python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。
ctypes 是Python标准库中提供的外部函数库,可以用来在Python中调用动态链接库或者共享库中的函数,比如将使用大量循环的代码写在C语言中来进行提速,因为Python代码循环实在是太慢了。大致流程是通过 ctypes 来调用C函数,先将Python类型的对象转换为C的类型,在C函数中做完计算,返回结果到Python中。这个过程相对是比较容易的。
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。
cStringIO 是 C 语言实现的,提供高性能;而 StringIO 是 Python 实现的,提供 Unicode 兼容性。
ndarray是numpy中的多维数组,数组中的元素具有相同的类型,且可以被索引。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来,NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能,提供标准化函数库、工具和应用程式。如今,我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性,进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合,协助统一Python CUDA 生态系统,提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础,让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是,Python
ctypes 是 Python 的外部函数库。它提供了与 C 兼容的数据类型,并允许调用 DLL 或共享库中的函数。可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。
将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。
使用python时,你是不是需要性能优化?今天C君给大家带来python性能优化的20条招数,建议收藏~
使用python时,你是不是需要性能优化?今天灯塔给你带来python性能优化的20条招数,记得收藏哟!
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在 Python 中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如 list 和 set 查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。
优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对
python中一般并不需要查看内存内容,但作为从C/C++过来的人,有的时候还是想看看内存,有时是为了验证内容是否与预期一致,有时是为了探究下内存布局。
1.优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。 2. 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 3. 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用的是引用的方式。而有些
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜,这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏,反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common,而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效,比如python,内建的list,dict结构比c/c++易用太多,但同样为了安全、易用,语言也牺牲了部分性能。在有些领域,比如通信,性能很关键,但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中,比如可以使用多种语言混合编程。
注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba
特别注意:python3比python2多了个字节的数据类型,python3字节专用函数:
首先我们需要将编写好的c程序文件编译为动态库文件(后缀名为.so) 使用下面的命令: gcc 原文件名.c -shared -o 新文件名.so 然后在python程序中导入模块:from ctypes import * 在python中引入c动态库,并定义一个变量用来接收动态库: a=cdll.LoadLibrary(“动态库文件路径”) 然后就可以调用其中的函数了。 a.函数名() 具体使用示例如下: //c语言代码 #include<stdio.h void fun() { print
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
⚠️注意了:你要编译成exe,建议你省心点的在windows上用pyinstaller,如果你要mac app的,那就用mac编译。
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
