要求1：给定一个历年时间，只用python中的内置函数去查找对应的温度，并且让使用的内存尽可能的小。 要求2：如果使用python中的第三方库，会不会使效率变高，为什么？...但是线程之间的时间片切换，也需要占用CPU资源，需要自测来确定线程的数量为多少最合适。 下面我们来根据python的特性来分析以下这些方法可行不可行。...所以同一时间，cpu实际上只能执行一个线程，这也就是为什么有很多人说python中的线程鸡肋。但是GIL是会被释放的，GIL在遇到IO的操作时候主动释放。...从编程的角度理解 应用程序的IO操作有两种：IO调用和IO执行。IO调用是进程发起的，IO执行是操作系统的工作，因此，这里说的IO是应用程序对操作系统IO功能的触发。...总结，一个进程的IO输入操作流程如下： a）进程向操作系统请求外部数据 b）操作系统将数据从外部磁盘拷贝到内存缓冲区 c）操作系统将数据从内存缓冲区拷贝到进程缓冲区 d）进程读取数据进行操作 结论 总结
同步和异步 同步是指代码调用的时候必须等待执行完成才能执行剩余的逻辑。 异步是指代码在调用的时候，不用等待操作完成，直接执行剩余逻辑。 阻塞和非阻塞 阻塞是指调用函数的时候当前线程被挂起。...的运行 Python的多线程是伪多线程，同时只能有一个线程运行。...常见的 IO 密集型业务包括：浏览器交互、磁盘请求、网络爬虫、数据库请求等 Python 世界对于 IO 密集型场景的并发提升有 3 种方法：多进程、多线程、多协程; 理论上讲asyncio是性能最高的...，并发上限理论上取决于操作系统IO多路复用(Linux下是 epoll)可注册的文件描述符的极限 那asyncio的实际表现是否如理论上那么强，到底强多少呢？...() main() end_time = time.perf_counter() print(f"时间差：{end_time-start_time}") 多进程 from concurrent
Python 程序能用很多方式处理日期和时间：例如time,datetime等。 time 模块 time是归类在常规操作系统服务中，它提供的功能更加接近于操作系统层面。...模块通过系统底层的计时器获取自 epoch 以来经过的总秒数（可能为浮点数），即我们常说的 POSIX 时间戳（timestamp） 其所能表述的日期范围被限定在1970-2038之间， 如果需要表述范围之外的日期...UNIX——返回进程时间，WINS第一次调用返回进程运行的实际时间，第二次调用是自第一次调用以后到现在的运行时间 8、time.asctime([t])把一个时间的元组或者struct_time表示为“...如果元组中任何一个元素越界，ValueError的错误将会被抛出 11、time.perf_counter() 是计算较短时间间隔的更好方法，结果更为精确，在计算执行时间时可替代上述的 time.time.../usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- # 计算2个对象之间的时间差 from datetime import timedelta t1 = timedelta(weeks
在 Python 多线程编程中，concurrent.futures 模块提供了一个高层的接口来异步执行可调用对象。今天，我们将通过一个循序渐进的案例，深入了解如何使用这个强大的工具。...绕过 GIL：每个进程都有自己的 Python 解释器和 GIL充分利用多核性能：可以真正实现并行计算适合计算密集型任务：如数据处理、图像处理等来看一个计算密集型任务的对比：import timefrom...更容易与现有代码集成：大多数 Python 库都是基于同步设计的资源开销比进程池小：线程共享内存空间适合 IO 和 CPU 混合的场景：当任务既有 IO 操作又有计算时示例场景：import timefrom...是否需要与同步代码交互？并发量有多大？是否需要跨进程通信？...Python 的并发编程工具！
解决Python 3.8中的AttributeError: module ‘time’ has no attribute ‘clock’ 一、问题背景 在Python中，time模块提供了各种与时间相关的函数...time.clock()原本用于测量CPU时间，但在不同的操作系统上，其行为并不一致。...二、可能出错的原因 代码是从Python 3.3之前的版本迁移过来的，其中使用了time.clock()。 使用了旧的教程或示例代码，这些代码是基于旧版本的Python编写的。...四、正确代码示例（结合实战场景） 使用time.perf_counter()测量经过时间（跨平台兼容） import time start_time = time.perf_counter() #...- start_time print(f"Elapsed time: 0.0576 seconds") time.perf_counter()提供了一个时钟，用于测量短时间间隔，它包括了睡眠时间和系统时间
