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.
最近 “pypy为什么能让python比c还快” 刷屏了,原文讲的内容偏理论,干货比较少。我们可以再深入一点点,了解pypy的真相。
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
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。
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。
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1690628.html
Python自带了一些命令行工具,可以用来快速处理工作。我把这些命令行工具称之为 冷兵器 ,没有趁手工具时候可以顶替使用。这些工具都是python标准模块,具有 main 函数,直接使用 python -m 命令执行,多数可以使用 -h/--help查看帮助。
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。
pytest是一个成熟的全功能的Python测试工具,可以帮助你写出更好的程序。适合从简单的单元到复杂的功能测试
这个我用pypy 2.7确认了下,确实没那么差, 如果用numpy或其他版本python的话,性能更快。但pypy还不完善,pypy3在beta, 所以一般情况,我是说一般情况下,这点比较让人不爽。
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
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快,但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
小小马上都要回学校考英语四级了,学校要求考英语四级的时候,需要做核算检测,这不,小小从小窝出发去做核算检测了。到北京佑安医院做核酸检测。
备注:所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包,有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包,为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
首先我们要了解 django 字段类型 SlugField,SlugField 是一个新闻术语(通常叫做短标题)。一个 slug 只能包含字母、数字、下划线或者是连字符,通常用来作为短标签。通常它们是用来放在地址栏的 URL 里的。像 CharField 一样,你可以指定 max_length(也请参阅该部分中的有关数据库可移植性的说明和 max_length)。如果没有指定 max_length, Django 将会默认长度为 50。
近几年python搭上了机器学习,人工智能的快车道,发展的如火如荼。不止是互联网,现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索,总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298,而且充满了令人厌恶的营销套路。
Flexx是一个纯Python工具包,用于创建图形用户界面(GUI),它使用Web技术进行渲染。 应用程序完全用Python编写;PScript转换器动态生成必要的JavaScript。
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
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。尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 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。但不少第三方不愿赘述 Python的优点,而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
安装 Python 很容易,但或许你正在用智能手机/平板电脑,在用不允许安装软件的电脑,或者因为其它原因无法安装 Python。那么,如何通过免安装的方式使用 Python 呢?
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。
如何安装配置anaconda与Pycharm?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
链接:https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
1 简介 用例失败重跑可以使用插件pytest-rerunfailures来实现; pytest-rerunfailures有环境要求: Python 3.5-3.8, or PyPy3 pytest 5.0或更高版本 查看下自己的版本,如下: Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "
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。
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
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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
为啥把单元测试框架介绍放到这里讲,其实主要是想讲pytest框架的应用。这也是应网友的心声。其实pytest框架我以前是用在实际项目中的,只是一直没有将实践过程和经验教训沉淀下来。如今,我想还是写几篇关于pytest框架的应用。但是,在这之前,你必须先了解一下python单元测试框架的一些常识。
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。
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
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。
Jupyter具有很强的可扩展性,支持许多编程语言,可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上,只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是,它是完全免费的。
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。
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:
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。
代码地址:https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
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
话说为什么大家会集中讨论GIL?在这里题主的标准线是一个按bit处理的单线程DFS啊……几乎没有GIL发挥的余地好么……
输入升级更新指令:python -m pip install –upgrade pip 下载安装过程中请保持网络畅通,否则容易下载失败。
1. 1989年圣诞节:Guido von Rossum开始写Python语言的编译器。 2. 1991年2月:第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生,它是用C语言实现的(后面又出现了Java和C#实现的版本Jython和IronPython,以及PyPy、Brython、Pyston等其他实现),可以调用C语言的库函数。在最早的版本中,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。 3. 1994年1月:Python 1.0正式发布。 4. 2000年10月16日:Python 2.0发布,增加了实现完整的[垃圾回收](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9E%83%E5%9C%BE%E5%9B%9E%E6%94%B6_(%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%A7%91%E5%AD%B8)),提供了对[Unicode](https://zh.wikipedia.org/wiki/Unicode)的支持。与此同时,Python的整个开发过程更加透明,社区对开发进度的影响逐渐扩大,生态圈开始慢慢形成。 5. 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运维中使用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版本中。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了,这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧,可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者!
我们编程教室的公众号就像一本厚厚的 Python 教材,涵盖了从零基础入门到 Web 开发、数据分析、图像处理、游戏开发、微信小程序等多个进阶方向的内容。六年多来的撰文和答疑,基本涵盖了一个初学者在入门早期可能遇到的各种问题。
Numpy–Numerical Python,是一个基于Python的可以存储和处理大型矩阵的库。几乎是Python 生态系统的数值计算的基石,例如Scipy,Pandas,Scikit-learn,Keras等都基于Numpy。使用Numpy, 可以进行:
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