、line_profiler、pprofile 和 vprof。...CPU 性能分析（profiling）的意思是通过分析 CPU 执行代码的方式来分析这些代码的性能。也就是说要找到我们代码中的热点（hot spot），然后看我们可以怎么处理它们。...接下来我们会看看你可以如何追踪你的 Python 脚本的 CPU 使用。...和 cProfile 相比，使用 CPython 时分析的时间会多 28 倍，使用 PyPy 时的分析时间会长 10 倍，但具有粒度更大的细节水平。 而且还支持 PyPy 了！...以及如下的代码分析： ? 结果是以图形化的方式展示的，你可以将鼠标悬浮或点击每一行，从而查看更多信息。同样，我们可以看到有两个循环在反复调用 list.append 方法，占用了脚本的大部分时间。
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。...Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。...·您也可以利用某些速度优化器重写现有Python代码，这意味着程序员要花更多精力编写代码，但不需要在运行时加以改变。 如何进行Python性能优化，是本文探讨的主题。...下面是五个方法可以在某些方面提高Python代码的性能和执行效率。 PyPy 在选择CPython的简易替代语言时，PyPy无疑是最佳之选(如Quora就是由它编写而成)。...例如，对于CPU消耗过高的处理，可以通过一些方法来加速Python运行——使 用NumPy、使用多处理器扩展、或借助外部C代码从而避免全局解释器锁(GIL)——Python缓慢的根源。
01 “因为它是GIL” 现代计算机的 CPU 有多个核心，有时甚至有多个处理器。...其他 Python 运行时如何？ PyPy 的 GIL 通常要比 CPython 快三倍以上。...如果你想要享受JIT的好处，并且要处理的任务适合JIT，那就使用PyPy。 03 “因为它是动态类型语言” “静态类型”语言要求必须在变量定义时指定其类型，例如C、C++、Java、C#和Go等。...可以从这里下载DTrace用于Python的文件（https://github.com/paulross/dtrace-py/tree/master/toolkit）用来测量函数调用、执行时间、CPU时间...对于启动时间不重要，而代码可能享受到JIT的好处的应用，可以考虑使用PyPy。 对于代码中性能很重要的部分，如果变量大多是静态类型，可以考虑使用Cython。
感兴趣的朋友可以参考这篇博文，了解 Vite 贡献者们如何让 Vite 4.3 实现速度飞跃（https://sun0day.github.io/blog/vite/why-vite4_3-is-faster.html...（HMR）时间： 这里（https://gist.github.com/sapphi-red/25be97327ee64a3c1dce793444afdf6e）了解关于测试基准的更多信息。...在页面加载完成后，可以使用 vite --profile （之后按 p）以保存开发服务器启动的 CPU 配置文件。您可以在应用程序中将其作为 speedscope 打开以检查性能问题。...在此之前，tsconfck 会使用 *yield 来遍历目标目录，但该生成器的缺点在于需要占用大量内存空间以存储其 Generator 对象，而且在运行时中产生大量生成器上下文切换。...避免重建正则表达式 Vite 需要大量的正则表达式来匹配字符串，其中大部分是静态的，所以只使用单件（singletons）会好很多。Vite 4.3 就改进了正则表达式功能，使其可以被正确重用。
关于性能测试，主要是针对哪个函数调用过多，或者占用太多内存，或者导致太多的磁盘和网络I/O 首先是IPython的%timeit和time.time()两个函数，他们可以用来计算语句和函数的运行时间...3.perf stat命令可以了解最终执行于CPU的指令的个数和CPU缓存的利用率 4.heapy模块，可以追踪内存中的所有对象，这是为了解决内存泄漏，即使是引用计数，也不可避免一些奇怪的内存泄漏。...5.memory_profiler，可以以图的形式展示RAM的使用情况随时间的变化 最后更重要的是，要学会阅读字节码。在优化性能之前，请注意保持代码的正确性。...一些小细节在于，你应该学会将代码需要的任何管理性工作都放在初始化去做，比如内存分配，读取配置文件等等。 在了解这些行为后，可以选择合适的方法去处理问题。...这建立在一个很重要的前提，这些工具都会提前帮你做好类型检查，这样python内部就不需要做太复杂的类型检查了，自然效率就提高了。