引言：并发编程的内存困局 在开发高性能Python应用时，我遭遇了这样的困境：多进程间需要共享百万级数据，而多线程间又需保证数据一致性。传统解决方案要么性能低下，要么引发竞态条件。...本文将深入探讨Python内存互斥与共享的解决方案，包含可运行的实战案例，揭示如何在保证数据安全的前提下突破性能瓶颈。...三、进程间内存共享高级技术 3.1 共享内存(Shared Memory) Python 3.8引入的multiprocessing.shared_memory模块提供高效共享内存： import numpy...开发复杂度 threading.Lock 单进程多线程 纳秒级 强一致 低 multiprocessing 多进程 微秒级 强一致 中 shared_memory 大块数据共享 百纳秒级 无同步 高...Redis 分布式系统 毫秒级 可配置 低 Ray 分布式计算 百微秒级 最终一致 中 7.2 新兴技术展望 无锁数据结构：如PyPy的STM（软件事务内存） 零拷贝共享：Arrow Flight
如图所示，固定内存用作从设备到主机的传输暂存区域。通过直接在固定内存中分配主机阵列，我们可以避免在可分页主机阵列和固定主机阵列之间传输的成本。...这样做会降低整体系统性能，因为它会减少操作系统和其他程序可用的物理内存量。多少是太多是很难提前判断出来的，因此与所有优化一样，测试你的应用程序及其运行的系统以获得最佳性能参数。...print(f"[进程 {rank}] 普通内存到GPU传输时间: {normal_memory_time:.6f} 秒") # 测试固定内存到GPU传输时间 start_time = time.perf_counter...: 0.012945 秒 [进程 0] 固定内存的传输速度是普通内存的 81.47 倍 [进程 1] 普通内存到GPU传输时间: 1.169124 秒 [进程 1] 固定内存到GPU传输时间: 0.013019...1] 普通内存到GPU传输时间: 0.013695 秒 [进程 1] 固定内存到GPU传输时间: 0.013505 秒 [进程 1] 固定内存的传输速度是普通内存的 1.01 倍 [进程 0] 普通内存到
协程与多线程相比的最大优势在于：协程是一个线程中执行，没有线程切换的开销；协程由用户决定在哪里交出控制权 这里用到的是asyncio库(Python 3.7)，这个库包含了大部分实现协程的魔法工具 使用...，运行到await asyncio.sleep(2)，从当前任务切出 7、以上事件运行时间非常短（毫秒），事件调度器开始暂停调度 8、一秒钟后，a的sleep完成，事件调度器将控制权重新交给a，输出欢迎回到...() asyncio.run(main()) print('花费 {} s'.format(time.perf_counter() - start)) 异步接口同步实现 """ -...# 极客时间：Python核心技术与实战 import asyncio import random import time async def consumer(queue, id): ""..._2 = asyncio.create_task(producer(queue, 'producer_2')) await asyncio.sleep(10) # cancel掉执行之间过长的
你可能会说，我知道并发用多线程，并行用多进程，这里面的知识已经够我掌握的了，异步 IO 又是个什么鬼？本文将会回答该问题，从而使你更加牢固地掌握 Python 的异步 IO 操作方法。...异步IO： 一种与语言无关的范例(模型) ，很多编程语言都有这种实现，它是一种单线程，单进程设计：它使用协作多任务处理，尽管在单个进程中使用单个线程，异步 IO 仍具有并发的感觉。...1、同步和异步的区别： 假设你去参加象棋比赛，有以下条件： 24 个对手 在 5 秒内使每盘棋移动 对手各花费 55 秒采取行动 游戏平均 30 对动作(总共 60 个动作) 同步：你一次只能和一个对手下棋...这样的工具可用于映射站点集群之间的连接，链接形成有向图。...Python 移植，API 跟 JavaScript 版本基本一致。