本文通过使用一个yuv图片放大和显示的例子,学习 opencv 的 resize 、SDL2显示yuv图片, argparse命令解析。其中涉及numpy数组的指针转换(调用 c 库时会有要求)
本文整理自小迪师傅近期课程以及本人实验时所踩的一些坑和思路。文章由浅入深,可以让你从免杀小白到免杀入门者,能够绕过火绒和360等国内主流安全软件,成功上线msf。本人也是刚接触免杀,若有说得不对的地方,欢迎大佬们及时提出指正。关于本人在实验过程中所踩的一些坑会在文中提醒大家,让大家尽量少入坑。
在YOLO官网提供的Darknet源码中,有一个使用python接口的示例程序 darknet.py 示例如下:https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/python/darknet.py 其处理一张图片的代码段如下:
Python是一款快速、优雅的编程语言。ctypes 是Python的外部函数库,它提供了与 C 兼容的数据类型,并允许调用 DLL 或共享库中的函数,可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。在ctypes之中存在栈溢出问题。漏洞影响范围:小于3.9.1版本,影响模块_ctypes/callproc.c。
使用conda,如果没有conda环境建议从这里安装miniconda,选取对应的系统,选择较新的版本。
01 前言 前言属闲聊,正文请转后。 标题比较长,其实“如何用Python调用C的函数”以及“如何编写Python的C扩展”在广义上是同一件事,因为都是用C写底层实现,用Python作接口。 具体方法有很多,比如用ctypes、用SWIG等等,各种方法有利有弊。前段时间笔者用SWIG编译某小段函数一直出BUG,检查了两天才发现原来是因为MinGW 32-bit和Python 64-bit不兼容,加之后续笔者还需要用到NumPy C-API,所以现在笔者已弃坑SWIG,转用以下方法: 按照Python C-A
Python 已经成为世界上最流行的编程语言,尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性,Python 较低的性能很影响它在计算密集(比如多重 for 循环)的场景下发挥作用,实在让人又爱又恨。如果你是一名经常需要使用 Python 进行密集计算的开发者,我相信你肯定会有下面的类似经历:
Python是一种广泛应用于数据处理和网络编程的语言。在与C语言或其他设备进行二进制通信时,Python需要使用一些专门的模块来转换数据格式。本文将介绍三个常用的模块:struct、array、ctypes,并从结构说明和性能分析两方面进行比较。
项目中要对一个用 C 编写的 .so 库进行逻辑自测。这项工作,考虑到灵活性,我首先考虑用 Python 来完成。
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
在Python中,可以方便地使用os模块来运行其他脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本或程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码。为了更好地控制运行的进程,可以使用win32process模块中的函数,如果想进一步控制进程,则可以使用ctype模块,直接调用kernel32.dll中的函数. 【方式一】使用os.system()函数运行其他程序 os模块中的system()函数可以方便地运行其他程序或者脚本,模式如下: os.system(command) command: 要执行
在Python中,可以方便地使用os模块来运行其他脚本或者程序,这样就可以在脚本中直接使用其他脚本或程序提供的功能,而不必再次编写实现该功能的代码。
最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况,于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法,记录一下,便于查询。
大部分脚本语言加载Shellcode都是通过c的ffi去调用操作系统的api,如果我们了解了C是怎么加载Shellcode的原理,使用时只需要查询一下对应语言的调用方式即可。首先我们要明白,Shellcode是一串可执行的二进制代码,那么我们想利用它就可以先通过其他的方法来开辟一段具有读写和执行权限的区域;然后将我们的Shellcode放进去,之后跳转到Shellcode的首地址去执行就可以了。
Tkinter———— Python默认的图形界面接口。 Tkinter是一个和Tk接口的Python模块,Tkinter库提供了对 Tk API的接口,它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由John Ousterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言,用于简化shell下复杂程序的开发,Tk工具包是和Tcl一起开发的,目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工具包由许多不同的小部件,如一个按钮、一个滚动条等。通过Tk提供的这些小部件,我们就可快速地进行GUI开发。Perl、Scheme等语言也利用Tk库进行GUI开发。Tkinter是跨平台,在各种平台下都能使用。 Python Imaging Library(PIL)————python提供强大的图形处理的能力,并提供广泛的图形文件格式支持,该库能进行图形格式的转换、打印和显示。还能进行一些图形效果的处理,如图形的放大、缩小和旋转等。