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。
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。
链接: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。
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。
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
https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/82891843
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.
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
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。
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。
来源:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
如果你使用的是Linux发行版,例如Ubantu,那么你的系统中可能已经安装好python了。可以使用python -v来测试一下: ortonwu@ubuntu:~$ python -V Python 3.5.2 当然,这是我安装了Python3之后显示的。如果你测试出来你的系统安装的是Python 2.7或是提示command not found,想升级或安装Python3的话,可以使用如下命令下载最新的Python: sudo apt-get install python3 输入root密码后下
代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率。
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,Python官方网站 。
Python 其实是一种相当快的语言,但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的,更准确地说,是 Python 代码被编译为字节码,然后进行解释。这对学习是很有好处的,因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果,而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快,开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器,包括 IronPython 和 Jython。
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
操作系统位于计算机硬件与应用软件之间是一个协调、管理、控制计算机硬件资源与软件资源的控制程序。操作系统的功能为:控制硬件、把对硬件复杂的操作封装成优美简单的接口(文件),给用户或者应用程序去使用。我们以后开发的都是应用程序,应用程序无法直接操作硬件,但凡要操作硬件,都是调用操作系统的接口。
摘要总结:
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。
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版发行于 1991年。
linux中往往会安装很多个版本的python, 所以会牵扯到默认python的设置问题. 主要是设置系统环境变量的问题.
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。
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
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
1.编程语言: 机器代码-》微码变成-》高级语言 编译器[解释器]:把人类能够理解的,转换成机器能够理解的 编译器:必须转换成二进制代码才能运行 解释器:边解释[执行],边运行 python非常接近于人类的思维方式 python也可以理解为脚本语言,但是比脚本语言的更强悍 也适合开发大型程序,也是一种完备的语言 python用来实现自动化运维:大材小用 python有很多框架:web,Django等 python缺陷: 第一次执行比较慢{首次编译成字节码bytecode},第二次比较快 执行效率比c,C++低,但是开发效率高 pvm:python虚拟机 2.python执行过程: PVM:整个过程需要借助于 source code----->complier------>bytecode----->interpreter--->processor .py格式 .pyc格式 openstack是用python开发的 3.Python的实现 CPython:原始,标准的实现方式 Jython:用于Java语言集成的实现 IronPYthon:用于与.NET框架集成的实现 PyPy:python实现的python解释器 4.Python性能优化工具: Psyco:Python语言的一个扩展模块,可以及时对程序代码进行专业的算法优化 可以在一定程度上提高程序的执行速度,尤其是在程序中有大量的循环操作时 目前开发已经停止,由PyPy接替 PyPY:是python实现的python解释器:PyPY的图标特别有意思,一条蟒蛇自己咬着自己的尾巴 python语言的动态编译器,是Psyco的后继项目 可以运行在linux,32,64,MacOSX,windows-32中 Shed Skin: python编译器,能够将python代码转换成优化的C++代码 Python使用方式: 1.交互式python:输入命令python即可,只能一次执行 2.python文件:将编写的程序保存至(.py)中方便多次运行, python的此类包含了一系列预编写好的语句的程序文件称作“模块” 能够直接运行的模块文件通常称作脚本(即程序的顶层文件) 例如vim, //每一个文件都叫做一个模块都可以被调用, //顶层文件--作为整个程序的执行入口 3.或者使用IDE:集成开发环境 python实现子模块中自我测试,而不是在顶层文件中调用实现测试 第一个python程序 a.py #!/usr/bin/python //shebang,即执行脚本时通知内容要启动的解释器 import platform //通过import导入一个python模块platform print platform.uname() //打印platform模块的uname方法的执行结果 chmod +x a.py ./a.py python v2和v3之间的兼容性特别差 python v2流行度高 Python程序可以分解成模块、语句、表达式 和对象 程序由模块构成 模块包含语句 语句包含表达式 表达式建立并处理对象 表达式是“某事”,而语句是“做某事(即指令)"; 例如,“3+4”是某事,“print 3+4”则是做某事 语句的特性:它们改变了事物,例如,赋值语句改变了变量,print语句改变了屏幕输出等: 5.python对象 Python中一切皆对象,变量也是一个对象 面向过程: 以指令为中心,由指令处理数据 如何组织代码解决问题 面向过程:{更是和解决复杂问题} 以数据为中心,所有的处理代码都围绕数据展开 如何设计数据
Python 是门多才多艺的语言,既可以写后端,也可以做数据分析,既可以智能化运维,也可以搞渗透,既可以写爬虫,又可以做机器学习深度学习。然而,Python 的缺点也很明显,它的速度有点慢。
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。
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.
官方文档地址:https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
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。
python是一门优秀的综合语言,python的宗旨是简明,优雅,强大,在人工智能,云计算,金融分析,大数据开发,web开发,自动化运维,测试等方向应用广泛,已是全球第4大最流行的语言
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。
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。
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。
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
选自pythonfiles.wordpress 机器之心编译 参与:Panda、蒋思源 近日,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
既然要学习 Python,那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的,我们能用它干啥?这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它,提升我们的效率。
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。
多个 SDK 的通用版本管理器,例如 Java、Go、Node.js、Deno、Bun、.Net、Python、PyPy、PHP、Rust、Kotlin、Scala、Groovy、Flutter、Julia、Zig、V、Typst、Android SDK。比 vfox、fnm、gvm 等更好的选择。
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。
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。
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。
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