__name__}运行时间是：{e_time-s_time}") if __name__ == "__main__": go(fun1) 接下来这种技巧扩展到 Python 中的装饰器语法，具体修改如下...在对函数进行装饰的时候，外函数与内函数之间的代码会被运行。...") 运行之后，你就能发现输出结果如下： 我是 d2 内外函数之间的代码 我是 d1 内外函数之间的代码 d2 函数早于 d1 函数运行。...") print("装饰器2结束装饰") print("装饰器1结束装饰") 上述第三步运行之后的代码，恰好与我们的代码输出一致。...基于类的装饰器与基于函数的基本用法一致，先看一段代码： class H1(object): def __init__(self, func): self.func = func
最后校订时间：2025 年 5 月 26 日 当前稳定版 PyTorch 2.7.0（发布于 2025 年 5 月） 1 为什么选择 PyTorch？...持续更新：2025 年最新的 2.7 版已支持 CUDA 12.8 与 NVIDIA Blackwell GPU，性能与兼容性同步升级。...CPU核心数 // 2 pin_memory bool=False 将批数据锁页内存，加速 GPU DMA；搭配大批量训练显著提升 persistent_workers bool=False epoch 之间复用...，保持张量维度一致 timeout float=0 单批次加载超时（秒） worker_init_fn Callable 每个 worker 初始化函数，可设置随机种子或打开 HDF5 collate_fn...希望本文能帮助你从零快速完成安装、环境配置，并写出既优雅又高效的数据加载代码！
未闻 Code 已经发布过很多篇关于异步爬虫与异步编程的文章，最近有读者希望我能深入介绍一下 asyncio 是如何通过单线程单进程实现并发效果的。以及异步代码是不是能在所有方面都代替同步代码。...Python 的异步代码 上面我们使用生活中的例子来说明异步请求，这可能会给大家一种误解——我可以控制代码，让代码在我想让他异步的地方异步，不想异步的地方同步。...问题出现在，Python 的异步代码，请求之间的切换不能由开发者来直接管理。 开发者通过await语句告诉 asyncio，它后面这个函数，可以被异步等待。...所以，在 Python 的异步编程中，开发者能做的事情，就是把所有能够异步的操作，一批一批告诉 Python。然后由 Python 自己来协调、调度这批任务，并充分利用等待时间。...于是，Python 就会自动调度这一批异步任务，充分利用他们的请求等待时间发起新的请求。
Python 日期与时间 在 Python 中是没有原生数据类型支持时间的，日期与时间的操作需要借助三个模块，分别是 time、datetime、calendar。...[滚雪球学 Python 之怎么玩转时间和日期库] 上图显示橡皮擦的计算机在 clock 与 perf_counter 中，调用底层 C 函数是一致的。...=37, tm_sec=27, tm_wday=1, tm_yday=68, tm_isdst=0) 上述代码中的时间戳最小值是 0，最大值由于 Python 环境和操作系统决定，我本地 64 位操作系统进行测试的时候...操作系统的时间可能不是从 0 开始，而且会因为时间出错而回调。...# 间隔 10 天 timedelta(10) # 跨度为1 周 timedelta(weeks=1) 两个时间间隔对象可以彼此之间相加或相减，返回的仍是一个时间间隔对象。
“天下武功，唯快不破”——日益增长的生物医学海量数据向生物信息学工作者提出了时间上的要求。...在之前推文《Numba向量运算的强大 》中，Saber从软件层面着眼，向我们展示了通过numba模块加速，使Python的数学计算时间下降4-5个数量级。...本文，Edward将从硬件层面着眼，和读者一起学习Python如何调用多CPU实现并行计算，从而缩短生物信息分析时间。...全文共 2756字 0图 预计阅读时间：15 分钟 面向人群：1-8岁生物信息学开发者 关键字：Python 并行计算 01 多进程效果 通过两个例子，我们初步体会多进程的效果。...二是运行时间： 例2（三线程）只有例1（单线程）的大约1/3。 02 多进程实现代码解读 接下来，我们通过解释例2代码了解多进程是如何实现的。
在 Python 中，多线程最常见的一个场景就是爬虫，例如这样一个需求，有多个结构一样的页面需要爬取，例如下方的URL（豆瓣阿凡达影评，以10个为例） url_list = [ 'https...在Python中实现多线程的方法也很多，我将基于 threading 模块一点一点介绍，注意本文不会太注重于多线程背后的技术概念（面试常问），仅希望用最少的话教会大家如何实现。...同步 思路，在CPU执行第一个函数，也就是等待1s的时间内，什么也不干，等第一个函数执行完毕后再执行第二个函数 很明显，这样让CPU干等着啥也不干并不是一个很好的选择，而多线程就是解决这一问题的方法之一...传递参数 现在来看看如何在多线程之间传递参数，让我们升级代码：do_something函数来接受一个参数，控制他睡眠等待的时间 def do_something(num): print(f"->...当然有关 Python 多线程还有很多饱受诟病的争议（GIL），多线程的实现方法也远不止 threading 模块，例如更常见的写法是通过 concurrent.futures 模块以及多进程、协程，这些都留在本系列后续文章中再进一步讨论
