最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛,比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解,得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多,难以快速的求解出答案,所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本,使
我们知道,python作为一种几乎是脚本语言的语言,其优点固然有,但是其有一个最大的缺点,就是运行速度没有办法和c,c++,java比。最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题。
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处? 如果你需要更快的 Python 应用程序,最简单的实现的方法就是通过 PyPy ,Python 运行时与实时(JIT)编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比,使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是,PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
无论你是正在使用 Python 进行快速开发,还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ,或者是在优化现有的 Python 代码,以下这些 Python 项目都是应该使用的。
链接:https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
其实前面讲算法的文章,也有提到过。比如适用于双向队列的 deque,以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本:PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7,即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍,此次更新的亮点有两个: ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持; ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性,可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy:一种基于 Py
https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
译者注:无论你是想快速入手Python还是想为Python应用程序构建本地UI,亦或者对Python代码进行优化,本文列举的6个库,都有可能会帮到你。
来自:开源中国 协作翻译 链接: https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer 原文:6 essential libraries for every Python developer 原文链接:https://www.infoworld.com/article/3230202/python/6-essential-libraries-for-every-python-developer
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昨天发布第1篇连载后,受到了大家的热烈响应和鼓励。在此特别说明,这里发布的文章仅仅为学习笔记,略去了书中一些我认为无关紧要的文字,或者稍作修改,并且有些地方加上了我自己学习感悟,有兴趣的朋友可以对照原书研读。此外,如有侵权,留言告知,我会删除。
大家好呀!今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼,今天就给大家分享一些实用的工具,可能能够帮到你哦!
Anaconda3(内含Jupyter和Spyder): Free Download | Anaconda
关于pypy这个东西,搞python有段时间的人应该都知道,我博客之前也写过两篇pypy的文章,有兴趣的可以看看:
官网:http://pypy.org/ 下载的1.9的,下载完成之后用tar xf 文件名,解压缩。复制pypy-1.9到~/.local/目录下。
之前笔者写过一个pypy的加速方法,可以参阅笔者之前的文章:http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/78078636
在日常的开发中存在上传报表文件、提供下载报表文件的功能,本次使用django-excel这个开源库来做一个下载excel报表文件的示例。
WSL(Ubuntu)将Ubuntu和Win10无缝连接起来,让开发人员可以不使用虚拟机,就轻松地在同一个系统中使用win10和Ubuntu,你可以用它代替Cywin32和babun.
安装系统后python版本低 需要更新更高版本 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tgz tar zxvf Python-2.7.9.tgz ./configure make install make mv /usr/bin/python /usr/bin/python_old ln -s /usr/local/bin/python2.7 usr/bin/ 修改yum配置文件以保证yum可用 vim /usr/bin/y
今天遇到的新单词: editor n编辑,作者 general adj大致的一般的 repository n仓库 distribute v分配,发布 wrapper n封装 volume n音量
CentOS6系统会自带一个较低版本的python,一般不使用系统自带的python版本,因为系统很多组件依赖于python比如yum,如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境;我们需要再安装较高版本的python,而且在开发多个项目时,可能需要多个版本的Python,此时在进行Python版本切换时会比较麻烦,pyenv就提供了一种简单的方式。
在生产环境中,经常遇到将数据库中的数据写入ClickHouse集群中。本文介绍2种将MySQL数据库中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
总结了这段时间在PyPy上的折腾,早上给同事分享了一下,不过关于PyPy里面还有很多东西需要去理解。这里先把简单介绍版拿出来,其实是做成一个html5的ppt的rst源码。稍后找个地方放ppt,效果应该不错。
本文关键字:在tinycolinux上编译pypy和hippyvm,pypy上的php,hippyvm on rpython, hippyvm vs phalanger
以前没有关注过pypy,但是看到rasperry pi上pypy效果不错,我在服务器上也测试一下。
由于目前的资料多是使用pandas或xlwt库实现的。其实没有那么的麻烦,因为django有相对应的插件django-excel。
python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆(中文名字:龟叔)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。
Python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆(中文名字:龟叔)为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。
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Pyt
哈喽,大家好!相信有很多在传统软件行业的小伙伴,日常接触JS、Java、C#这类语言多一些,很少用到Python。但是Python确实很香(例如:AI、数学、绘图等),早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说,只有系统、全面地科普一下Python基础知识,才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些笔记,分享给大家。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
Enjarify 是一个将Dalvik字节码转化为等价的Java字节码,然后可以用一系列的Java分析工具去分析Android应用。之前我们一直使用Dex2jar来完成这个工作,不过Dex2jar已经算是一个非常老的工具咯。Dex2jar在绝大部分情况下都挺不错的,但是如果碰到了些模糊的特性或者特殊案例就会出错或者默默地吐出一些错误的结果。相比之下,Enjarify在设计的时候就考虑到了尽可能多的情况,特别是对于那些Dex2jar不起作用的情况下。另外,Enjarify能够有效地处理Unicode编码的类名、常量,隐式类型转换、正常处理流程中的移除处理啊等等。
选自pythonfiles 机器之心编译 参与:Panda 前段时间,Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章,对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑,将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码
代码地址:https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance
最近一直在整理统计图表的绘制方法,发现Python中除了经典Seaborn库外,还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制,而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果,当然,同时也能绘制出版级别的图表要求,此外,一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了,这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews,内容主要如下:
Pip 是 Python 的一个包管理工具。它的最常见用途是安装软件包,但还有一些其他有用的命令各位同学可能不知道,本文我们就来介绍一下~
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
Pyston 自从 2017 年发布 0.6.1 版本后,已经淡出了人们的视线三年多了,导致现在新人都很少听过它的大名。
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助你构建很多可读的分析,你可以在里面同时保留代码,图片,评论,公式和绘制的图像。
1.直接打开命令提示符(快捷键窗口+ r) 2.若提示安装失败(Python – 您正在使用pip版本9.0.1,但版本10.0.1可用。),输入 python -m pip install -U pip setuptools 进行升级。安装成功,则下图所示:
随着数据量的上升,OLAP一直是被讨论的话题,虽然druid,kylin能够解决OLAP问题,但是druid,kylin也是需要和hadoop全家桶一起用的,异常的笨重,再说我也搞不定,那只能找我能搞定的技术。故引进clickhouse,关于clickhouse在17年本人就开始关注,并且写了一些入门的介绍,直到19年clickhouse功能慢慢的丰富才又慢慢的关注,并且编写了同步程序,把mysql数据实时同步到clickhouse,并且最终在线上使用起来。
python要知道怎么用好编译器。当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。
Python解释器简单的来说就是python语言是什么语言开发的,这句话讲起来有点绕口,我们在前面的文章讲过语言的种类分为机器语言,底层语言和高级语言几大类,机器语言开发了底层语言,底层语言又开发了高级语言,而python就是高级语言,开发它的底层语言有很多种,这些底层语言就是python的解释器实现语言。下面就来为大家介绍几种应用比较多的python解释器。
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类,编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
上一节我们简单了解了python程序运行的过程,并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器(PVM)的存在,那在python中,这样的解释器主要都有哪些,那些又是比较好用的呢?
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。
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