是Python用户进行图象处理的强有力工具。 Pmw(Python megawidgets)Python超级GUI组件集————一个在python中利用Tkinter模块构建的高级GUI组件,每个Pmw都合并了一个或多个Tkinter组件,以实现更有用和更复杂的功能。 PyXML———— 用Python解析和处理XML文档的工具包,包中的4DOM是完全相容于W3C DOM规范的。它包含以下内容: xmlproc: 一个符合规范的XML解析器。 Expat: 一个快速的,非验证的XML解析器。 还有其他 和他同级别的还有 PyHtml PySGML PyGame———— 用于多媒体开发和游戏软件开发的模块。 PyOpenGL———— 模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,通过该模块python程序员可在程序中集成2D和3D的图形。 NumPy、NumArray和SAGE———— NumArray是Python的一个扩展库,主要用于处理任意维数的固定类型数组,简单说就是一个矩阵库。它的低层代码使用C来编写,所以速度的优势很明显。NumPy是Numarray的后继者,用来代替NumArray。SAGE是基于NumPy和其他几个工具所整合成的数学软件包,目标是取代 Magma, Maple, Mathematica和Matlab 这类工具。 MySQLdb模块———— 用于连接MySQL数据库。还有用于zope的ZMySQLDA模块,通过它就可在zope中连接mysql数据库。 PyGTK ———— 用于python GUI程序开发的GTK+库。GTK就是用来实现GIMP和Gnome的那个库。有了它,你完全可以自信的尝试自己制造Photoshop PyQt ———— 用于python的Qt开发库。QT就是实现了KDE环境的那个库,由一系列的模块组成,有qt, qtcanvas, qtgl, qtnetwork, qtsql, qttable, qtui and qtxml,包含有300个类和超过5750个的函数和方法。PyQt还支持一个叫qtext的模块,它包含一个QScintilla库。该库是 Scintillar编辑器类的Qt接口。 PyMedia ———— 用于多媒体操作的python模块。它提供了丰富而简单的接口用于多媒体处理(wav, mp3, ogg, avi, divx, dvd, cdda etc)。可在Windows和Linux平台下使用。 Psyco ———— 一个Python代码加速度器,可使Python代码的执行速度提高到与编译语言一样的水平。 Python-ldap ———— 提供一组面向对象的API,可方便地在python中访问ldap目录服务,它基于OpenLDAP2.x。 smtplib模块 ———— 发送电子邮件。 ftplib模块 ———— 定义了FTP类和一些方法,用以进行客户端的ftp编程。我们可用python编写一个自己的ftp客户端程序,用于下载文件或镜像站点。如果想了解ftp协议的详细内容,请参考RFC959。 xmpppy模块 ———— Jabber服务器采用开发的XMPP协议,Google Talk也是采用XMPP协议的IM系统。在Python中有一个xmpppy模块支持该协议。也就是说,我们可以通过该模块与Jabber服务器通信,是不是很Cool。 下面这些就不详细介绍,只列出名字和功能 adodb ———— ADO数据库连接组件 bsddb3 ———— BerkeleyDB的连接组件 chardet ———— 编码检测 Cheetah ———— 构建和扩充任何种类的基于文本的内容 cherrypy ———— 一个WEB framework ctypes ——
sent = ‘This is a sentence.’ tokens = nltk.word_tokenize(sent) print(tokens)
动态链接库(DLL)想必大家都不陌生了吧,C/C++编程经常会用到,那么,它跟我们的Python有什么关系?要说关系恐怕也就是Python是用C写的了,不过,还有一点更重要的关系,那就是Python可以调用C函数,这一点,在Pywin32中有所体现。下面我们就来详细了解下到底Python使用动态链接库是怎么回事吧。
项目中可能会经常用到第三方库,主要是出于程序效率考虑和节约开发时间避免重复造轮子。无论第三方库开源与否,编程语言是否与当前项目一致,我们最终的目的是在当前编程环境中调用库中的方法并得到结果或者借助库中的模块实现某种功能。这个过程会牵涉到很多东西,本篇文章将简要的介绍一下该过程的一些问题。
最近遇到了一个头疼的问题,就是Chrome在2月份更新了版本 80.0.3987.122(正式版本) (64 位),以前写的抓取Cookies文件的脚本用不了,Chrome更新了加密算法,今天刚好解决了,分享出来大家一起交流学习下
其实是python后台程序常用方法: C开发完成底层的功能,python直接把C当做python模块进行调用。
对指针实例赋值只会改变其指向的内存地址,而不是改变内存的内容。指针实例有一个contents属性,返回这个指针所指向的对象。
这块就是将前面的shellcode,转为bytes类型,因为生成出来的payload为十六进制
在本博客中,我们将学习探讨Python的各种“序列”类,内置的三大常用数据结构——列表类(list)、元组类(tuple)和字符串类(str)。
class numpy.ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0, strides=None, order=None)[source]
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