使用time.perf_counter()来记录时间。...import time start = time.perf_counter() for row in iter_excel(file): pass elapsed = time.perf_counter...• DuckDB：DuckDB 是一个“进程内 SQL OLAP 数据库管理系统” • Calamine：Calamine 是一个纯 Rust 库，用于读取 Excel 和 OpenDocument 电子表格文件...python-calamine是它的Python绑定。...秒（具体时间和电脑配置有关）完成50w行Excel数据的读取。
日期与时间 在Python中对时间和日期的处理方式有很多，其中转换日期是最常见的一个功能。Python中的时间间隔是以秒为单位的浮点小数。 时间戳 Python中基本都是以时间戳来保存当前时间的。...时间 time.perf_counter() 返回计时器的精准时间（系统的运行时间），包含整个系统的睡眠时间。...由于返回值的基准点是未定义的，所以，只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 time.process_time()返回当前进程执行 CPU 的时间总和，不包含睡眠时间。...由于返回值的基准点是未定义的，所以，只有连续调用的结果之间的差才是有效的。 time.sleep() 函数推迟调用线程的运行，可通过参数secs指秒数，表示进程挂起的时间。...print(time.perf_counter()) # 2.0208952 # 两者的差距微乎其微 # 获取当前进程执行 CPU 的时间总和 print(time.process_time())
• 等待其他进程或线程执行完成的时间，例如等待一个子进程完成或等待一个锁的释放。 • 等待用户输入的时间，例如在一个命令行程序中等待用户输入命令的时间。...• 等待操作系统分配资源的时间，例如等待操作系统为程序分配内存或其他资源的时间。 • 等待程序运行所需的其他进程或服务的启动时间，例如等待数据库服务启动完成的时间。...• System CPU time：指的是程序在内核模式下执行时花费的 CPU 时间，也就是在执行操作系统内核代码时所花费的时间。例如，进行系统调用、分配内存等操作都需要在内核模式下执行。...time used: %f seconds\n", wall_time_used); return 0; } 3.在python语言中 在 Python 中，可以使用 time 模块来计算程序的...# 获取程序结束时的 CPU 时间和 Wall Clock 时间 end_cpu = time.process_time() end_clock = time.perf_counter() # 计算
然而，线程的并发性也带来了同步和竞态条件等问题，需要采取适当的同步机制和线程安全的编程技术来确保线程之间的正确性和数据的一致性。...通过使用互斥锁、信号量和条件变量等同步机制，可以实现线程之间的同步和互斥，保护临界区的访问，避免竞争条件和数据不一致的问题。...4.2 互斥锁 互斥锁是一种常用的线程同步机制，用于保护临界区，确保在同一时间只有一个线程能够访问共享资源，防止数据竞争和不一致性。...它涉及多个计算节点之间的数据交换和协调。分布式编程模型需要考虑节点之间的通信、同步和一致性等问题，灵活性较高，适用于构建大规模分布式应用。...创建和销毁：创建和销毁一个进程比较耗费时间和系统资源；线程的创建和销毁开销相对较小。 通信和同步：进程之间通信相对复杂，需要借助于进程间通信机制；线程之间共享同一进程的内存，通信和同步相对简单。
一、GIL：Python的隐形枷锁GIL的工作机制GIL是CPython解释器内置的机制，它像一把万能钥匙，同一时间只允许一个线程持有并执行Python字节码。...每个进程拥有独立的Python解释器和内存空间，就像多个独立的Python程序同时运行。这种设计带来了三大优势：真正并行：进程可同时在多个CPU核心上执行。...四、同步机制：确保进程协作锁（Lock）：保护共享资源当多个进程需要访问共享资源时，锁是必不可少的同步工具：from multiprocessing import Process, Lockcounter...）低（线程共享内存）进程间通信需要显式实现共享内存（需同步）启动开销大（需要创建新进程）小（线程创建快）决策建议CPU密集型任务：优先选择多进程，如科学计算、视频编码、大规模数据处理。...通过合理使用多进程技术，可以：显著提升CPU密集型任务的执行效率实现真正的并行计算提高程序的健壮性和可扩展性未来，随着Python生态的发展，我们可能会看到：更高效的进程管理：自动负载均衡、动态进程调整
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