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​Python太慢?那是你没用对方法​!

在创建大量类实例尤其有用,有助于优化内存消耗和提高整体性能。此外,还可以更快的属性访问时间中受益,与具体使用情况相关。 2....通过使用@cached_property装饰器,在首次访问数据集可以惰性加载数据集,而不是提前加载。...下面的示例说明了如何使用 cached_property 在 Python 类中惰性地加载数据集: from functools import cached_property class DataLoader...可以使用 DataLoader 类,该类可以懒散地加载数据并利用 cached_property 装饰器。这种方法允许在调用特定方法加载数据集,从而按需进行数据处理,节省内存并提高性能。...但如果数据集非常大,无法一次装入内存怎么办?现在,懒散地加载数据集并不一定有帮助,我们需要想其他办法来保证类的内存效率。 3.

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流畅的 Python 第二版(GPT 重译)(十二)

示例 22-4. explore0.py:将 JSON 数据集转换为包含嵌套FrozenJSON对象、列表和简单类型的FrozenJSON from collections import abc class...from collections import abc import keyword class FrozenJSON: """A read-only façade for navigating...这是一个微妙的错误,它很容易在测试中被忽略,因为它取决于数据集。 警告 在从数据创建实例属性名称,总是存在由于类属性(如方法)的遮蔽或由于意外覆盖现有实例属性而导致的错误风险。...示例 23-4. bulkfood_v4c.py:LineItem定义简洁;Quantity描述符类现在位于导入的model_v4c模块中 import model_v4c as model # ①...② 但是Managed.spam读取会得到一个函数。 ③ 给obj.spam赋值会隐藏类属性,使得obj实例无法spam方法中访问。

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flask 教程_python flask快速入门与进阶

如果你使用单一的模块(如本例),你应该使用 __name__ ,因为模块的名称将会因其作为单独应用启动还是作为模块导入而有不同( 也即是 ‘__main__’ 或实际的导入名)。...访问第二个路由末尾带上/后Flask会直接报404 NOT FOUND错误。...当 Flask 开始它内部的请求处理,它认定当前线程是活动的环境,并绑定当前的应用和 WSGI 环境到那个环境上(线程)。它的实现很巧妙,能保证一个应用调用另一个应用时不会出现问题。...如果想要把客户端的文件名作为服务器上的文件名, 可以通过 Werkzeug 提供的 secure_filename() 函数: from flask import request from werkzeug.utils...如果你要定制错误页面, 可以使用 errorhandler() 装饰器: from flask import render_template @app.errorhandler(404) def page_not_found

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高级Python技术:如何在Python应用程序中实现缓存

随后,缓存可以提高应用程序的性能,因为临时位置访问数据比每次源(如数据库、web服务等)获取数据更快。 本文旨在解释Python中的缓存是如何工作的。 为什么我们需要实现缓存?...当应用程序服务器数据库服务器获取数据,它将用所需的数据集填充缓存。从那时起,后续的请求将从缓存获取数据,而不是一路到应用程序服务器。 我们还需要及时使缓存失效,以确保向最终用户显示最新的信息。...第二个规则: 第二条规则是确保引入的缓存机制获取数据比执行目标函数更快。 只有当从缓存中检索结果的时间比数据源检索数据的时间快,我们才应该引入缓存。...因此,我们可以只缓存每个订单的名称,而不是缓存整个订单对象。通常,架构师建议创建一个具有__slots__属性的精益数据传输对象(DTO),以减少内存占用。也使用了命名元组或Python数据类。...from functools import cached_property class FinTech: @cached_property def run(self): return

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《PaddlePaddle入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器

flask_cors,所以我们也要安装这个库 pip install flask_cors 创建一个paddle_server.py文件,然后编写一个简单的程序,了解一些如何使用这个Flask框架,首先导入所需的依赖库...: import os import uuid import numpy as np import paddle.fluid as fluid from PIL import Image from flask...import Flask, request from flask_cors import CORS from werkzeug.utils import secure_filename 编写一个hello_world...secure_filename是为了能够正常获取到上传文件的文件名 /upload指定该函数的访问地址 methods=['POST']指定该路径只能使用POST方法访问 f = request.files['img']读取表单名称为...、输入数据名称列表、分类器 [infer_program, feeded_var_names, target_var] = fluid.io.load_inference_model(dirname=save_path

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