字节码可以提高执行速度，比起最初的源代码文件，字节码的运行效率高得多。...源文件的改变: python会自动检查源文件和字节码文件最后一次修改的时间戳，来确认是否需要重新编译。...这决定了python代码的执行速度还是可以的。 在python中，我们只拥有运行时，因为编译器总是在运行时出现，并且是运行程序系统的一部分。因为python不需要预处理，编译，汇编，链接这些处理步骤。...分别是：Jython,IronPython,PyPy等，其中Jython,IronPython能够提供直接和Java和.NET组件的使用接口。...JIT实际上是PVM的一个扩展，它将字节码中的部分直接编译为机器指令。因此，PyPy的性能将更好（几乎能跟C代码一样快），同时占用的内存可能更少。
生成器会暂停，直到下一个项被请求。在 这里[1] 阅读更多关于 Python 生成器的内容。 对于大量数字/数据的处理，您可以使用像 Numpy 这样的库，它可以优雅地处理内存管理。...您还可以通过创建自己的 .pylintrc 文件进行自定义和使用。...提高性能 多进程，而不是多线程 改进多任务代码的执行时间时，您可能希望利用 CPU 中的多核同时执行多个任务。...使用 PyPy： PyPy 是具有 JIT（即时）编译器的另一个 Python 实现，可以使您的代码执行更快。虽然我从未尝试过 PyPy，但它也声称会减少程序的内存消耗。...objgraph 能显示前N个占用 Python 程序内存的对象、在一段时间内删除或添加的对象以及脚本中给定对象的所有引用。 resource 为程序测量和控制系统资源使用提供了基本机制。
然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？...是全局解释器锁的原因吗？ 现在很多计算机都配备了具有多个核的 CPU ，有时甚至还会有多个处理器。为了更充分利用它们的处理能力，操作系统定义了一个称为线程的低级结构。...某一个进程（例如 Chrome 浏览器）可以建立多个线程，在系统内执行不同的操作。在这种情况下，CPU 密集型进程就可以跨核心分担负载了，这样的做法可以大大提高应用程序的运行效率。...你可以下载 Python 的 DTrace 启动文件来查看函数调用、执行时间、CPU 时间、系统调用，以及各种其它的内容。...例如可以使用异步，引入分析工具或使用多种解释器来优化 Python 程序。 对于不要求启动时间且代码可以充分利用 JIT 的程序，可以考虑使用 PyPy。
然而，它并没有赢得任何速度奖牌。 ? 就速度而言，Java与C或c++或c#或Python相比如何? 答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。...它是GIL(全局解释器锁) 现代计算机的CPU是多核的，有时也有多个处理器。...另外，请记住Java和c#是强类型语言，因此优化器可以对代码进行更多的假设。 PyPy有一个JIT，正如前一节所提到的，它比CPython要快得多。 那么为什么CPython不使用JIT呢?...jit也有缺点:其中之一就是启动时间。CPython的启动时间已经比较慢了，PyPy比CPython慢2 - 3倍。众所周知，Java虚拟机的启动速度很慢。...但是，可以通过利用异步、理解分析工具和考虑使用多解释器来优化Python应用程序。 对于启动时间不重要且代码有利于JIT的应用程序，可以考虑使用PyPy。
（4）memory_profiler 工具，以图的形式展示RAM的使用情况随时间的变化，解释为什么某个函数占用了比预期更多的 RAM。...编译器把代码编译成机器码，是提高性能的关键组成部分。 ? 不同的编译器有什么优势呢，它们对于性能提升会带来多少好处呢？...5、密集型任务 高性能编程的一个改进方向是提高密集型任务的处理效率，而这样的任务无非两大类：I/O 密集型与 CPU 密集型。...I/O 密集型任务主要是磁盘读写与网络通信任务，占用较多 I/O 时间，而对 CPU 要求较少；CPU 密集型任务恰恰相反，它们要消耗较多的 CPU 时间，进行大量的复杂的计算，例如计算圆周率与解析视频等...Multiprocessing 模块基于进程和基于线程的并行处理，在队列上共享任务，以及在进程间共享数据，是处理CPU密集型任务的重要技术。
如果想要更快的Python应用程序，最简单方法就是使用PyPy，带有实时(JIT)编译器的Python运行时。Python应用程序使用PyPy运行，平均速度是普通Python应用程序的7.5倍。...PyPy下载地址 可以直接从其网站下载PyPy的二进制文件。 官方二进制文件适用于不同CPU体系结构的Windows，Mac OS和Linux。...现在可以使用betas来实现即将到来的Python 3.7，更好地支持Windows上的外部错误处理，并支持C中更多的现代标准类型，例如float / double _Complex和char16_t和...关于Python的最常见的问题之一是“如何从Python脚本生成独立的可执行文件”？PyInstaller一直是最好的答案之一。...WxPython 4.0特点 早期版本的WxPython被遗留的设计决策压得喘不过气，工作速度更慢，而且不太适合使用。
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