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  • Python, CPython, Pypy, Jython的简单介绍

    Python最新的语言特性都是在这个上面先实现,Linux,OS X等自带的也是这个版本,包括Anaconda里面用的也是CPython。CPython是官方版本加上对于CPython API的全面支持,基本包含了所有第三方库支持,例如Numpy,Scipy等。但是CPython有几个缺陷,一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳,二是CPython无法支持JIT(即时编译),导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。针对CPython的缺点进行了各方面的改良,性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。以上只是简单介绍了Python,CPython,Pypy,Jython的关系,算是抛砖引玉了。
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  • CPython源码阅读笔记(2)

    PyObjectCPython 中基本的数据结构是 Object,所有的 Python 对象都可以用 PyObject * 来访问,CPython 中通过 Object 手动实现了对象系统。CPython 中的对象都需要通过特定的函数来创建,所有对象都需要申请内存来创建在堆中,不允许创建在栈上或者创建为全局变量(例如直接声明 PyIntObject i),因为需要统一使用引用计数来管理内存Added in version 2.6 * unsigned int tp_version_tag; } PyTypeObject;PyIntObjectPyIntObject 为 CPython 中存储普通整数的对象PyObject *) v;}PyInt_FromLong 中可以看到, 定义了名为 small_ints 的全局数组,用于存储大于-5小于257的小整数,这些对象在解释器初始化后便申请完成,并且在 CPython+--+--+ | ^ | | | ^ +----------------+ +----------------- +---------------+PyIntObject 的运算上一篇中我们了解了 CPython
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  • 最新!想学CPython,Python之父Guido亲上阵

    就在刚刚(2020年2月10日),Python之父Guido van Rossum在其个人Blog中发布了他对CPython学习的帮助教程。下面让我们一睹为快吧!?1你需要了解的!2入门文档▌核心教程,先从这里开始:▌https:cpython-core-tutorial.readthedocs.ioenlatest?3、在本地克隆你的fork:`git clone git@github.com:YOURUSERNAMEcpython.git``cd cpython`4、配置upstream remote,现在你可以用
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  • CPython源码阅读笔记(1)

    准备调试环境目前 CPython 的开发已经迁移到了 Github 上,可以直接去 Github clone 对应的分支。Exploring CPython’s Internals 一节列出了 CPython 的目录结构, 以及推荐了几篇很有参考价值的文章。Internals of CPython (这篇比较长,写的比较仔细)Yet another guided tour of CPython (这篇的作者是 Guido)可以参考 devguide 的 compilerhandler * int b_level; * value stack level to pop to *} PyTryBlock;PyEval_EvalFrameExPyEval_EvalFrameEx 是 CPython
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  • 请问怎么获得time.cpython-34m.so文件?

    我使用多种方法始终没有成功的获得time.cpython-34m.so?请教下怎么获取他?
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  • 基于 CPython 解释器,为你深度解

    前言本次分析基于 CPython 解释器,python3.x版本在python2时代,整型有 int 类型和 long 长整型,长整型不存在溢出问题,即可以存放任意大小的整数。
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  • 5倍提升,加速CPython!Quant如何看?

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  • PyPy与CPython的精确计算的性能?

    问题描述: 我有一个自定义的“校验和”函数: NORMALIZER = 0x10000 def get_checksum(part1, part2, salt=trailing): Returns a checksum of two strings. combined_string = part1 + part2 + + salt if part2 != *** else part1 ords = checksum = ords # initial value # TODO: document the logic behind the checksum calculations iterator = zip(ords, ords) checksum += sum(x + 2 * y if counter % 2 else x * y for counter, (x, y) in enumerate(iterator)) checksum %= NORMALIZER return checksum 我想测试Python3.6和PyPy的性能。我想看看这个函数在PyPy上的性能是否会更好,但我不完全确定,什么是最可靠和最干净的方法。 我试过的问题是: 目前,我正在使用timeit对两人而言: $ python3.6 -mtimeit -s from test import get_checksum get_checksum(test1 * 100000, test2 * 100000)10 loops, best of 3: 329 msec per loop $ pypy -mtimeit -s from test import get_checksum get_checksum(test1 * 100000, test2 * 100000)10 loops, best of 3: 104 msec per loop 我担心的是我不确定timeit是正确的工具。 此外,PyPy本身在报告测试结果之前报告如下: WARNING: timeit is a very unreliable tool. use perf or something else for real measurementspypy -m pip install perfpypy -m perf timeit -s from test import get_checksum get_checksum(test1 * 1000000, test2 * 1000000) 在这些和潜在的其他Python实现中测试相同的精确函数性能的最佳和最准确的方法是什么?
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  • 关于CPython中set集合的无序研究

      set集合本身是无序的,但是无意间发现set集合中都是数字时set貌似有序了。  无论声明这个set时数字如何摆放,输出结果总是以一种固定的顺序!同样我将dict字典的key值设为int类型,这时候字典也变成了固定的排序方式。  字典和集合无序的实现方式是hash表,他们是通过hash值来将对象放入hash表中,从而达到无序的操作(众所周知对象的hash值是不断变化的)。  python中int型的hash值就是它本身,那么set或dict中的排序方式又是通过hash表实现的,所以自然顺序就不会变。  所以由于hash的原因,导致了这一怪异现象。
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  • 在阻止防火墙后面的Windows中手动安装xlwings?

    -36.pyc| | | numpy_conv.cpython-36.pyc| | | pandas_conv.cpython-36.pyc| | | standard.cpython-36.pyc|-36.pyc| | | test_app.cpython-36.pyc| | | test_book.cpython-36.pyc| | | test_conversion.cpython-36.pyc| | | test_names.cpython-36.pyc| | | test_range.cpython-36.pyc| | | test_shape.cpython-36.pyc| | | test_sheet.cpython-36.pyc| | expansion.cpython-36.pyc| | mac_dict.cpython-36.pyc| | main.cpython-36.pyc| | server.cpython-36.pyc| | udfs.cpython-36.pyc| | utils.cpython-36.pyc| | _xlmac.cpython-36.pyc| | _xlwindows.cpython
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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  • 弹性伸缩

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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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